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多类AdaBoost ELM及其在基于LBP的人脸识别中的应用

这是个配置类，没几行代码，自己用的，使用很方便。没做成模块，大家可以直接拷贝类代码到自己程序里使用。

虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后，您可以浏览生成的文档，通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为，默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹： pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --

配电网负荷增加或分布式电源（DG）的接入将导致供电设备扩容的提前或延迟，从而引起容量成本的变动。根据辐射形配电网潮流特点，推导得到节点注入功率对支路电流影响的灵敏度系数，并结合节点-支路潮流关联矩阵，建立相应的灵敏度系数矩阵，用于计算配电网节点边际容量成本（LMCC）。基于LMCC，在用户自备的产权下，分析评估不同电价体制下的DG容量效益；在电网所有的产权下，建立多类型DG规划模型，并采用粒子群优化算法求解优化模型。算例对比验证了模型和方法的可行性。

4.多类异质主体 NetLogo可以定义不同类别(称为breeds)的turtles，各类turtle可以拥有特有的属性和例程。 定义关键词为breed，例如： breed [wolves wolf] breed [sheep a-sheep] 一旦定义了一类turtle，系统自动创建该类所有turtle的集合，一些相关的原语也马上可以使用了， 例如对于sheep类就有create-sheep、hatch-sheep、is-a-sheep?等。 也可以指定该类具有的变量，例如对于sheep，“sheep-own [grabbed?]”就为sheep增加了一个变量。

人工智人-家居设计-多类别智能分类器方法研究.pdf

本文将详细展示一个多类支持向量机分类器训练iris数据集来分类三种花。 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，但是也可以通过一些策略使得其能进行多类分类。主要的两种策略是：一对多（one versus all）方法；一对一（one versus one）方法。 一对一方法是在任意两类样本之间设计创建一个二值分类器，然后得票最多的类别即为该未知样本的预测类别。但是当类别（k类）很多的时候，就必须创建k！/（k-2）！2！个分类器，计算的代价还是相当大的。 另外一种实现多类分类器的方法是一对多，其为每类创建一个分类器。最后的预测类别是具有最大SVM间隔的类别。本文将实现该方法。 我们将加载iris

人工智能-多类问题的神经网络集成方法研究.pdf