特征选择（特征子集选择）问题是各个领域中重要的预处理阶段之一。 在真实的数据集中，存在许多无用的不相关的、误导性的和冗余的特征。 主要特征可以通过特征选择技术来提取。 特征选择属于NP-hard问题； 因此，元启发式算法可用于解决该问题。 引入了一种新的二元 ABC，称为二元多邻域人工蜂群（BMNABC），以增强 ABC 阶段的探索和开发能力。 BMNABC 在第一和第二阶段应用具有新概率函数的近邻和远邻信息。 在第三阶段对那些在前几个阶段没有改进的解决方案进行了比标准 ABC 更有意识的搜索。 该算法可以与包装方法相结合以达到最佳效果。
2023-01-04 19:04:00
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在这项工作中，作者修改了经典的 Perona-Malik (PM) 扩散模型来处理乘法噪声，并且我们添加了一个合适的正则化项，该项经过统计建模以减轻超声图像中的乘法效应。 我们的兴趣是强调平面图像区域的正则化，同时保持合理的边缘和轮廓。 主观和定量评估表明，与 Perona-Malik、Charbonneir、Guo 等人等一些最先进的方法相比，所提出的模型产生了更好的结果。 和总变异
2022-05-22 12:59:48
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我们提出了一个扩散导向模型，该模型在总变异和 Perona-Malik 模型之间提供了有效的相互作用。 框架中引入了两个参数来凸化我们的能量函数。 此外，为了处理乘法噪声，我们在框架中加入了基于对数的先验。 实证结果表明，所提出的方法生成更清晰和详细的图像。 更重要的是，我们的框架可以在更长的时间内发展，而不会弄脏关键的图像特征。
2022-01-11 16:25:59
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Metropolis-Hastings 算法对不同的函数进行采样。 请参阅 readme.txt 文件。
2021-11-21 15:58:16
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能运行的gps定位，包含当前时间，定位类型、经度、纬度、定位半径、国省市区、网络定位结果、简略地址信息（一般都有两个以上）等，可根据自己的需要进行修改，也可添加其他，比如getSpand（）,速度的读取
2021-10-25 20:09:13
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傅立叶变换分析-Python
傅里叶变换将时间函数分解为频率函数。
一系列python程序，对函数进行傅里叶变换，分析波形并计算其波函数和其他属性。
2021-10-12 10:36:45
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