说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...

matlab

说明：bagging 集成算法描述：Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器，当对每一个实例进行分类时，分别调用这T个基分类器，得到T个结果，最后对分类问题...

matlab EnsembleLearning

说明：资源描述1.1 动态规划的发展及研究内容 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。20 世纪50 年代初R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过 程(multistep decision...

matlab 规划 动态

说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

matlab svmmatlabimageprocessing

说明：应用背景Matlab中的下列项目包含用于改变位置选择的对象的源代码和实例。读取文件和偏移到所选对象的坐标本项目中包含的源代码和文件在项目文件部分中列出，请确保所列源代码是否满足您的需要。关键技术将提供一个技术，它认为的概述是与形成了支持向量机的结果超平面比较实现了一个非常简单的方法（SVM）在分开的...

matlab 选择 对象 位置 改变

说明：应用背景在我们的系统，我们也利用了水果图像作为图像处理工具他们广泛方便和易于使用的。然而，相对于现有工作中，我们的系统有以下贡献。1） ； ；我们的系统是目前唯一一个不唯一的解释和探讨，基于图像的水果热量的不确定性测量，而且措施提出用水果实际结果的不确定性图像及其应用场景。这使得我们的系统中正确仪器...

matlab 图像处理 利用 技术 测量 水果

说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

matlab 实现

说明：聚类分析是无监督模式识别中的一种重要方法 ,已广泛应用于数据挖掘 、图像处理、计算机视觉 、生物信息和文本分析中。聚类算法就是将一组分布未知的数据进行分类, 其目的是寻找隐藏在数据中的结构, 并按照某种相似程度的度量, 尽可能地使具有相同性质的数据归于同一类 作为经典k-means算法的一个变种，具...

matlab

说明：【2017国赛A题参考资料】参考资料大合集

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明：无线传感器网络系统通常包括传感器节点、 汇聚节点和管理节点。大量的传感器节点部署在监视区域，构成一个网络通过自组织的方式。沿着其他的节点一个接一个，将达到汇聚节点的多跳路由协议后，最后达到管理节点通过有线传输数据由传感器节点监测和 （或） 无线互联网 [2]。能源，过程中信号的能力，是非常有限的传感...

matlab 能量