说明：LI范数原点对偶法求解稀疏编码.一种经典的凸优化算法，它可以求解不等式约束条件的最优化形式，其基本思想是利用障碍函数将不等式约束最优化问题转化为等式约束最优化，再利用牛顿法来求解。应用于脑电信号分类中，keyi 实验来比较算法的计算复杂度和分类准确性。  

说明：在计算机科学中，差分进化 （DE） 是质量的一种反复试着提高某项措施是质量的候选人解决优化问题的方法。这种方法通常被称为元启发式方法，如他们做很少或没有假设正在优化的问题，也可以搜索候选解的很大空间。然而，如 DE 元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。

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说明：三维路径规划算法是机器人智能控制领域中的热点问题，是指机器人在三维地图中自动规划一条从出发点到目标点满足指标最优的路径。相对于二维路径规划算法来说，三维路径规划问题更加复杂，需要考虑的因素和约束条件更多，一般方法难以取得好的规划效果。蚁群算法具有分布计算，群体智能等优势，在路径规划算法上具有很大潜力...

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说明：Level Set方法的基本思想是将平面闭合曲线隐含地表达为二维曲面函数的水平集,即具有相同函数值的点集,通过Level Set函数曲面的进化隐含地求解曲线的运动.尽管这种转化使得问题在形式上变得复杂,但在问题的求解上带来很多优点,其最大的优点在于曲线的拓扑变化能够得到很自然的处理,而且可以获得唯一...

说明：背包问题的遗传算法求解。它具有交叉、变异、生存选择等功能。首先，我们有一些基因或个体，通过遗传算法的迭代，选择最能解决问题的染色体。每个人都是我们问题的解决方案。适应度函数用于描述染色体相对于其他染色体的优度。

说明：运筹学是现代管理学的一门重要专业基础课。它是20世纪30年代初发展起来的一门新兴学科，其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。该学科是一应用数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运...

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说明：高斯混合模型和EM基于图像分割这是一个函数试图获取高斯混合模型，期望最大化（EM）算法，最大似然估计。它适用于数据集的任意尺寸。应用多种技术来避免这往往发生在高维数据的计算概率的浮点数的下溢的问题。另外，代码是经过精心设计，以高效利用vertorization和矩阵分解。这是一种广泛使用的算法。该算...

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说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...

说明：一种简单的fcm分割，很好用的啊！模糊((FCM,Fuzzy c-Means)类型算法的理论最为完善、应用也最为广泛。它把聚类归结成一个带约束的非线性规划问题，通过优化求解获得数据集的模糊划分和聚类。该方法设计简单，解决问题的范围广，并易于在计算机上实现。因此，随着计算机的应用和发展，基于目标函数的...

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说明：一般线性规划问题具有线性方程组的变量数大于方程个数，这时会有不定的解。当决策变量个数n和约束条件个数m较大时，单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。 从线性方程组找出一个个的单纯形，每一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标...

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