说明：贪婪是改进后的协议只有一个节点选择一头节点发送数据的融合，每一轮的BS。这实现了2的改善相比，LEACH协议它附近，是一个改进浸出的最佳链为基础的协议的因素。在PEGASIS协议，每个节点只与近邻通信和轮流发送到基站。 ；PEGASIS优于LEACH。无线传感器网络中，数据融合有助于减少传感器节...

说明：规则： 1、范围： 蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是33个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。 2、环境： 蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物...

说明：mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一...

数值延拓法 非线性求微分 高斯牛顿算法 拟牛顿法 求方程组的解

说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统...

遗传算法

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...

单纯形法 单形法

说明：     在编码过程中，首先将输入图像分解为8*8大小的数据块，然后用正向二维DCT, 把每个块转变成64个DCT系数值，其中1个数值是直流（DC）系数，即8*8空域图像子块的平均值，其余的63个是交流（AC）系数，接下来对DCT系数进行量化，最后将变换得到的量化的DCT系数进行编码和传送，形成压缩...

matlab 图像 压缩 dct 基于

说明：画出函数的ROC曲线,主要用于图像的显著性检测当中的评价指标，这个是必须要实现的一个评价指标。画出函数的ROC曲线,主要用于图像的显著性检测当中的评价指标，这个是必须要实现的一个评价指标。画出函数的ROC曲线,主要用于图像的显著性检测当中的评价指标，这个是必须要实现的一个评价指标。

说明：考虑到TSP问题的特点，采用一种受贪婪算法启发的贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子，实验证明，该算法能够极大地提高了算法的收敛速度又保证了最优解的得到，而且具有较好的鲁棒性。下面遗传算法求解TSP的基本步骤： （1）种群初始化。个体编码方法有二进制编码和实数编码，在解决TSP问题过程中个体编码方法为...

matlab 算法 tsp 简单 蚁群 求解 问题 随时 拓展

说明：1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。 不通俗但严谨的规则是：

matlab