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搜索资源列表

  1. 模式分类中文版Duda

  2. 除了模式识别的经典方法之外，还包括近十几年来才发展起来的新技术，比如神经网络，进化计算，随即方法，机器学习等

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-27
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：wangjingtai

  1. 程序进化用于数据分类

  2. 使用遗传算法进化程序，用于数据分类，该程序不同于树结构程序进化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-31
    • 文件大小：715776
    • 提供者：wangshixian01

  1. 进化分类文章-An evolutionary classification method based on fireworks algorithm

  2. 用进化计算方法求解分类问题的文章，An evolutionary classification method based on fireworks algorithm

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-23
    • 文件大小：752640
    • 提供者：xueyu7650309

  1. 进化分类代码-An evolutionary classification method based on fireworks algorithm对应代码

  2. 用进化计算方法求解分类问题的文章对应的代码，An evolutionary classification method based on fireworks algorithm

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-23
    • 文件大小：185344
    • 提供者：xueyu7650309

  1. 崭新蝴蝶分类之研究--中国蝴蝶研究最新成果

  2. 崭新蝴蝶分类之研究--中国蝴蝶研究最新成果，寿建新，，崭新蝴蝶分类系统是蝴蝶分类史上的一个创举，它根据蝴蝶的特征、亲缘关系（系统发育）及进化程度，第一次把全球蝴蝶分为4总科l 7�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-20
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_38655347

  1. 基于神经网络集成的复杂分类问题研究

  2. 基于神经网络集成的复杂分类问题研究，田津，李敏强，本文针对复杂分类问题，提出了一种基于协同进化的神经网络集成算法，每个个体网络对应一个协同进化的子种群，每个种群中的个体适

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：397312
    • 提供者：weixin_38686677

  1. neural-network-genetic-algorithm, 用遗传算法进化神经网络.zip

  2. neural-network-genetic-algorithm, 用遗传算法进化神经网络 用遗传算法进化神经网络的方法这就是我们如何使用遗传算法来寻找分类任务的最佳网络参数的一个例子。它目前仅限于 IE ( 。 完全连接的网络，并使用Keras库构建。培训和验证。在 easy MNIST数据集上，我们能够快速找到一个达到&

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 自适应进化极限学习机SaDE_ELM程序源码和使用方法

  2. 输入参数： TrainingData_File=‘sinc_train’;%训练集 TestingData_File=‘sinc_test’;%测试集 Elm_Type=0; % 0代表回归 1代表分类 NumberofHiddenNeurons=10;% 隐藏层神经元的个数 Max_FES=20000;% elm_x函数最大调用次数 Lbound=-10; %突变向量左边界（最小值） Ubound=10;%突变向量右边界（最大值） NP=30; %种群数量 Max_Gen=100; %种群进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38674124

  1. 具有GPU计算功能的进化超网络可对DNA微阵列数据进行分类

  2. 具有GPU计算功能的进化超网络可对DNA微阵列数据进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38680625

  1. 基于分布算法估计的新型分类学习框架

  2. 分配算法（简称EDA）的估算是相对而言的进化算法的新分支。 EDA将搜索运算符替换为估计选定个人的分布+从人口。在EDA中，人口的这种明确表示是取而代之的是每种情况下可用选项的概率分布向量中代表种群成员的位置。在本文中，分布学习框架的估计和相应的学习提出了算法，框架的相关性质如下：根据概率进行分析。该框架提供了基础和设计和分析进化学习算法的主要准则基于EDA。概率是EDA的核心工具。基于EDA的学习需要算法来估计样本的总体分布分布。建议的学习框架可以指导和规范设计基于EDA的学习算法和策略的过程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38548434

  1. MORONET:MORONET（Multi-Omics gRaph进化网络工程）是一种新颖的多组学数据集成分析框架，用于生物医学应用中的分类任务-源码

  2. MORONET：Multi-Omics图形革命网络 王同心*，邵伟*，黄智，唐海旭，张杰，丁正明和黄坤 MORONET是一种新颖的多组学数据集成分析框架，用于生物医学应用中的分类任务。 MORONET概述。 MORONET的插图。 MORONET结合了GCN（用于进行多组学特定学习）和VCDN（用于多组学集成）。 MORONET结合了GCN（用于进行多组学特定学习）和VCDN（用于多组学集成）。为了使说明简洁明了，我们选择一个示例作为示例，以演示用于多组学集成的VCDN组件。首先对每种组学数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：59768832
    • 提供者：weixin_42160252

  1. NetSim:基于生死杂交的系统进化网络模拟器-源码

  2. 网络模拟 NetSim的目标是以基于过程的方式生成系统发育网络。 NetSim考虑模拟网络的出生-死亡-混合过程。 我们认为允许杂交是沿袭产生，沿袭退化和沿袭中性。 安装 您可以使用以下命令从安装开发版本： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " jjustison/NetSim " ) 例子 这是模拟不超过一定年龄或一定数量分类单元的网络的基本示例： library( NetSim ) library( ph

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：76800
    • 提供者：weixin_42131316

  1. 基于小生境微分进化的高斯变分混合贝叶斯推断的磁共振图像中的脑体素分类

  2. 使用磁共振成像（MRI）将脑体素分为灰质，白质和脑脊液（CSF）的分类对于定量脑分析至关重要。 尽管具有计算效率，但最常用的统计分类模型处理强度不均匀性（INU）和部分体积效应（PVE）的能力较弱，因此可能会产生较不准确的结果。 在本文中，我们提出了一种新颖的方法，即VMG-NDE算法，通过同时考虑所有影响来改善MRI图像中的脑素分类。 该算法有四块木板，其中包括：（1）使用高斯变异混合（VMG）模型来表征由PVE引起的体素值的变化，（2）在从图像中提取的小数据量上训练一组局部VMG模型为了减少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743084

  1. 具有挖掘诊断模式的进化优化模糊推理，用于超声乳腺肿瘤的分类。

  2. 具有挖掘诊断模式的进化优化模糊推理，用于超声乳腺肿瘤的分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38682026

  1. 基于进化多目标优化的极限学习机

  2. 提出用于广义单隐藏前馈神经网络的极限学习机（ELM）由于其学习速度快，良好的泛化能力和易于实现而成为热门的研究主题。 但是，ELM在隐藏层中会遇到冗余和随机性，这是由特征的随机映射引起的。 在ELM中，尽管进化算法已归档了令人印象深刻的改进，但他们并未考虑隐藏层的稀疏性。 提出了一种混合学习算法，称为EMO-ELM，它采用进化多目标算法同时优化两个冲突目标。 此外，该方法可用于监督分类和非监督稀疏特征提取任务。 在许多UCI数据集上的仿真表明，在分类任务中，EMO-ELM通常优于原始的ELM.a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：803840
    • 提供者：weixin_38612811

  1. 鸟类基因组进化树的构建与分析

  2. 本文选取了47种鸟类的基因组作为研究对象，根据靶定下一代DNA测序技术(targeted next-generation DNA sequencing)得到的394个保守片段的DNA序列数据，统计了从9联体到14联体的频数及其频率，基于k联体(k-mer)非联配算法得到了任意两种鸟类之间k联体的距离矩阵,并运用邻接(Neighbor-Joining).法构建了47种鸟类的进化树，发现当k = 12时达到稳定。最后，通过将该树与Prum和Jarvis构建的进化树进行了比较，分析了鸟类的进化和分类.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38698403

  1. 基于部落竞争的遗传算法在模式分类中的特征选择

  2. 特征选择一直是模式识别中的关键步骤，其中最常用的是进化算法，例如遗传算法（GA）。 但是，在各种GA中使用的单个编码方案可能会对解决方案造成偏见，或者需要预先指定的特征数量，因此可能导致结果准确性降低。 针对模式分类中的特征选择问题，提出了一种基于部落竞争的遗传算法（TCbGA）。 将个体人口分为多个部落，并对初始化和进化操作进行修改，以确保每个部落中选定特征的数量遵循高斯分布。 因此，每个部落都专注于探索解决方案空间的特定部分。 同时，部落竞争被引入到发展过程中，这使得产生更好个体的获胜部落可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38654915

  1. 一种限制输出模型规模的集成进化分类算法

  2. 一种限制输出模型规模的集成进化分类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：838656
    • 提供者：weixin_38564503

  1. 08_基于粒状代理进化分类算法的文本分类

  2. 08_基于粒状代理进化分类算法的文本分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38517904

  1. 高维数据的监督免疫克隆进化分类算法

  2. 在高维空间中，分类非常困难，因为学习方法会遭受维数的诅咒。 为了有效地对高维数据进行分类，提出了一种监督免疫克隆进化分类算法（SICEA）。 首先，将自动非参数不相关判别分析（UDA）用于降维（DR），该方法将保留等级的降维与约束判别分析相结合，以实现提取的统计上不相关的特征。 然后，提出了一种基于克隆选择原理的免疫学免疫克隆进化算法（ICEA）作为分类器。 在实验中，首先，使用11个UCI数据集，四个纹理图像和三个合成Kong径雷达（SAR）图像来测试SICEA的性能。 在分类准确性和运行时间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38590738
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