角点检测代码matlab 细胞计数器 Cell Counter程序在用Alexa 488对胸腺嘧啶二聚体进行免疫细胞化学染色后，检测细胞数量并量化HeLa细胞中每个细胞的平均荧光强度。用于分析的图像通过CCD相机的落射荧光成像收集。 该程序选择背景上方的明亮区域（损坏的细胞核）。 然后，程序将量化每个单元格中的荧光强度，排除任何亮区（由于非特异性荧光团聚），将所有单元格的总荧光强度取平均值，并对存在的单元格计数。 但是，它可以适用于量化图像中明亮的大致球形区域的平均强度。 它是用Matlab编写的，至少与Matlab 2010及更高版本兼容。 参考 此代码用于分析的数据。 如何使用脚本 输入 该脚本包含几个可调参数。 图像的名称由名称字符串设置。 name = ' example.png ' ; 通过调整变量x和y选择包含损坏的单元格的图像区域，该变量与Matlab输出图1（图1A）中所示的边界框左上角的坐标相对应。 边界框的长度由xsize和ysize参数设置。 % box x = 70 ; y = 25 ; xsize = 290 ; ysize = 295 ; 同样在图1中是一个

免疫检测的自动化及标准化

为了解决带容量约束WCDMA网络的基站选址问题,提出了一个基于多目标优化量子免疫算法的基站选址优化方案。设计了基站选址问题的数学模型,给出了多目标优化量子免疫算法框架,并进行了实验验证。实验结果表明:算法方案能以较小的基站建设代价满足覆盖要求,具有较好应用价值。

针对已有3G 基站选址优化算法的不足和 TD-SCDMA 网络的特点，提出了一种基于免疫算法的TD-SCDMA 网络基站选址优化方案。建立了基站选址问题的数学模型，设计了基于反学习的种群初始化方案和精英交叉策略，给出了免疫优化算法框架。实验结果表明，该算法不仅能够以较小的建站代价获得较高的网络覆盖率，而且算法具有较好的收敛性。

为了快速理解免疫遗传算法，以图片拟合为背景，使用python实现免疫遗传算法的手动实现，详细解析请查看我的博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=124096240

在非线性、全局寻优、组合优化参数各种算法上，不断提出的各种优化算法。比如 * 遗传算法 * 进化差分算法 * 免疫算法 * 蚁群算法 * 粒子群算法 * 模拟退火算法 * 禁忌搜索算法 * BP神经网络等等 可以用于信号处理、图像处理、生产调度、路径规划、模式识别、自动控制等等领域 优化算法他是以数学为基础，在目前发机器学习、深度学习相关的论文，就会考虑和与其组合成优化参数的预测模型，比如基于PSO的SVM算法，基于遗传算法优化的随机森林在某方面的实际应用。 以上代码全部基于MATLAB编程，这些仿真案例代码均有注释，方便学者理解代码编程思路，以及自己的后期改变应用到实际的科研情况。 同时，考虑到MATLAB相比Python在搭建环境上更加容易，所以本上传基于MATLAB的代码 诚然，代码过多，如果想单买，也可以联系笔者。

用免疫算法优化ELM的输入层到隐藏层的权值与阈值参数，以此来提高ELM的预测精度。(Optimizing ELM parameters with immune algorithms)

基于PSO工具箱的函数寻优算法 基于遗传算法的BP神经网络优化算法 基于遗传算法的LQR控制器优化设计 基于遗传算法的TSP算法 基于粒子群算法的PID控制器优化设计 粒子群算法的寻优算法 蚁群算法的优化计算——TSP优化 多种群遗传算法的函数优化算法 基于蚁群算法的三位路径规划算法 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法 免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测 支持向量机分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测

人工免疫遗传算法的matlab代码实现，实测可以出结果。(artificial immune genetic algorithm)

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