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财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。

EPSDE的代码；附2014和2017数据集。 EPSDE一种参数集合和变异策略的差分进化算法(Differential evolution algorithm with ensemble of parameters and mutation strategies),2011年Mallipeddi等提出基于参数集成和变异策略的差分进化算法（EPSDE）;在EPSDE中，不同的突变策略池与每个控制参数的值池在整个进化过程中共存，并竞争产生后代。 [1]MALLIPEDDI R, SUGANTHAN P N, PAN Q K, et al. Differential evolution algorithm with ensemble of parameters and mutation strategies [J]. Applied Soft Computing, 2011, 11(2): 1679-96.

蜣螂优化算法(Dung beetle optimizer)是2022年底11月新出的优化算法，这里提供python版本的代码，用于函数极值寻优，效果好

最近在做导师的项目，遗传算法并不能很好的解决运输问题，此代码很好的解决遗传算法收敛速度慢的问题

萤火虫群智能优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）是由K.N.Krishnanand和D.Ghose两位学者在2005年提出的一种通过模拟自然界中萤火虫发光行为而构造出的新型群智能优化算法。它模拟了自然界中萤火虫群中个体通过发光来吸引伙伴或觅食，萤火虫携带荧光素越多，萤火虫越亮，个体的吸引力越强，最终使得大部分萤火虫聚集在最亮的萤火虫所处位置上的这种现象

免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用，资源内包含完整程序，函数调用时大小写略有瑕疵，只需运行一下主函数，自行修改即可。

利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法，对甘蔗收获机械台架结构进行了优化。建立了神经网络系统能量函数与优化问题目标函数之间的对应关系、神经网络演化过程与优化问题寻优过程之间的对应关系、神经网络系统到达平衡点与优化问题最优解之间的对应关系。采用改进的惩罚算子以提高神经网络的收敛速度，经过12次迭代后，优化目标下降17.5%，且应力小于190MPa，表明该优化方法可充分利用设计资源，得到全局最优解。算例证明该算法高效可靠，切实可行，有较强的工程实用性。

蜣螂优化算法是最新的群智能优化算法，2022年底提出，里面有相关的文章和代码，可以结合自身课题进行研究，值得推荐，亲用优化效果非常的好