K均值的时间复杂度为NKTD，其中，N代表样本个数，K代表k值，即聚类中心点个数，T代表循环次数，D代表样本数据的维度。 本算法的改进主要在以下方面： 一， 初始聚类中心点，传统的初始中心点是随机选择，由于K均值算法受初始中心点影响较大，为获得更好的效果，在本方法中，先将数据采用层次聚类的方法预处理，得到的k个中心点作为K均值算法的中心点。 二， 传统的聚类中心点更新是在结束一次循环后，本方法的聚类中心采用实时更新策略，即每次将一个模式归于一个新的聚类中心时，即立刻更新新的所属中心和原属聚类中心的中心值，增强算法的收敛性。 三， 为达到类内方差最小化，类类方差最大化这一原则，考虑到往往设定的K值不一定能很好实现聚类效果，故将以往的固定聚类中心改为一浮动区间。原有K为最小聚类中心个数，另设一聚类中心个数上限maxK。其具体实现如下： 1） 当一待聚类的模式得到其最近中心时，计算该聚类中心类内方差和将此模式归于该中心之后的类内方差，如果两者差别大于某设定阈值，则以该模式数据为基础，得到一新的聚类中心。 2） 当当前聚类中心个数等于设定的最大聚类中心时，合并最相邻的两个聚类。为使得到的聚类效果更为均衡，应该优先合并维度较小的聚类类别。

将传统均值漂移算法进行改进，针对有遮挡，目标快速变化以及目标尺度变化等情况进行改进

图像显着性检测算法matlab代码mDRFI _ Matlab 皮肤镜图像中的显着性检测 皮肤镜图像中的显着性检测，如本文所述：M. Jahanifar等人（“皮肤镜图像中病变的受监督的显着性图驱动分割”）（arXiv ：） **这是用于在皮肤镜图像中进行病变分割的算法的一部分，在“ ISIC2017：针对黑色素瘤检测的皮肤病变分析-第1部分：分割”中排名第七。 可以在上述论文中获得对分割方法的完整说明** mDRFI是用于显着性检测的DRFI模型的修改版本，在论文“论文显着物体检测：具有区别性的区域特征集成方法”（arXiv ：）中进行了描述。 我们为显着性特征添加了一些新的区域属性描述符，以便更好地检测皮肤镜图像中的病变。 另外，提出了新的伪背景区域以提高显着性检测。 此实现包含显着性检测方法（mDRFI）的全部pipiline，包括培训和测试阶段。 代码中还实现了颜色恒定性校正。 首先，运行compile.m来编译mex文件（您需要c ++编译器，例如Windows上的Microsoft Visual Studio才能执行此操作）。 如果您想训练自己的随机森林回归器，请查看tra

改进的混沌蚂蚁群算法，葛方振，魏臻，混沌蚂蚁群算法（CAS）是一种新型的、基于群集智能的全局搜索优化算法,然而其对复杂的、大规模问题搜索问题往往失效,对高维优化问�

混沌蚂蚁群算法是受自然界真实蚂蚁的混沌行为和自组织行为启发而产生的一种基于群智能理论的优化算法。介绍
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和一种简单的精细搜索策略以提高算法的性能。数值实验表明,该改进算法的收敛精度和结果稳定性优于混沌蚂蚁群算法。
在此基础上,将其应用于对P ID 控制器参数的优化,仿真显示其结果优于混沌蚂蚁群算法。

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信 息素的最短路径的搜索策略,以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法。并针对 蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施。

欧拉法及改进的欧拉法求解方程，采用较为简洁的方法在C++编程语言环境中实现

比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机( SVM)参数优化方法. 具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算 法在 SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法. 先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果 附近区域再进行精确搜索. 实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.

图1是传统的二极管调幅检波器。这种检波器必须工作在零直流电位，因此如果信号源具有直流分量，需要使用R-C组合电路来隔离信号中的直流分量。这种检波器加载了源级，可能增加源电路的带宽。检波器的输出阻抗相对较高，这是不好的一面。音量控制会给检波器施加交流负载，造成音频的失真。所用的二极管必须是具有较低正向导通电压的锗类型二极管或热载流子二极管。　　图1：传统的调幅检波器。　　图2所示的电路方案可以立马解决所有这些问题。信号源是一个5V调幅调制信号串联一个5V直流源（可忽略）。调幅信号是一个采用100% 1kHz 调制的1MHz载波。检波器的输入阻抗大约是300kΩ，对信号源来说负载不是很重。二极管工