蚁群算法matlab源码Jx-WFST：包装功能选择工具箱 “迈向人才科学家：共享和学习” --- 介绍 该工具箱提供了40多种包装功能选择方法 A_Main文件提供了有关如何在基准数据集上应用这些方法的示例 这些方法的源代码是基于伪代码和书面文件编写的 该工具箱的主要目标是： 包装器功能选择方面的知识共享 协助其他人进行数据挖掘项目 用法 采用主要功能jfs进行特征选择。 您可以通过将'pso'更改为 如果您希望使用粒子群优化（请参见示例1），则可以编写 FS = jfs('pso',feat,label,opts); 如果要使用粘液模制算法（请参见示例2），则可以编写 FS = jfs('sma',feat,label,opts); 输入 feat ：特征向量矩阵（实例x Feature） label ：标签矩阵（实例x 1） opts ：参数设置 N ：解决方案数量/人口规模（所有方法） T ：最大迭代次数（对于所有方法） k ：K -值在K -nearest邻居 输出 Acc ：验证模型的准确性 FS ：特征选择模型（包含多个结果） sf ：所选sf索引 ff ：所选功能 nf

多种字符串相似度算法的比较研究.doc

基于多种遗传算法（NSGA-II，NSGA-III，C-TAEA）和模糊优化算法的实现，用于在大海得拉巴市政公司地区优化最佳管理

V0.30版本，支持IDS，MALA，Impulse，GSSI，EKKO等多种常见雷达格式，请使用给予反馈，以便对软件进行精进，谢谢！  Import Data—>导入GPR数据  Zero Time—>零点校正(手动)  Filter—>滤波(自动)  Background Remove—>背景去除  Power Gain—>指数增益  Migration—>偏移处理  Segment—>异常提取  Display—>改变图像显示模式  Save Picture—>导出显示的图像  Export GSSI—>导出(*.dzt)  Export Impulse—>导出(*.iprh, *.iprb)  Export EKKO—>导出(*.hd, *.dt1)  Export MALA—>导出(*.rad, *.rd7)  Export MATLAB—>导出(*.mat)  Export Python—>导出(*.npy)  Batch Process—>自动批处理

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基于fastica算法的混合信号分离测试,测试了规律信号,语音信号,以及图像等多种混合数据的分离。 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。