变邻域搜索算法matlab代码此README.md可帮助您（和我）在GitHub上浏览我的所有存储库。 令人费解 资料库 描述 年 语 连接到的代码 ？ Python 尝试 ？ Java 尝试 2017、2018、2019、2020年 Haskell，ASP，Python 乐趣 2018年 PostgreSQL 地点 开始 结尾 研究所/组织 联合大学 地点 2017-09 2018-02 国际计算逻辑中心（ICCL） 德累斯顿大学 :European_Union: :Germany: 德累斯顿 2018-03 2018-07 知识与数据研究中心（KRDB） 博赞博尔扎诺自由大学 :European_Union: :Italy: 博尔扎诺 2018-08 2018-09 联邦科学与工业研究组织（CSIRO）Data61 澳大利亚国立大学 :Australia: 堪培拉 2018-10 2019-03 维也纳逻辑与算法（VCLA） 维也纳 :European_Union: :Austria: 维也纳 论文 ATLAS：由自我监督的自动调整数据结构的自动摊销复杂度分析 资料库 内容 合作者 语 类型对数的对数摊销复杂度分析的实现 Java 论文 乳胶 关于该主题的论文（正在出版） Georg Moser，David Obwal

邻域平均法实现平滑，简单易懂，自己写的代码，通过调试

非线性邻域滤波(NNFs)在MR-FBP图像重建算法中的应用(基于astra-toolbox开发, 实现双边滤波,非局部均值滤波(NLM)的惩戒项的改进,并进行MAE,MAR分析)

变邻域搜索算法matlab代码CODO 在过去的几十年中，进行了大量研究以提出许多自然启发的优化技术。 SitoLIB是一个基于人的意见形成的优化器的开源库。 它包括基于社会影响理论的优化器（SITO）和涂尔干的基于社会融合理论的优化器（CODO）。 目的是开发一个易于理解的通用软件库，该库可以合并到特定于应用程序的系统中。 库的当前版本包括优化程序的二进制版本和连续（实值）版本。 我们的二进制实现基于[Latane，1981]给出的社会影响理论和[Macas，2008]给出的优化程序的伪代码。 称为持续意见动态优化器（CODO）的连续实施基于涂尔干的社会整合理论[Durkheim，1997]和[Rishemjit，2013]给出的优化器伪代码。 到目前为止，库中实现了CODO的一种变体和SITO的以下不同变体，以最大程度地减少异议功能： OSITO（原始SITO算法）， SSITOsum（带有SUM规则的简化SITO）， SSITOmean具有MEAN规则的简化SITO）和 GSITO（加拉姆风格的SITO）。 这些变体已在不同的应用程序中有效使用，例如使用UCI机器学习存储库数据集

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针对机器视觉检测圆孔零件几何尺寸时相机视场不足的问题，设计了一种圆孔边缘自动跟踪方法，以获得完整的零件边缘数据。通过搭建运动控制平台，实现相机在三维空间中的运动，通过数字图像处理技术，检测出零件边缘，并在此基础上，采用邻域计数法，求出跟踪方向。结合实验验证，用视场约为1.2×0.9 mm的相机自动跟踪拍摄直径约为4.5 mm的圆孔零件边缘，获得了完整的边缘数据。实验表明，本文提出的邻域计数法能达到与人工操作方法相同的准确率，且具有效率高、自动化程度高的优点，因此具有一定的实用意义。

具有邻域搜索的多样性增强粒子群优化

自己实现的基于matlab的论文作者提出的二值图像目标邻域点法边界跟踪算法，比8邻域算法速度快。 自己实现的基于matlab的论文作者提出的二值图像目标邻域点法边界跟踪算法，比8邻域算法速度快。

正则奇点邻域上的级数解法

DPC数据库 基于密度骨干和模糊邻域的密度峰聚类 Abdulrahman Lotfi a ， Parham Moradi a ， Hamid Beigy b 计算机工程，库尔德大学，萨南达季，伊朗的一处 b谢里夫工业大学计算机工程系，伊朗德黑兰 抽象的 密度峰聚类（DPC）由于使用了非迭代过程而成为一种有效的聚类算法。 但是，DPC及其大多数改进都有以下缺点：（1）对截止距离参数高度敏感；（2）在计算局部密度时忽略数据的局部结构；（3）使用明快的内核来计算局部密度（4）遭受连锁React的原因。 为了解决这些问题，本文提出了一种称为DPC-DBFN的新方法。 所提出的方法使用模糊核来提高聚类的可分离性并减少离群值的影响。 DPC-DBFN使用基于密度的kNN图来标记主干。 此策略可防止连锁React，并为位于边界区域的那些实例有效分配真实标签，以有效地聚类具有各种形状和密度的数据。 DP