针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)在合成少数类新样本时存在的不足,提出了一种改进的SMOTE算法GA-SMOTE。该算法的关键将是遗传算法中的3个基本算子引入到SMOTE中,利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择,使用交叉、变异算子实现对合成样本质量的控制。结合GA-SMOTE与SVM(support vector machine)算法来处理不平衡数据的分类问题。UCI数据集上的大量实验表明,GA-SMOTE在新样本的整体合成效果上表现

MC1648两种改进型VCO的压控.zip

为了用较低的成本完成大量程液位的长期可靠测量，笔者利用MSP430单片机的低功耗特性结合光电液位的绝对位置测量功能设计了一种新型液位计—磁光液位计

近年来,SVPWM技术已应用到有源电力滤波器(APF)的控制策略中,传统的基于APF的SVPWM控制算法由于复杂的三角函数计算和矢量扇区判断,为产生补偿信号需要很大的计算量,导致动态补偿响应减慢,对此提出一种改进的基于dq坐标系的SVPWM电流控制算法,优化空间矢量作用时间,避免复杂的三角函数计算和矢量扇区判断过程,减少了SVPWM算法的计算量。仿真和实验结果验证了该算法的正确性。

针对现有方法对肝部医学影像分割上的不足,提出了一种用于对肝部医学影像进行分割的改进型U-Net结构。在上采样过程中只复制池化层特征,以减少信息丢失;同时引入残差网络对初步分割图像进行循环精炼,实现高层特征与低层特征的融合;利用对边界敏感的新型混合损失函数对图像进行细化处理,得到更为精确的分割结果。实验结果表明,肝脏图像和肝脏肿瘤图像的Dice系数分别为96.26%和83.32%。相比传统的U-Net,所提网络可以获得更高级的语义信息,进一步提高对肝脏和肝肿瘤图像的分割精度。

改进型Z源逆变器.pdf

KNN算法是比较适合于文本分类的一种分类算法，但由于其计算复杂度会随着训练集规模的增加而线性增加，从而限制了它的实际应用效果．通过改变对近邻点的搜索策略，提出了一种改进型的KNN算法．该算法在对最近邻的选择过程中，放弃传统算法中遍历所有样本的做法，而是通过逐渐逼近的思想来寻找最近邻点．实验证明，该方法在保持和传统的 KNN算法几乎一样的精度性能前提下，可以明显降低算法的计算复杂度，降低时间开销，取得了较满意的结果．

基于改进型遗传算法的LTE网络频率优化，梁元铮，，遗传算法是模拟自然选择和生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化的过程来搜索问题的最优解。频率规划在LTE网的规划中占据重要

DTMF信号由于其传输速率快,抗干扰能力强等特点被广泛用于现代通讯和交互控制系统。根据电信通道的实际情况,比较各种算法,对传统的Goertzel算法进行分析改进,通过研究设计了DTMF信号的检测步骤,对Goertzel算法和FFT进行了计算数的对比,通过比较发现Goertzel算法在DTMF信号检测电路设计中优于传统FFT。在设计分析的基础上,利用Analog Device公司的Visual DSP++3.0软件实现了DTMF信号的解码。

本设计以AT89C52为核心，以液晶显示作为人机交互界面，用按键选择功能。