在本文中，我们考虑结合确定性退火方法和Tsallis熵最大化的模糊c均值（FCM）聚类算法。 Tsallis熵是Shannon熵的q参数扩展。 通过在FCM框架内最大化Tsallis熵，可以推导出类似于统计机械分布函数的隶属函数。 使用此方法时的主要考虑因素之一是如何为给定的数据集确定合适的q值和最高退火温度Thigh。 因此，在本文中，提出了一种在不引入任何附加参数的情况下同时确定这些值的方法。 在我们的方法中，隶属函数通过一系列扩展方法进行近似，并且K-means聚类算法被用作预处理步骤以估计每个数据分布的半径。 实验结果表明，该方法是有效的，并且可以根据给定的数据集自动和代数确定q和Thigh。
2022-04-05 21:07:09
2.9MB
1
WinForm窗体跟随最大化最小化自适应C#，窗体跟随，跟随句柄， 最大化， 最小化 跟随移动 ，winform .net C#
2022-03-24 16:20:56
4KB
1
通过对基于K-means聚类的缺失值填充算法的改进，文中提出了基于距离最大化和缺失数据聚类的填充算法。首先，针对原填充算法需要提前输入聚类个数这一缺点，设计了改进的K-means聚类算法：使用数据间的最大距离确定聚类中心，自动产生聚类个数，提高聚类效果；其次，对聚类的距离函数进行改进，采用部分距离度量方式，改进后的算法可以对含有缺失值的记录进行聚类，简化原填充算法步骤。通过对STUDENT ALCOHOL CONSUMPTION数据集的实验，结果证明了该算法能够在提高效率的同时，有效地填充缺失数据。
2022-03-12 11:12:16
1.57MB
1
从数据库中提取知识的任务通常由机器学习算法执行。 多数的这些算法只能应用于由离散数字或名义属性（特征）描述的数据。 在连续属性的情况下，需要一种将连续属性转换为离散属性的离散化算法。 此代码基于论文：“CAIM Discretization Algorithm”，详细信息可查找该论文[1]。 你可以从“ControlCenter.m”开始，在这里你会找到一个简单的例子，并附有说明。 如果有任何问题，请告诉我。 我会尽快回复你。
[1] Kurgan, L. 和 Cios, KJ，2004 年。CAIM 离散化算法。 IEEE 知识与数据工程汇刊，16(2):145-153
2022-03-09 16:46:49
1.8MB
1
关于这个项目
模拟退火算法的实现可最大化数学方程式的结果。
运行项目
您可以使用jupyter Notebook或google colab来运行。
2022-03-05 21:18:57
33KB
1
针对信道条件未知的多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出一种对导频序列长度、导频符号功率以及数据符号功率进行联合优化的资源分配算法。采用最大比合并（MRC）接收，考虑电功率和导频污染的影响，并对最大传输功率进行约束从而建立起以能效（EE）最大化为目标的非凸函数模型。根据分数规划的性质，首先将分数形式转化成减式形式，进而分解成一系列凸函数之差（DC）的问题，最后采用交替优化算法联合调整 3 个变量从而达到能效最大化的目标。仿真结果表明，随着最大符号传输功率的增加，所提方案仍然能保持良好系统能效性能。
2022-02-24 15:20:17
830KB
1
1.VC++ 实现枚举所有可见应用窗口，并支持发送消息进行关闭、最大化或者最小化
2.支持跨进程发消息
3.源码
2022-01-24 12:01:03
35.76MB
python-algoritmo-genetico
用Python编写的遗传算法实现。 旨在查找智能交通信号灯的最佳时间，并最大化通过随机和不平衡交通流的两条街道的交通流。 可以找到此工作的完整论文： :
2022-01-19 14:43:55
7KB
1
本资源收录了关于多层网络的模块度最大化问题的（multiplex modularity maximization，mmm）genlouvain贪婪算法，pmm算法与自编谱方法，并收录了一些常用的多层网络数据（包括实际数据与合成数据），并附上了算法在这些数据上的运行结果。特别地，对于合成数据，还提供了nmi与ari评价指标的代码
2022-01-16 09:05:50
7.11MB
1