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特征选择的二元差分进化 介绍 此工具箱提供二元差分进化 (BDE) 方法 该Main文件说明了 BDE 如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 输入 feat ：特征向量（实例x特征） label ：标签向量（实例x 1） N : 解决方案的数量 max_Iter: 最大迭代次数 CR : 交叉率 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

M-QAM 调制解调功能 - 调制采用格雷编码 解调功能- 艰难的决定- 软决策（带有 LLR 输出）

计算几何_算法与应用（原著Mark de Berg等，清华大学中译版） 计算几何：导言 线段求交：专题图叠合 多边形三角剖分：画廊看守 线性规划：铸模制造 正交区域查找：数据库查询 点定位：找到自己的位置 Voronoi图：邮局问题 排列与对偶：光线跟踪超采样 Delaunay三角剖分：高度插值 更多几何数据结构：截窗 凸包： 混合物 空间二分：画家算法 机器人运动规划：随意所之 四叉树：非均匀网格生成 可见性图：求最短路径 单纯形区域查找：再论截窗

一种对高通量基因表达谱中的发光串扰进行反卷积的算法，以恢复微Kong板的真实发光活性。

差分进化算法（DE）是一种多目标（连续变量）优化算法（MOEAs），用于求解多维空间中整体最优解。代码里面包含了20几种基准测试函数，用来测试算法的性能。 差分进化算法来源于早期提出的遗传算法（Genetic Algorithm，GA）。而差分进化算法引入了利用当前群体中个体差异来构造变异个体的差分变异模式，是其独特的进化方式。

很实用的差分进化算法程序,对初学者很有参考价值

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平衡计分卡2 BCALM 2是一种生物信息学工具，用于根据测序数据构建压缩的de Bruijn图。 该存储库是BCALM软件的新并行版本。 它使用的是新算法，并使用库实现。 BCALM（版本1）的原始单线程代码仍可在以下位置获得： : 用法 阅读下面的说明进行编译，然后： ./bcalm -in [reads.fa] -kmer-size [kmer_size] -abundance-min [abundance_threshold] 例如 ./bcalm -in reads.fastq -kmer-size 21 -abundance-min 2 重要参数为： -kmer-size [int] k-mer大小，即de Bruijn图的节点长度。 -abundance-min [int] 设置阈值X，在此阈值以下，滤除（严格地）在数据集中少于X次的k-mers； 即通常