Python实现优化算法

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三
机器不会学习CL·2024-08-29 16:27

单例模式（singleton）- python实现

通俗示例想象一下，一个国家只有一个国王。不管你在哪里，提到这个国家的国王，大家都能知道是指同一个人。在程序设计中，单例模式就像是这样的国王，一个类只有一个实例，无论你多少次请求这个类的实例，它总是返回同一个对象。通俗解释单例模式是一种创建型设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来获取这个实例。这个模式通常用于管理共享资源，如数据库连接或文件系统的操作，其中重复的实例化可能会导致问
懂一点的陈老师·2024-08-29 12:00

线性结构的python实现（一：单向链表和单向循环链表）

以下为单向链表和单向循环链表的python实现：classNode():"""链表节点类，包含链表基本操作。"""
moyao_miao·2024-08-29 01:41

线性结构的python实现（二：双向链表和双向循环链表）

以下为双向链表和双向循环链表的python实现：classNode():"""双向链表节点类，包含链表基本操作。"""
moyao_miao·2024-08-29 01:41

MATLAB智能优化算法-学习笔记（1）——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】

一、问题描述（1）数学模型（2）模型总结目标函数：最大化背包中的总价值Z。约束条件：确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量：每个物品是否放入背包，用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性，当问题规模较大时，求解此问题通常需要使用启发式算法（如遗传算法、动态规划、分支定界法等）来找到近似最优解。（3）实例讲解：0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
郭十六弟·2024-08-28 23:59

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是
LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere·2024-08-28 13:20

数学建模学习（123）：使用Python实现ARAS方法进行多准则决策实战

文章目录1引言1.1简介1.2ARAS方法的基本原理2.案例分析：设备采购决策2.1.数据集的构建2.2权重的设定2.3.准则类型的设定2.4.ARAS方法实现2.5.结果分析1引言1.1简介多准则决策分析（MCDA）是一种用于帮助决策者在多个备选方案和多个相互冲突的准则中选择最佳方案的工具。在实际应用中，决策问题通常涉及多个复杂因素，如成本、质量、风险等，这些因素在不同的决策情境下具有不同的重要
川川菜鸟·2024-08-28 11:40

用Python实现时间序列模型实战——00.学习内容及计划

学习目标理解时间序列数据的基本概念和特性。掌握常用的时间序列分析方法和模型，包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法、状态空间模型等。学习如何进行时间序列的模型评估和预测。实践时间序列分析和预测的典型案例。学习时长共计6周，每周5天学习时间（周末休息或复习）。第1周：
写代码的M教授·2024-08-28 08:49

用Python实现生信分析——基序（Motif）识别详解

1.什么是基序（Motif）？在生物信息学中，基序（Motif）是指在生物序列（如DNA、RNA或蛋白质序列）中具有特定功能或结构的短序列片段。基序通常在生物进化中得到保留，因为它们在生物学功能中起着重要作用。例如，在DNA序列中，基序可能是一个转录因子结合位点；在蛋白质序列中，基序可能是一个具有特定功能的结构域。基序识别是指从一组生物序列中识别出保守的短序列片段，这对于功能预测、基因调控网络分析
写代码的M教授·2024-08-28 08:19

Python实现接口关联：提升接口测试效率和可维护性

本文将介绍如何使用Python实现接口关联，包括接口测试框架的选择、关联数据提取和使用的方法，以及代码实现的细节和思路。1.选择接口测试框架在实现接口关联之前，我们首先需要选择合适的接口测试框架。
测试界的海飞丝·2024-08-28 06:35

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

在自然灾害频发的今天，智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。一、项目概述智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况，识别受困人员，并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别，并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前，
Echo_Wish·2024-08-28 05:04

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM
机器不会学习CL·2024-08-28 02:44

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出

程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测Matlab程序多特征输入单输出一、WOA-Transformer-BiLSTM模型1.鲸鱼优化算法
机器不会学习CL·2024-08-28 02:14

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。
de-feedback·2024-08-27 18:50

时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍信号处理是现代科学技术中的重要组成部分，而信号去噪作为信号处理的一个重要分支
天天Matlab代码科研顾问·2024-08-27 16:10

三种评估金融风险的方法的具体Python实现：Stress Testing、Scenario Analysis和Sensitivity Analysis

StressTesting、ScenarioAnalysis和SensitivityAnalysis是金融领域中用于评估风险和确定模型或系统在极端条件下表现的三种分析方法。1.StressTesting（压力测试）：-压力测试是一种评估金融模型、投资组合或金融机构在极端市场条件下表现的方法。-它通常用于识别潜在的风险点，确保在市场压力下，资产或机构能够维持其功能。-压力测试可以是定性的，也可以是定
eeee~~·2024-08-27 16:08

基于OpenCV-Python实现人脸识别-----摄像头捕获人脸图像显示中文乱码问题

基于OpenCV-Python实现人脸识别时，为了使图像上显示识别到人员的中文名字，做了几次尝试，使用PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换解决：使用OpenCV将图片灰度化，对加载的灰度化图使用分类器中的
匹数·2024-08-27 15:34

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069
海棠如醉·2024-08-27 15:00

基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三
qq_551705769·2024-08-27 14:27

python实现按钮切换界面_PyQt实现界面翻转切换效果

PyQt实现界面翻转切换效果是用qt的场景功能来实现的，用到了QGraphicsView，QGraphicsLinearLayout，QGraphicsWidget等有关qt场景的库。算是对qt场景的一个小小的尝试，涉及内容不深，程序效果并是随心所欲，需要去进一步的改善和提高。暂且先把代码贴在此处，供大家学习和指正。工程包括四个类:界面A，TestMainWindow，用来充当翻转效果的A面。界面
weixin_39562327·2024-08-27 13:50

lammps统计六元环（非苯环）个数--Python实现

需要的文件：每个原子的坐标文件思路1、六元碳环中，两原子最远距离为3X1.7=5.1（标准的正六边形苯环对角距离为3A左右，所以不需要考虑太远原子的成键）2、六个碳原子的集合中，每个碳原子彼此之间都只成两个C-C键的情况。只有一种可能————碳原子之间首尾相连连成六元环步骤1、找出距离目标原子距离1:combination.remove(num)'''''''''''''''''
yl--炼气·2024-08-27 12:43

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新

NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新一、NGO-SVM模型1.北方苍鹰优化算法
机器不会学习CL·2024-08-27 08:43

Python实现贪心算法

目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法
闲人编程·2024-08-27 07:38

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

【计算机网络】ICMP协议

目录一、ICMP协议概述二、ICMP协议基本特点三、ICMP协议代码实现3.1ICMP协议python实现3.2ICMP协议JAVA实现3.3ICMP协议C++实现四、ICMP协议发展趋势一、ICMP协议概述
大雨淅淅·2024-08-27 04:52

主成分分析（PCA）附Python实现

主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析（PCA）Python实现主成分分析方法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据分析方法。
不染53·2024-08-27 00:30

独一无二的设计模式——单例模式（python实现）

1.引言大家好，今天我们来聊聊设计模式中的“独一无二”——单例模式。想象一下，我们在开发一个复杂的软件系统，需要一个全局唯一的配置管理器，或者一个统一的日志记录器；如果每次使用这些功能都要创建新的实例，不仅浪费资源，还可能导致数据不一致，那么，我们该怎么办呢？这时候，单例模式就派上用场啦！今天，我将带大家深入了解单例模式的概念、实现方法以及实际应用。准备好了吗？Let’sgo!2.什么是单例模式单
吃青椒的小新·2024-08-26 17:31

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao·2024-08-26 11:21

【matlab】分类回归——智能优化算法优化径向基神经网络

目录径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念二、网络结构三、工作原理四、学习算法五、优点与应用六、与BP神经网络的比较智能优化算法常见的智能优化算法灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer
passion更好·2024-08-26 06:56

【matlab】分类回归——智能优化算法极限学习机

目录引言基本原理主要特点应用领域发展趋势智能优化算法——蜣螂优化算法（DBO）算法原理算法特点应用前景代码实现ELM训练函数——elmtrain函数ELM预测函数——elmpredict函数适应度函数主函数引言极限学习机
passion更好·2024-08-26 06:26

利用贝叶斯和决策树 来进行医疗诊断的

要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能，我们需要构建一个模型，该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。
杨航 AI·2024-08-25 23:07

python通过Gurobi求解线性规划

Gurobi采用了最先进的优化算法和技术，具有出
vibag·2024-08-25 18:09

寻参算法之蜘蛛猴优化算法

蜘蛛猴优化算法（SpiderMonkeyOptimization,SMO）来历蜘蛛猴优化算法（SpiderMonkeyOptimization,SMO）是受蜘蛛猴觅食行为启发的一种群体智能优化算法。
Network_Engineer·2024-08-25 13:08

粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比，以表格方式进行展示。详细解释

粒子群优化算法（PSO）和强化学习算法（RL）是两种常用的优化和学习方法。
资源存储库·2024-08-25 09:44

matlab实现梯度下降优化算法

梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于寻找函数的局部最小值。在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。
孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

数学建模学习（124）:使用Python实现模糊ARAS方法从原理到实战

文章目录1.引言2.模糊ARAS方法原理2.1模糊数的表示3.案例分析：设备采购决策3.1数据来源3.2权重设定3.3数据集3.4Python实现模糊ARAS方法3.5结果分析3.6模糊ARAS的优势3.7
川川菜鸟·2024-08-25 09:13

【计算机网络】SNMP协议

目录一、SNMP协议概述二、SNMP协议基本特点三、SNMP协议代码实现3.1SNMP协议python实现3.2SNMP协议JAVA实现3.3SNMP协议C++实现四、SNMP协议发展趋势一、SNMP协议概述
大雨淅淅·2024-08-25 08:04

智能优化算法——遗传算法（Python&Matlab实现）[2]

初始化种群initPopulation(POP,N)进化过程==foritinrange(iter_N):#遍历每一代a,b=selection(N)#随机选择两个个体ifnp.random.random()<0.65:#以0.65的概率进行交叉结合child1,child2=crossover(POP[a],POP[b])new=sorted([POP[a],POP[b],child1,chil
2401_84009974·2024-08-25 05:51

深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用

本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA，并演示如何将其应用
小高要坚强·2024-08-25 04:45

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习
Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法（GradientDescent）是一种优化算法，主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。
sz66cm·2024-08-24 15:25

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式
不是浮云笙·2024-08-24 05:49

如何让python爬虫的数据可视化？

以下是一个基本的流程介绍和示例，帮助你理解如何使用Python实现这一过程。
喝汽水么·2024-08-24 00:17

【计算机网络】SSH协议

目录一、SSH协议概述二、SSH协议基本特点三、SSH协议代码实现3.1SSH协议python实现3.2SSH协议JAVA实现3.3SSH协议C++实现四、SSH协议发展趋势一、SSH协议概述SSH协议
大雨淅淅·2024-08-23 22:35

python实现梯度下降优化算法

梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于求解无约束优化问题。在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。
孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

用python实现图片背景移除

在Python中，实现图片背景移除通常需要使用计算机视觉库，如OpenCV或深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，结合预训练的模型。OpenCV和深度学习的方法各有优劣，但深度学习通常在复杂背景或不规则形状物体的背景移除上表现更好。下面是一个使用OpenCV的简单示例，这个示例假设背景是单一颜色的，并且你知道这个颜色。这个方法并不适用于所有情况，特别是当背景有多种颜色或物体与背景颜色
数字化信息化智能化解决方案·2024-08-23 09:16
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