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搜索资源 - genetic algorithm feature
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遗传算法(GA)是一类借鉴生物界自然选择和遗传原理的随机优化搜索算法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体间的信息交换、搜索不依赖于梯度信息。-Genetic algorithms (GA) is a type of reference biological principle of natural selection and random genetic optimization search algorithm. Its main feature is a group of search s
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，是信号处理的基础。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Genetic algorithms using MATLAB path planning, Is the basis of the signal processing.
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1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
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该代码针对滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点，为了有效提取故障特征，使用的一种共振稀疏分解（Resonance-based sparse signal decomposition，RSSD）与小波变换相结合的振动信号特征提取技术的相关仿真实验程序和轴承数据分解程序。其中，共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法，与常规的基于频带划分的信号分解方法不同，它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。
同时还提供了可调谐 Q 因子小波
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函数实现了lelief算法。（计算样本的每一个特征的分类权重，选出具有最大权重的一组特征。样本的特征就是基因）。
对权重较大的一组基因进行两两冗余分析。将相关性弱的和强相关中权重大的基因保留，即为特征基因。
已知基因表达谱数据、不同类样本的个数，自行设定分类特征的权重阈值。
对原始数据标准化的方法：（x－基因均值）/基因方差。
样本的类内类间距离采用欧氏距离。-Lelief function implements the algorithm. (Classificatio
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结合遗传算法和SVM，实现特征选择和SVM参数优化同时进行(Combining genetic algorithm and SVM, feature selection and SVM parameter optimization are carried out simultaneously)
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利用遗传算法进行特征提取，适合遗传算法初学者(Feature extraction using genetic algorithm)
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1.采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。(1. using genetic algorithm based on the sample data of male and female students in height, weight, love mathematics, love li
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遗传算法优化的极限学习机模型 采用水仙花基本特征数据集 效果比单纯的ELM模型要好(The effect of using daffodils basic feature data set in the extreme learning machine model optimized by genetic algorithm is better than that of ELM model only.)
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