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ProSOM
- SOM的学习规则有三个主要阶段： 1）寻找与输入模式xk最接近的连接权向量Wj*=（wj*1, wj*2,….., wj*N） 2）将该连接权向量Wj*进一步朝向与输入模式xk接近的方向调整 3）除调整连接权向量Wj*外，还调整邻域内的各个连接权向量，并随着学习次数的增加，逐渐缩小邻域范围-SOM learning rules are three main stages : 1) Find the input mode xk closest to the connection wei
dip2
- 基于信息融合的图像边缘检测方法研究,⑴直方图均衡化（histogram equalization），⑵直方图匹配（histogram matching），⑶邻域平均（neighborhood averaging），⑷局域增强（local enhancement）， ⑸中值滤波（median filtering）。-Edge detection method, 1 histogram equalization (histogram equalization). 2 histogram matchi
neighbord
- 基于邻域的分类器（距离提供3种定义） 同时提供9个国际标准数据集，经过标么-neighborhood-based classifier (distance for three definitions) to provide nine data sets international standards, after superscr ipt Mody
R
- ％SAR图像边缘提取的一种算法,基于邻域一致性图像信息测度提取边缘
DPSO
- 求解TSP问题的动态邻域粒子群优化算法 （论文）
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- 组合优化问题的人工鱼群算法应用 通过模仿鱼类的行为方式,提出了一种基于动物自治体的优化方法—人工鱼群算法(Artificial Fish- school Al2 gorithm) ,并将其用于组合优化问题的求解. 介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念,给出了具体的实 现方法. 最后以TSP 问题为例对该算法进行仿真测试. 结果表明它具有快速收敛的能力.
memetic_for_TSP
- TSP问题是组合优化中的经典问题。其解决方法有局部优化方法和一些启发式算法,局部搜索方法充分考虑问题 的邻域结构,遗传算法有很好的全局搜索能力,memetic算法把遗传算法和局部优化算法相结合,试验结果证明,能很好地解 决TSP问题。
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorithm for optimal local character
NPE.邻域保持嵌入算法
- 邻域保持嵌入算法。注释有对应的参考文献和使用说明！,Embedding Algorithm maintain neighborhood. Notes there is the corresponding references and the use of note!
c++实现的KNN库:建立高维度的K-d tree
- c++实现的KNN库:建立高维度的K-d tree,实现K邻域搜索，最小半径搜索-K-NN algorithm implementation. It supports data structures and algorithms for both exact and approximate nearest neighbor searching in arbitrarily high dimensions.
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- 二值图像连通域标记快速算法,能进行区域检测，附代说明文档，VB开发-Binary image connected component labeling fast algorithm that can detect regional, with a generation of documentation
tabu
- 禁忌搜索（Tabu search）是局部邻域搜索算法的推广，Fred Glover在1986年提出这个概念，进而形成一套完整算法。 -Tabu search (Tabu search) is a local neighborhood search algorithm for the promotion, Fred Glover in 1986, proposed this idea, thus forming a complete set of algorithms.
采用邻域差值特征模板的立体匹配方法
- 算法给出一种图像匹配方法，通过计算一幅图像中间隔一定距离的两点的像素邻域差值作为特征模板，再计算另一幅图像中在同一扫描线上间隔同样距离的像素邻域的差值，将它与特征模板的偏差作为匹配标准，偏差最小的点就认为是匹配点。
GRASP
- 贪婪随机自适应搜索法(GRASP)，使用随机化的最小最小完成时间算法来产生问题的初始解,再通过变邻域下降算法来改进这个解。-Greedy randomized adaptive search method (GRASP), the minimum use of randomized algorithm to generate the minimum completion time of the initial solutions of the problem, and through the v
tsp_pso
- tsp 粒子群算法修正源码， 参考：大连理工大学 谷超 2009年硕士学位论文 “改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用” *郭文忠1，陈国龙1，洪玉玲2 .求解TSP问题的动态邻域粒子群优化算法.漳州师范学院学报(自然科学版) -modified particle swarm optimization tsp source code, reference: Dalian University of Technology master s degree thesis Vall
datareductionwithRST
- 这是基于邻域粒化和粗糙逼近的数值属性约简matlab代码-This is a neighborhood-based grain and rough approximation of the value of attribute reduction matlab code
b
- ：DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以在带有“噪声”的空间数 据库中发现任意形状的聚类。但DtLqCAN算法没有考虑非空间属性，且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的e一 邻域来寻找聚类，这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法，可以处理非空 间属性，同时又可以加快聚类的速度。-: DBSCAN is a density-based clustering algorithm. The alg
69491728rough-set-codes
- 胡清华邻域粗糙集源码，matlab源代码，方便可用(Hu Qinghua neighborhood rough sets source code, matlab source code, easy to use)
VNS_TSP_Vn.0
- 基于C++语言的变邻域搜索算法源代码，解决解决TSP问题(Variable neighborhood search algorithm based on C++ language source code to solve the TSP problem)
邻域粗糙集
- 邻域粗糙集，是建立在经典粗糙集的基础上的，可以用于数据约简。