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selectiveSearch:基于我的选择性搜索算法的 MATLAB 实现

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简介:
该系统由yiyqing完成。该系统提供多种功能模块,其中主要的功能包括:通过运行$demo.m$文件可以实现对单个图像的处理;另一种实现路径是通过运行$testAllPicturesInDirectory.m$文件来执行批量处理任务,并将结果存储在与原目录相同的目录中。由于matlab中的原代码进行了优化处理,因此原始算法的相关细节无法直接调用,需要用户自行完成相关功能模块的配置和调试。

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客服
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  • MATLABA*GUI
    优质
    本项目在MATLAB环境中开发,实现了经典的A*(A-Star)路径寻址算法,并提供了用户友好的图形界面(GUI),便于实验与教学。 基于D算法改进而来的A*搜索算法,并通过MATLAB GUI进行了演示,现已完美运行且绝对可用。
  • 禁忌MATLAB
    优质
    本项目致力于在MATLAB环境下实现禁忌搜索算法,旨在解决组合优化问题。通过代码实践,深入探讨其原理及应用,并提供实例分析与性能评估。 Tabusearch算法在基站选址问题中的MATLAB实现方法。
  • A*迷宫
    优质
    本项目采用A*算法优化迷宫路径寻找过程,通过启发式评估函数有效减少探索节点数,提高迷宫问题求解效率与准确性。 A*算法是人工智能领域的一种搜索算法,属于启发式搜索算法。它不需要遍历所有节点,而是通过包含问题启发式信息的评价函数对节点进行排序,使搜索方向更倾向于找到目标并产生最优解的方向。
  • 路径规划MATLAB
    优质
    本研究探讨了基于搜索的路径规划算法,并利用MATLAB软件进行了实现和仿真。通过实验验证了算法的有效性和实用性。 我已经实现了五种基于搜索的路径规划算法,包括A*、Dijkstra、BFS(广度优先搜索)、DFS(深度优先搜索)和BFS。注意这里BFS重复出现了一次,应该是其中一个为“DFS”,即深度优先搜索。正确的表述应是:已经实现了五种基于搜索的路径规划算法,包括A*、Dijkstra、广度优先搜索(BFS) 和 深度优先搜索(DFS)。
  • ReliefF特征
    优质
    本研究探讨了ReliefF算法在特征选择中的应用,通过实验验证其有效性和鲁棒性,为机器学习任务中的数据预处理提供了一种高效方法。 ReliefF算法实现特征选择的C++源码提供了一种有效的方法来进行数据预处理中的特征选择过程。此算法通过评估各个特征对分类问题的重要性来筛选出最相关的特征,从而提高机器学习模型的表现并减少过拟合的风险。在使用C++编写此类代码时,开发人员能够针对具体的应用场景进行优化和调整,以适应不同的数据集需求。
  • MATLAB人群(SOA)
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现人群搜索算法(SOA)的过程和技术细节,旨在为研究者和工程师提供一个高效的优化工具。 测试函数目前使用的是Sphere,如果想更换其他函数也可以考虑别的选项。五十字的限制真是让人头疼。
  • MATLABD图形用户界面
    优质
    本研究开发了基于MATLAB的D搜索算法图形用户界面,旨在简化复杂图像处理任务的操作流程,提高算法应用的便捷性和灵活性。 利用D算法在MATLAB中实现路径搜索,并通过GUI界面设置生成的地图参数及提示搜索状态等功能,完美演示了其实用性与可靠性,确保代码的可用性。
  • ArmijoBFGS【BFGS 程序】在Matlab
    优质
    本程序介绍了如何在MATLAB环境中实现基于Armijo线搜索准则的BFGS优化算法。通过该算法,能够有效求解非线性优化问题,并提供了详细的代码示例和注释说明。 非线性最优化问题主要算法的Matlab程序设计包括以下内容: **线搜索技术** 1. `golds.m`:使用0.618法求单变量函数在区间[a,b]上的近似极小点。 2. `qmin.m`:抛物线方法,用于寻找给定初始点s的局部最小值,在[a,s]和[s,b]上进行搜索。 3. `armijo.m`:实现Armijo准则程序模块。 **最速下降法及牛顿法** 4. `grad.m`:基于Armijo非精确线搜索的最速下降法Matlab程序。 5. `dampnm.m`:阻尼牛顿方法,使用了Armijo规则进行迭代。 6. `revisenm.m`:修正后的牛顿算法,改进了原始方法中Hesse矩阵正定性的要求。 **共轭梯度法** 7. `frcg.m`:FR型的再开始共轭梯度法程序。 **拟牛顿法** 8. `sr1.m`:对称秩一(SR1)算法,基于Armijo搜索。 9. `bfgs.m`:BFGS方法,适用于非线性优化问题中的二次逼近。 10. `dfp.m`:DFP公式程序实现。 11. `broyden.m`:Broyden族算法的Matlab代码。 **信赖域方法** 12. `trustq.m`:光滑牛顿法求解信赖域子问题,适用于Hesse阵正定的情况。 13. `trustm.m`:基于Newton的方法解决信任区域问题。 **非线性最小二乘问题** 14. `lmm.m`:Levenberg-Marquardt算法用于处理非线性的方程组求解。 **罚函数法** 15. `multphr.m`:PHR乘子方法,适用于有约束优化的问题解决。 **二次规划法** 16. `qlag.m`:拉格朗日方法应用于等式约束下的二次规划问题。 17. `qpact.m`:有效集策略用于求解带有不等式和等式的凸二次规划问题。 **序列二次规划法** 18. `qpsubp.m`:光滑牛顿算法,专门解决二次规划子问题。 19. `sqpm.m`:SQP方法程序,适用于一般约束优化的解决方案。
  • PSO特征及其MATLAB(PSO-FeatureSelection)_粒子群特征,粒子群matlab...
    优质
    本文介绍了一种利用粒子群优化(PSO)技术进行特征选择的算法,并详细阐述了该算法在MATLAB环境中的具体实现方法。通过实验验证,展示了PSO算法在特征选择领域的有效性和优越性。 运行文件PSO即可启动程序。该程序附有相应的中文解释。本段落件提供了四个相关数据集,前缀为data的是数据本身,而前缀为target的则是这些数据的标签。 注意:此项目使用了MATLAB 2016a版本,并且采用了MATLAB自带的支持向量机(SVM)功能。如果您的系统中安装了林志仁版的SVM插件,则可能会导致程序运行失败。解决方法为将MATLAB路径设置回默认状态,然后重新启动程序即可。