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【特征选择】基于时变正弦与V形传递函数的新型二元海洋捕食者算法（BMPA-TVSinV）及MATLAB代码下载(zip)

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简介：
本研究提出了一种创新的二元海洋捕食者算法(BMPA-TVSinV)，结合了时变正弦与V形传递函数，用于优化特征选择过程。提供MATLAB代码下载以供进一步研究使用。 适合人群：本科及硕士研究生等进行教研学习使用。

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  • 【特征选择】基于时变正弦与V形传递函数的新型二元海洋捕食者算法（BMPA-TVSinV）及MATLAB代码下载(zip)
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    本研究提出了一种创新的二元海洋捕食者算法(BMPA-TVSinV)，结合了时变正弦与V形传递函数，用于优化特征选择过程。提供MATLAB代码下载以供进一步研究使用。 适合人群：本科及硕士研究生等进行教研学习使用。
     
  • 【11】海洋捕食者算法及其MATLAB代码.zip
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    本资源包含详细的海洋捕食者算法介绍和完整的MATLAB实现代码，适用于优化问题的研究与学习。 版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的Matlab仿真研究。 内容介绍： 标题所示的项目包括但不限于以下方面。对于具体项目的详细介绍，请参阅博主主页上的相关博客文章。 适合人群：本科，硕士等教研学习使用 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： 1. 智能优化算法及应用 - 改进智能优化算法（单目标和多目标） - 生产调度研究： * 装配线调度 * 车间调度 * 生产线平衡 * 水库梯度调度 2. 路径规划方面 - 旅行商问题（TSP、TSPTW）和各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） - 机器人及无人机三维路径规划问题研究，多式联运与无人机结合的配送方案 3. 其他优化求解 - 三维装箱求解 - 物流选址：背包问题和物流设施选址等 4. 电力系统优化： * 微电网、配电网及储能系统的优化调度 * 配电网络重构与有序充电策略设计 5. 神经网络回归预测与时序分类 - BP, LSSVM, SVM, CNN，ELM及其变种（如KELM、FNN等）的预测和分类应用 6. 图像处理算法： * 各类图像识别：车牌、交通标志、人脸表情及病灶检测 * 图像分割与增强 * 缺陷检测及显著性分析 7. 信号处理技术： - 包括故障诊断，脑电/心电信号等的处理 8. 元胞自动机仿真：如模拟交通流、人群疏散和病毒扩散过程 9. 无线传感器网络优化与应用 * 室内定位及通信中继 * 网络覆盖范围优化
     
  • MATLAB中的海洋捕食者算法代码
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    本段落提供了一套基于MATLAB实现的海洋捕食者算法源代码。这套代码旨在模拟和研究自然界中捕食者的觅食行为及其优化问题解决策略，适用于学术研究与工程项目。 海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm, MPA）由Afshin Faramarzi等人于2020年提出，主要模拟了海洋中适者生存的过程。在该算法中，“猎物”与“捕食者”的身份可以相互转换，并且具有独特的海洋记忆存储阶段和海洋漩涡影响阶段，因此其思路较为新颖独特。MPA的优化过程分为三个主要阶段：(1)高速度比或猎物种群移动速度超过捕食者的时期；(2)单位速度比即捕食者与猎物以几乎相同的速度移动时；(3)低速度比且当捕食者的移动速度快于猎物的情况。该算法可以进行改进和应用。
     
  • MATLAB中的海洋捕食者算法(MPA)代码
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    本简介提供了一段在MATLAB环境下实现的海洋捕食者算法（MPA）的代码。该算法是一种新型的优化技术，模拟了海洋中捕食者与猎物间的互动策略，适用于解决各类复杂的优化问题。此代码为研究和应用提供了便利的平台。 海洋捕食者算法 (MPA) 的 MATLAB 代码已经过测试并确认可以使用。该代码包含29个测试函数。
     
  • 【特征选择】利用遗传算法进行二进制特征选择含Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种基于遗传算法的高效二进制特征选择方法，并附有详细的Matlab实现代码，适用于机器学习和数据挖掘中的特征优化问题。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 基于DEAP框架的遗传算法特征选择_Python代码下载
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    本资源提供了一种基于DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）框架实现遗传算法进行特征选择的Python代码。通过优化特征子集，提高机器学习模型性能，适用于数据科学家和研究人员快速集成与应用。 数据科学家在面对大量特征时很难选择正确的特征以获得最佳准确性。尽管有许多方法可以用来选取合适的功能，但在处理庞大的特征空间时仍然会遇到挑战。遗传算法提供了一种解决方案，它能够从众多特征中搜索出一组优秀的特征集合，从而实现高精度的目标。
     
  • 基于PSO的特征选择算法(MATLAB代码)
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    本简介介绍了一种基于粒子群优化（PSO）的特征选择算法，并提供了相应的MATLAB实现代码，旨在提高机器学习模型性能。 运行文件PSO即可启动程序。该程序包含相应的中文解释，并提供了四个相关数据集：前缀为data的是数据文件，前缀为target的是标签文件。 注意：本程序使用MATLAB 2016a版本及内置的SVM功能编写。如果已安装林志仁版的SVM插件，则可能会导致程序运行失败。解决方法是将MATLAB路径设置恢复到默认状态后重新运行程序。
     
  • MATLAB中的特征选择算法函数库
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    本库为MATLAB环境下设计，提供一系列特征选择算法实现，旨在帮助用户优化机器学习模型性能，减少冗余特征，提高计算效率。 本资源提供了一个包含多种特征选择函数的MATLAB库，其中包括relieff和ILFS等功能，并附带license文件。需要此资源的朋友可以下载使用。
     
  • 基于蛙跳算法的特征选择及MATLAB实现代码.zip
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    本资源提供了一种利用蛙跳优化算法进行特征选择的方法，并附有详细步骤和在MATLAB中的实现代码。适合于机器学习与数据挖掘领域的研究者使用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群：适用于本科生和研究生进行教研学习使用。 5. 博客介绍：一个热爱科研工作的MATLAB开发者，致力于技术和心灵修养的同时提升。欢迎合作交流。
     
  • Relief特征选择_Relief算法_MATLAB下的特征选择_特征选择
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    本段介绍Relief算法在MATLAB环境中的实现及其应用，重点探讨如何通过该算法进行有效的特征选择，提升机器学习模型性能。 Relief特征提取算法及对应的Matlab代码，程序包含详细注释。