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基于随机青蛙算法的波长间隔选择：一种有效的方法-MATLAB实现

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简介：
本研究提出了一种基于随机青蛙算法的选择波长间隔方法，并通过MATLAB进行了有效的实现，为光通信领域提供了新的优化策略。 我们提出了一种基于随机青蛙的波长区间选择方法（iRF），用于处理振动和旋转光谱中的连续谱带特征问题，并将其应用于多元光谱校准中。为了获取所有可能的连续区间，首先通过在整个光谱上移动固定宽度窗口的方式对光谱进行划分间隔。这些重叠的间隔利用随机青蛙耦合与PLS（偏最小二乘法）排序后选择最佳波长间隔。该方法在两个近红外光谱数据集的应用中表现出更高的效率。

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  • 基于随机青蛙算法的波长间隔选择：一种有效的方法-MATLAB实现
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    本研究提出了一种基于随机青蛙算法的选择波长间隔方法，并通过MATLAB进行了有效的实现，为光通信领域提供了新的优化策略。 我们提出了一种基于随机青蛙的波长区间选择方法（iRF），用于处理振动和旋转光谱中的连续谱带特征问题，并将其应用于多元光谱校准中。为了获取所有可能的连续区间，首先通过在整个光谱上移动固定宽度窗口的方式对光谱进行划分间隔。这些重叠的间隔利用随机青蛙耦合与PLS（偏最小二乘法）排序后选择最佳波长间隔。该方法在两个近红外光谱数据集的应用中表现出更高的效率。
     
  • 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。
     
  • 基于随机选择的LSB匹配算法（MATLAB）
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  • 一维线性对流方程的五种有限差分方法选择及其MATLAB实现
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    本研究探讨了一维线性对流方程中五种不同的有限差分方法，并通过MATLAB编程实现了这些算法，对比分析了它们在数值模拟中的性能和适用场景。 一维线性平流方程通过五种显式的有限差分方案求解：First Order Upwind、Lax-Friedrichs、Lax-Wendroff、Adams Average (Lax-Friedrichs) 和 Adams Average (Lax-Wendroff)。时间步长采用启发式方法确定，边界条件为周期性（即解会在图形窗口的另一端重新出现）。在每个时间步骤中绘制因变量（污染物浓度）。 值得注意的是，Adams Average 方案是我本人于2014年设计的一种方法，在此程序中用于改进Lax-Friedrichs和Lax-Wendroff方案。数值实验表明，亚当斯平均法提升了这些方案的性能。
     
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  • 一种选择相空间重构参数的改进方法
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    本文提出了一种改进的方法来选择相空间重构参数，优化了原有算法在复杂数据集中的应用效果，提高了时间效率和准确性。 一种改进的选择相空间重构参数的方法。