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采用多种群协同的多目标粒子群算法，测试函数为ZDT1。

【实例简介】LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。

在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群；编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。

进入登陆游戏主界面,点击XX游戏图标时弹出XX游戏，游戏图标按住左键可以移动，双击进入，点击右键退出。潜艇游戏，俄罗斯方块游戏，人机交互的球球游戏

基于MFCC和SVM的说话人性别识别 建立了普通话语音性别数据库 ,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别 ,并与其它分类方法进行比较 ,实验结果表明该方法的说话人性别识别准确率达到98.7%,明显优于其它分类器。

Bianchi信道容量（matlab)，基本模式

使用matlab实现id3决策树算法，给出使用方法及举例，并附带相关测试集合。

Matlab GUI 使用全局变量进行多界面数据传递的实例