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bagging算法

于 2020-12-12 发布
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代码说明:

Bagging的策略: 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本 在所有属性上 对这n个样本建立分类器(CART or SVM or ) 重复以上两步m次 i e build m个分类器(CART or SVM or ) 将数据放在这m个分类器上跑 最后vote看到底分到哪一类

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  • 基于遗传算法的机组组合问题的建模与求解
    【实例简介】针对当前科技水平不足以有效存储电力的情况下产生的发电机机组组合的问题,考虑负荷平衡、输电线传输容量限制等实际情况产生的约束条件,建立机组组合优化模型,追求发电成本最小。同时采用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)和穷举搜索算法,利用MATLAB 7.0.1和C++编程,分别对模型进行求解,并对所得结果进行分析比较,以此来帮助电力部门制定机组启停计划。 首先,建立发电成本最小目标函数和各项约束条件的数学表达式。其中机组空载成本和增量成本之和随该机组发电出力增长呈折线关系,在分析计算时为了简便,本文采用一条平滑的二次曲线来近似代替。
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    本人翻遍了CSDN都找不到一个正确的TOA定位算法程序,唯一找到的一个是用最小二乘解的(参考文献N. Patwari, J. N. Ash, S. Kyperountas, A. O. Hero, R. L. Moses, and N. S. Correal, "Locating the nodes: cooperative localization in wireless sensor networks," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 22, no. 4, pp. 54-69, 2005.),性能无法达到克拉美罗界。因此本人自己重新写了一个
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