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搜索资源列表

  1. abaqus常见问题汇总2.0

  2. 0. ABAQUS入门资料 4 1. 论坛提问要诀 5 2. 故障诊断基本方法 5 3. 约束刚体位移 / NUMERICAL SINGULARITY 6 4．过约束（Overconstraint） 8 5．其他常见error和warning信息 9 6．ABAQUS无法正常运行（安装、License、环境变量） 13 6.1 ABAQUS安装方法 13 6.2 ABAQUS显示异常（无法显示栅格、显卡冲突、更改界面颜色） 22 6.3 Document无法搜索 23 6.4 磁盘空间不足 2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wanting8005

  1. abaqus\ABAQUS常见问题汇总 - 1[1].0版.doc

  2. 2. 故障诊断基本方法 4 3. 约束刚体位移 / NUMERICAL SINGULARITY 4 4．过约束（Overconstraint） 7 5．其他常见error和warning信息 7 6．ABAQUS无法运行（安装、License、环境变量） 10 7．弹塑性分析 14 7.1 塑性问题不收敛的常见现象 14 7.2 接触问题和塑性材料不要用二阶单元 14 7.3 不要在塑性材料上施加点载荷 15 7.4 塑性材料参数 15 7.5 屈服准则 18 7.6 后处理 / 判断材料是否

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-25
    • 文件大小：839kb
    • 提供者：wanting8005

  1. 关于图像纹理特征提取的经典论文

  2. 关于图像纹理特征提取的经典论文 ，用到的算法有Relief，PCA 等经典算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-01
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：hanjiliang123

  1. 经典Relief算法的源代码

  2. 经典Relief算法的源代码 ，图像纹理特征提取的经典算法

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-01
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：hanjiliang123

  1. Relief算法程序

  2. Relief 算法程序实现。可以成功运行并给出正确的分类结果。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-04-23
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：u010425388

  1. relief-java实现

  2. 最近由于工作需要，对数据进行降维处理，通过对各种算法的研究，想寻找一种比较理想的算法，处理数据维度，达到降维的目的，对PCA进行研究，但是PCA是对当前多维数据的空间变换，无法达到物理降维的目的，因此想选择物理降维的算法，因此对卡方算法和relief算法进行相关研究，这两种算法是对数据的物理降维，是特征选择的操作算法。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-05-24
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：nma_123456

  1. relief算法的代码实现

  2. relief

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-07-26
    • 文件大小：851kb
    • 提供者：zsj_1991

  1. 基于特征选取和相关相量机的负荷预测代码

  2. 基于特征选取和相关相量机的负荷预测代码，采用relief算法对负荷特征进行提取，然后用相关相量机建立预测模型。文档包含负荷数据，电价数据，天气数据等信息。下载后只需在网上下一个相关相量机的工具箱放在matlab搜索路径就可运行了。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-10-19
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：loveforeverlg

  1. Relief算法

  2. 用Relief算法进行特征选择，最早提出的 Relief 算法主要针对二分类问题，该方法设计了一个“相关统计量”来度量特征的重要性，该统计量是一个向量，向量的每个分量是对其中一个初始特征的评价值，特征子集的重要性就是子集中每个特征所对应的相关统计量之和，因此可以看出，这个“相关统计量”也可以视为是每个特征的“权值”。可以指定一个阈值 τ，只需选择比 τ 大的相关统计量对应的特征值，也可以指定想要选择的特征个数 k，然后选择相关统计量分量最大的 k 个特征。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-03-29
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_33977395

  1. RelieF算法

  2. 机器学习ReliefF代码，Semi supervised learning using Navies Bayes and Clustering with ReliefF feature extraction in MATLAB.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-10
    • 文件大小：193kb
    • 提供者：weixin_39896465

  1. Relief算法python实现

  2. 特征选择方法中的Relief算法，利用python实现。可用于二分类标签的特征降维。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-11
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：zhuzy15

  1. FEAST2.0.0特征选择工具箱

  2. 本文档是用于特征选择的FEAST工具箱，里面有C、matlab、java类型的特征选择代码。有JMI、MRMR、CMIM、FCBC、MIM、RELIEF、WMIM等特征选择算法。 对于C语言代码，还需要MIToolbox的代码，会在后面上传，可下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-06-14
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：qq_28930197

  1. K-S检验与mRMR相结合的基因选择算法

  2. 为了解决基因数据集的基因选择难题，提出一种基于K-S检验与最小冗余最大相关（minimum redundancy-maximum relevance，mRMR）原则的基因选择算法。该算法先采用K-S检验选择出具有一定区分能力的基因，然后对选择到的基因进行mRMR判断，保留与类别高度相关而其间相关性较小的基因构成最终被选基因子集。以SVM为分类器，以F1_measure、分类准确率和AUC为评价指标对该算法选择的基因子集进行评估，并将本算法与K-S检验、mRMR，以及经典的RELIEF和FAST

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别研究.pdf

  2. 基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别研究.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 物联网感知技术在危险源预警系统中的应用

  2. 针对现有危险源预警系统存在数据来源单一、依赖人工经验判断等问题,将物联网感知技术应用到危险源预警系统设计中,构建了适应井下巷道分布的簇状树形无线传感网络,设计了传感节点和Sink节点的硬件结构;基于特征选择Relief算法和BP神经网络,研究了信息融合和处理的应用算法,并进行了仿真实验。实验结果表明,将物联网感知技术应用于危险源预警系统提高了环境监测的覆盖面和数据采集效率,降低了系统的虚警率和漏检率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：570kb
    • 提供者：weixin_38589314

  1. 基于迭代式RELIEF算法的农业环境地形标记

  2. 为了能够根据当前场景内容在线提取优势推理特征,使得提取后的优势特征集能更好地区分当前场景的地形类别,满足农业机器人室外导航环境要求,提出一种基于迭代式RELIEF算法的农业机器人地形标记方法。该方法通过超像素分割产生训练样本,由迭代式RELIEF算法输出一个特征权重向量,向量每个元素的值代表其所对应的候选特征对地形标记的影响程度,通过对特征权重设定阈值来剔除大量无关特征。地形标记试验结果表明,该方法不但能够将地面标记准确率与障碍标记召回率分别提高1%与0.8%,还能将SVM地形分类器的计算复杂度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：weixin_38625098

  1. 基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的基因表达谱分类新方法

  2. 随着生物信息学的发展，近年来对基因芯片的研究已引起研究人员的越来越多的关注。 基因表达谱在癌症诊断和分类中的应用已逐渐成为生物信息学领域的热门话题之一。 根据高维小样本集的基因表达谱特征，提出一种基于邻域粗糙集理论和概率神经网络集成分类算法的癌症分类方法。 首先，通过Relief算法对基因进行分类。 然后，使用邻域粗糙集理论选择分类信息基因。 最后，我们用概率神经网络集成分类模型进行癌症分类。 实验结果表明，该方法可以有效地选择癌基因，并获得较好的分类结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：177kb
    • 提供者：weixin_38606076

  1. 逻辑局部超平面救济：一种用于分类的特征加权方法

  2. 基于救济的算法由于其低的计算成本和高精度而被广泛用于特征选择。 但是，可用的基于救济的算法有其局限性。 为了进一步提高基于Relief的方法的性能，我们提出了一种基于Logistic迭代救济（LI-Relief）和局部超平面救济（LH-Relief）方法的新颖特征选择算法，称为Logistic基于局部超平面的Relief（ LLH-Relief）。 LLH-Relief使用局部学习来找到给定样本的邻居表示，并通过使用逻辑回归和ℓ1-范数正则项解决优化问题来学习特征权重。 为了证明LLH-Reli

  3. 所属分类：其它

  1. 基于特征选择算法的相干激光雷达目标识别

  2. 相干激光雷达距离像与目标表面物理结构特性密切相关，体现目标的本质特征，在目标识别领域引起广泛关注。数据采集过程和采集成本决定了激光雷达不容易采集到大量的图像。在小样本情况下，随着特征维数的增加，识别率可能会下降，即出现休斯现象。为此，把两种特征选择算法——Relief算法和支持向量机回归特征消去(SVM-RFE)算法引入到距离像目标识别。仿真实验结果表明，在3个训练样本时，利用Relief 和SVM-RFE算法，可以解决由三组组合矩（Hu矩和仿射矩，仿射矩和Zernike矩以及仿射矩、Hu矩和Z

  3. 所属分类：其它

  1. 不平衡数据集上的Relief特征选择算法

  2. 不平衡数据集上的Relief特征选择算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：718kb
    • 提供者：weixin_38740848
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