基于粒计算改进混合蛙跳算法及应用

运动特征的选择直接影响人体动作识别方法的识别效果。单一特征往往受到人体外观、环境、摄像机设置等因素的影响不同, 其适用范围不同, 识别效果也是有限的。在研究人体动作的表征与识别的基础上, 充分考虑不同

分类预测是数据挖掘和机器学习的重要任务之一,非均衡数据广泛存在于真实世界的分类问题中.本文提出一种新的解决非均衡数据集的预处理方法(ImSMOTE-RSTR*).通过改进的SMOTE方法创建新的人工合

针对混合核SVM的多参数优化问题，提出利用改进混沌粒子群（ICPSO）对SVM基本参数（惩罚因子、核参数等）、混合核可调参数进行寻优，以获取最佳参数组合。实验结果表明，该方法能够快速有效地提取最优参数

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混洗蛙跳算法（SFLA）具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点，但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降，且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差