基于高斯分布估计算法的信号肽优化方法

针对细菌觅食算法在优化过程中存在步长一致、速度较慢的缺陷, 赋予细菌以灵敏度的概念来调节趋化步 长; 将分布估计算法的思想引入繁殖算子, 对细菌能量较好的半数细菌进行分布估计再生以增加群体的多样性,

信号肽预测

哈工大研究生课程讲义高斯分布参数的极大似然估计，EM算法

广义高斯分布(GGD)在信号处理和图像处理等领域都有着广泛的应用。GGD形状参数的估计通常采用极大似然法和矩估计法。用极大似然法估计形状参数计算复杂、计算量大。用矩估计法的一阶和二阶绝对矩估计可减轻计

这是对广义高斯分布中两个参数alpha,beta的估计方法，对自然图像的大量统计特征就符合这一分布。

理解高斯背景建模，也是拿的别人的分享一下

matlab程序unifrnd产生随机序列再利用近似抽样法产生高斯分布的随机序列

本代码为Python3.x，包括高斯分布及二维高斯分布代码，使用了numpy、scipy、matplotlib等包，适合初学者使用

该程序时高斯分布产生随机数并对其参数进行估计

在信号肽预测问题中，由于信号肽序列长度不等且氨基酸组成具有多样性的特点，以往方法通常采用滑动窗口进行处理，从而导致了信息丢失以及数据不平衡等问题。为改善少数类预测效果，对训练数据进行了预处理，将多数类