基于AUC的特征选择是一种用于机器学习中降维和提高模型泛化能力的方法。AUC（Area Under Curve，ROC曲线下的面积）是评估分类模型性能的重要指标，尤其在样本不平衡的情况下表现更加稳定。传统的特征选择方法往往关注单个特征的好坏，而忽视了特征间的互补性，即不同特征之间如何协同工作共同提高分类性能。 ANNC（Maximizing Nearest Neighbor Complementarity）是一种新颖的特征选择方法，它在AUC的基础上，通过考虑最近邻的互补性来提高特征选择的效率。这种方法不仅关注最近邻错分类信息（nearest misses），也考虑最近邻正分类信息（nearest hits），从而全面评价特征对之间的互补性。互补性意味着某些特征在组合中相互增强，通过相互协作能达到更佳的分类效果。 在ANNC方法中，最近邻的计算是在特征空间的不同维度上进行的，以此来评估特征之间的互补性。这种方法的优势在于它提供了一种新颖的方式来判断在另一个特征的辅助下，一个特征的区分度如何。然而，邻域信息通常对噪声很敏感，仅仅考虑一侧的信息（如最近邻错分类）可能会忽视正分类对特征互补性的影响。 ANNC方法的核心在于将这种局部学习基于的互补性评价策略整合到基于AUC的特征选择框架中，从而全面评价特征对之间的互补性。这样做有助于捕捉那些能够相互协作、共同提升识别性能的互补特征。 本文作者提出了ANNC这一算法，并在公开的基准数据集上进行了广泛的实验，以多种度量标准验证了新方法的有效性。实验结果表明，在不同的数据集和各种度量指标下，ANNC方法都显示出显著的性能提升。 ANNC方法不仅考虑了每个特征本身的特性，而且结合了特征之间的相互作用，从而提供了一种更为全面的特征选择策略。这对于复杂的学习场景，如文本分类、图像检索、疾病诊断等，都有着极其重要的意义。由于这些场景下的样本通常由大量的特征来描述，因此找到一个有效的特征子集，对于提高分类器性能和模型的可解释性至关重要。 ANNC的研究论文强调了特征互补性在提高分类性能方面的重要性，并通过实际的实验验证了这一点。特征互补性的概念可以推广到不同的机器学习任务中，而不仅仅是特征选择。在特征工程领域，了解特征之间的关系有助于构建更加强大和鲁棒的机器学习模型。因此，ANNC的贡献不仅限于其作为一个新的特征选择算法，更在于它为我们理解特征相互作用提供了一种新的视角。

知识辅助（KA）时空自适应处理（STAP）是一种吸引人的方案，用于提高在样本匮乏的异构环境中慢速移动目标的检测性能。 在本文中，我们解决了在KA约束下干扰协方差矩阵的最大似然估计问题。 为了降低内点法的复杂性，我们导出了干扰协方差矩阵的近似形式最大似然估计。 此外，对于在KA约束中仍然无法解决的开放问题的超参数选择，我们提出了一种基于似然函数和交叉验证的高效且全自动的方法。 我们发现，提出的估计器由白化样本协方差矩阵（SCM）的预白化步骤和特征值截断步骤组成，这与假定的杂波协方差（FMLACC）方法与现有的快速最大似然性有些相似。 但是，他们采用了不同的方法来截断增白的SCM的特征值。 数值模拟还表明，通过适当地选择超参数，所提出的估计可以显着优于在某些情况下FMLACC方法。

项目中包含的内容： 1.使用vs2022能直接运行后看到界面的程序 2.能够复用的button重绘的两个文件，mybutton.h,mybutton.cpp,因为对菜单栏进行重绘，需要去掉mfc自带的最大化，最小化，推出按钮。所以要对 最大化，最小化按钮进行重绘 3.能够复用的重绘button的两个文件，MenuEx.h,MenuEx.cpp.因为去掉了mfc自带的菜单，所有要对菜单进行重绘和美化，主要是文件，选项，帮助这几个 4.对list进行重绘的对应文件总共有8个文件 5.本人运行程序后，截取的效果图 这个项目文件是对mfc的菜单栏，按钮，列表，标题栏进行美化的一个完整工程，主要内容有， 1.去掉mfc原生的菜单栏， 2然后选取头部区域作为菜单栏上色， 3.重绘菜单，文件，选项，帮助，这几个 4.点击文件，选项，帮助的时候，会弹出我们重绘的菜单 5.重绘最大化，最小化，退出按钮、 6.重新绘制启动，停止按钮，进行美化和贴图 7.重新绘制list，列表框，进行美化 8.在最大化，最小化，还原的时候，对列表空间，按钮空间，菜单栏，进行自适应的开发 9.对mfc界面的主体部分进行上色

一键查询地理信息数据库，扫描所有要素集和要素类中，指定的唯一标识字段BSM的最大值，发现并报告缺失指定字段的图层和空图层。 全面兼容整型、双精度浮点型、文本形式的数字标识，并导出详尽结果至TXT文档。 支持中文数据库名、字段名、路径名。 本插件轻松应对查询最值工作，智能提示功能确保无忧操作，即时发现问题图层，为您的数据分析之旅扫清障碍。

前面通过Picturebox控制图片缩放平移，操作很顺滑，但是放大的时候发现一个问题，放大超过一定尺寸之后画面会非常的卡，可能重绘的面积比较大。 解决思路：放大的过程中，如果图像有超出窗口的部分，则把这部分图像给拆切掉，只显示需要的部分。

基于STM32 FOC下桥三电阻采样方式的电机相电流重构方法，根据控制板硬件参数和载波频率，仿真计算最大调制率和最大占空比。

私信博主免费获取真题解析以及代码

在WPF应用程序开发中，自定义一个漂亮的顶部工具栏具有多重关键作用，它不仅增强了用户体验，还提升了整体应用的专业性和易用性。以下是对这一功能的详细介绍： 首先，自定义顶部工具栏是用户界面设计的重要组成部分，它集成了应用程序的核心操作入口，如关闭、最大化和最小化窗口按钮，这些直观而易于识别的控件赋予了用户对窗口状态的完全控制权，使他们能够轻松调整窗口大小或退出程序。 其次，工具栏的灵活性体现在其强大的内容承载能力上，开发者可以自由地将Menu菜单项、图片、图标甚至是复杂的数据可视化组件嵌入其中，从而实现快捷访问常用功能、展示重要信息或提供动态数据概览等目的。这种高度定制化的布局有助于根据特定应用场景和用户需求量身打造高效的交互方式。 再者，通过运用WPF强大的样式和模板机制，开发者能够创建出拥有独特视觉效果的工具栏，例如背景色渐变、动态动画等高级UI效果。这样的个性化设计不仅能凸显应用的品牌特色，还能营造舒适的操作环境，提高用户的使用愉悦感和软件的吸引力。 最后，优雅且功能齐全的顶部工具栏对于提升首屏界面的重要性不言而喻。它作为用户与应用程序互动的第一道门面，精心设计的工具栏有助

本文提出蒙特卡洛模拟法并建立蒙特卡洛模型，同时运用Matlab 编写蒙特卡洛模拟算法，并且利用Matlab/OpenDSS的联合仿真进行潮流计算；最后进行该测试系统的分布式光伏最大准入容量统计计算，另外分析影响分布式光伏最大准入容量的因素

【Simulink教程案例42】使用simulink实现基于MPPT最大功率跟踪的光伏发电控制系统。 simulink入门60例第42课的完整建模仿真。 订阅用户使用，有解压密码，解压密码在订阅教程例。