欧式聚类，区域生长，ISS特征点等算法实现

鲸鱼算法(WOA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多特征输入模型，WOA-HKELM分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

PatchTST模型：自监督时间序列预测的革新与高精度应用,PatchTST模型：基于Transformer的自监督时间序列预测模型，单多输入输出兼顾，局部特征与多维序列的精确表征,PatchTST模型无监督、自监督（Patch Time series Transformer）时间序列预测。 单输入单输出，多输入多输出，精度极高。 该模型基于基础transformer模型进行魔改，主要的贡献有三个： 1.通过Patch来缩短序列长度，表征序列的局部特征。 2.Channel Independent的方式来处理多个单维时间序列 3.更自然的Self-Supervised 方式 ,PatchTST模型;自监督;时间序列预测;Patch;多输入多输出;高精度;局部特征表征;通道独立处理;自然自监督方式。,PatchTST：高效自监督时间序列预测模型

基于MATLAB的指纹特征提取与识别技术，首先阐述指纹识别的基本原理。接着分析指纹图像预处理过程，包括图像分割、参考点选取、归一化、扇区化以及Gabor滤波等技术。特征提取阶段，通过利用每个扇区灰度的尺度不变特性，计算每个像素与灰度平均值的差的平方，从而获得特征向量。在特征提取后，指纹图像会旋转11.25度，随后再次进行特征提取以生成指纹特征库。匹配识别使用基于指纹纹线结构的特征匹配算法。本研究采集四张指纹图像生成指纹库，每张图像均进行不同方向的旋转，经过仿真测试，指纹识别的准确率达到了100%。 仿真文件放在一个压缩包中，每个.m文件对应一部分功能，使用时灵活使用即可。

《VirTest5.0：深度解析定位特征码技术在反病毒软件中的应用》 在信息技术高速发展的今天，安全问题成为了每个计算机用户关注的重点。而病毒、木马等恶意软件的频繁出现，使得反病毒软件的重要性日益凸显。其中，"VirTest5.0"作为一个独特的定位工具，以其创新的定位特征码技术，为反病毒行业带来了新的突破。本文将深入探讨这一技术及其在实际应用中的价值。 我们需要理解“定位特征码”这一概念。在反病毒领域，特征码是识别病毒的关键元素，它是由特定算法从病毒样本中提取的一段代码或数据。这些特征码就像病毒的指纹，用于识别和查杀相应的恶意程序。传统的特征码技术通常依赖于静态分析，即直接比较文件的二进制代码与已知病毒库中的特征码。然而，这种方法对于动态变种病毒和混淆技术处理的恶意软件往往无能为力。 VirTest5.0的出现，正是为了解决这个问题。它采用了一种先进的动态定位特征码技术，不再单纯依赖于静态的二进制匹配，而是通过监控病毒行为，分析其运行时的内存操作，动态生成和更新特征码。这种方法可以更有效地捕获到病毒的动态变化，从而提高了检测和防御的准确性。 具体来说，VirTest5.0的工作流程包括以下几个步骤： 1. **行为监控**：VirTest5.0启动后，会在系统层面对所有进程进行监控，记录其执行过程中的关键行为，如文件操作、注册表修改、网络通信等。 2. **异常行为识别**：通过对正常软件行为的建模，VirTest5.0能够识别出与正常行为不符的异常行为，这往往是恶意软件的特征。 3. **特征码生成**：一旦发现异常行为，系统会生成对应的动态特征码，这些特征码反映了病毒在特定时刻的行为模式。 4. **实时更新**：生成的特征码会立即反馈到病毒库中，使得反病毒引擎能够快速响应新出现的威胁。 5. **智能查杀**：基于这些实时更新的特征码，VirTest5.0可以精准地定位和清除病毒，即便它们采用了复杂的混淆技术或者频繁变异。 "VirTest.exe"作为这个工具的核心组件，是实现上述功能的执行程序。它不仅包含了解析和监控系统行为的模块，还集成了高效的数据分析和特征码生成算法，确保了软件在处理大量数据时的高效运行。 VirTest5.0的动态定位特征码技术为反病毒领域提供了新的解决方案，使得对抗不断进化的恶意软件变得更加有效。然而，任何技术都有其局限性，未来的研究还需要结合人工智能、机器学习等先进技术，以适应更为复杂的安全环境，构建更加坚固的防线。

内容概要：本文详细介绍了一个基于改进蜣螂算法（MSADBO）优化卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）的多特征回归预测项目。项目旨在通过优化超参数选择，提高多特征回归问题的预测精度。主要内容包括：项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、模型架构及代码示例。项目通过MSADBO算法自动优化CNN-LSTM模型的超参数，解决了传统方法效率低、易陷入局部最优解等问题。此外，项目还探讨了如何通过数据预处理、特征提取、模型架构设计等手段，提高模型的计算效率、可解释性和适应性。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，对优化算法和时间序列预测感兴趣的科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①提高多特征回归问题的预测精度；②优化超参数选择，减少手动调参的工作量；③改进优化算法，提升全局搜索能力；④拓展应用领域，如金融预测、气候变化预测、能源管理等；⑤提高计算效率，减少模型训练时间；⑥增强模型的可解释性和适应性，提升实际应用中的表现。; 其他说明：此项目不仅注重理论研究，还特别考虑了实际应用的需求，力求使模型在真实场景中的表现更为优异。项目代码示例详细展示了从数据预处理到模型预测的完整流程，为读者提供了实践指导。

smote的matlab代码高级特征工程 创建新特征、检测异常值、处理不平衡数据和估算缺失值的技术代码和说明。 在此存储库中，您将找到 . 建议在使用Engineering Tips.ipynb笔记本进行编码的同时通读本文。 这个 repo 和相应的文章描述了高级特征工程的几种方法，包括： 使用 SMOTE 重新采样不平衡数据 使用深度特征合成创建新特征 使用迭代输入器和 CatBoost 处理缺失值 使用 IsolationForest 进行异常值检测

STM32F1系列是意法半导体（STMicroelectronics）推出的基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统设计。在"STM32F1高低滤波特征提取"这个主题中，我们主要关注的是如何在STM32F1微控制器上实现信号处理中的高低通滤波器功能，以及如何从处理后的数据中提取关键特征，以供后续分析或分类使用。 我们要理解高低通滤波器的作用。高通滤波器允许高频信号通过，而抑制低频信号；低通滤波器则相反，它允许低频信号通过，抑制高频噪声。在许多应用中，如声音识别、图像处理或传感器数据分析，这两种滤波器是预处理原始数据的关键步骤，可以去除噪声并突出重要信号。 在STM32F1上实现滤波器，开发者通常会利用其内置的浮点运算单元（如果有的话）或者使用定点运算来提高效率。滤波器的设计可以基于不同的算法，如巴特沃兹滤波器、切比雪夫滤波器或 Butterworth 滤波器。这些滤波器的系数可以通过离线计算得出，并存储在STM32的Flash或RAM中。 高低通滤波的实现通常涉及以下步骤： 1. 数据采集：通过ADC（模拟数字转换器）将模拟信号转换为数字信号。 2. 滤波算法：根据所选滤波器类型，使用数字滤波算法对数字信号进行处理。 3. 滤波器更新：根据实时输入数据更新滤波器状态。 4. 特征提取：从滤波后的信号中提取关键特征，如峰值、频率、能量等。 特征提取是机器学习和数据分析中的核心步骤。它包括选择、变换和组合原始数据，以创建新特征，这些特征更能反映数据的本质属性，有利于后续的分类或预测任务。例如，在声音分析中，可能需要提取声压级、频率谱、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等特征；在传感器数据分析中，可能会关注数据的趋势、周期性或异常值。 在STM32F1上实现这一过程时，开发者需要考虑微控制器的资源限制，如计算能力、内存大小等。这可能意味着选择更高效的滤波算法，或者在特征提取阶段采取更简单的统计方法。 "STM32F1高低滤波特征提取"是一个涉及嵌入式系统编程、信号处理和特征工程的综合性课题。它要求开发者具备扎实的数字信号处理理论知识，熟练掌握C语言编程，以及一定的硬件接口操作经验。通过这样的实践，我们可以实现一个能够在嵌入式设备上运行的高效、可靠的信号处理系统，为后续的数据分析和应用提供高质量的输入数据。

内容概要：本文档主要阐述了基于运动特征及微多普勒特征对鸟和无人机进行识别的研究项目要求。研究方向聚焦于利用多变的运动轨迹作为数据集，通过改进目标跟踪算法获取并分析这些轨迹，从而区分鸟类与无人机。为了确保项目的创新性和科学性，设定了明确的时间表（两个月内完成），并要求定期汇报进展。整个项目将基于仿真数据和实测数据展开对比实验，所有实验结果需以数学公式和具体数值为支撑。最终成果包括详细的实验报告和技术文档，以及完整可运行的代码。 适合人群：从事雷达信号处理、机器视觉或相关领域的研究人员，特别是那些对运动物体识别感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①为学术研究提供新的思路和技术手段，特别是在运动物体识别领域；②为实际应用场景下的鸟和无人机监测系统提供技术支持；③培养科研人员在数据分析、算法优化等方面的能力。 其他说明：项目强调创新性，要求参与者提出具体的创新点，并对其可行性进行充分论证。同时，所有实验数据和代码需妥善保存并按时提交，以确保研究过程透明可追溯。

由于直接测定土水特征曲线存在成本高、繁杂、费时等缺点,采用经验公式法预测土水特征曲线越来越受到重视。在非饱和多孔介质中,流体的运动特征主要表现为流体进入和填充孔隙过程中,水的传输和存储量的变化。可以运用COMSOL Multiphysics软件中的Richard方程接口,解决二维非饱和流问题。用该软件模拟非饱和土中的平均有效饱和度分布,预测土坡内和传感器周围的平均有效饱和度,并与实际情况进行对比分析,其结果具有一定的工程实践研究意义。