基于RSSI测距的参考加权安全定位算法，熊炼，赵清华，传统RSSI算法受环境的影响程度非常大，距离越远测距误差越大。本文在计算未知节点与信标节点的距离时，将离未知节点最近的锚节点��

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针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点，给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进，然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对原始算法和改进后的K-means算法的聚类结果进行对比分析。实验证明：改进后的算法稳定，且聚类的准确率达到了92％。

针对随机森林（RF,random forest）算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷，提出一种加权投票改进方法，在此基础上，提出一种检测 Android 恶意软件的改进随机森林分类模型（IRFCM,improved random forest classification model）。IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择，然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka 环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。

滤波算法集合（中位数、中位数平均、平均、加权平均、一阶加权、正太分布）

Python中的UnionFind实现 联合查找是一种数据结构，可保持不相交的集合（称为连接的组件或简称为组件）成员身份，并使合并（联合）两个组件以及查找两个元素是否已连接（即属于同一组件）更加容易。 ）。 这实现了“加权快速工会与路径压缩”联合查找算法。 仅当元素是不可变的对象时才有效。 联合和查找（N + M \ log ^ * N）的最坏情况，具有N个元素和M个联合/查找操作。 函数\ log ^ *是获取一个数字的\ log （以2为底）直到达到1所需的次数。实际上，每个操作的摊销成本几乎是线性的 。 内容 模块unionfind与类UnionFind 示例笔记本UnionFindExamples.ipynb 许可证：麻省理工学院。 要求 numpy

包含机器学习中的线性回归，包含了最佳拟合线性回顾，局部加权线性回归，岭回归以及前向逐步线性回归等算法的数据集以及代码实现。

组合加权几何的C-OWA算子及其在群决策中的应用，卫贵武，，把Yager提出的连续区间数据OWA(C-OWA)算子进行了拓展，提出了加权几何的C-OWA(WGC-OWA)算子、有序加权几何的C-OWA(OWGC-OWA)算子和组合加权几何�

研究了智能鱼雷控制系统多通道控制算法的实现和设计问题。为使自适应控制理论在鱼雷制导控制系统中实现最佳控制效果和性能，设计了并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统。自适应控制理论能准确实时调整控制加权系数，实现系统自身性能与外界信息的匹配和沟通，达到最佳性能，并有效应用于智能鱼雷的控制平台中。提出了一种基于自适应控制理论的鱼雷制导控制多通道加权算法，根据自适应多通道加权控制律，确定误差补偿器，使系统的稳态误差限定在较小范围内；推导出控制系统的状态方程，选取等效控制律参考模型设计自适应控制算法，并完成控制系统的硬

使用加权均值偏移的线段检测