基于相似度的带宽自适应跟踪算法

Matlab开发：自适应跟踪引擎。确定在心理声学自适应跟踪期间应如何调整信号。

本项目提供了一个 Python 代码示例，展示了如何使用 TF-IDF 模型计算文本内容的相似度。该算法可用于多种应用场景，例如简单的论文查重等。代码基于他人项目进行修改和优化，仅供学习和参考。

针对复杂优化问题的求解，提出一种结合细菌趋化性、细胞间通信和自适应觅食策略的细菌菌落觅食优化算法。该算法通过细胞间通信共享历史搜索经验，有效提升了算法的收敛性。自适应策略允许细菌个体集中深入地探索有潜力的区域，并对其他区域进行更广泛的搜索。通过对经典和组合测试函数集的严格性能分析，以及与四种最新参考算法的比较，验证了该算法的有效性。结果表明，该算法在个体和群体觅食行为上均表现出显著的性能优势，优于现有参考算法。

这个程序实现了自适应波束的LMS算法，用于自适应滤波和计算最小均方结果。

USqueezer 算法挺适合不确定分类数据的聚类问题。它是基于 Squeezer 算法提出的，核心思想是通过计算不确定数据与每个簇的相似度概率，并比较这些概率值与预设的阈值。如果相似度超过阈值，就把数据划分到那个簇里，不然就会创建一个新簇。这个算法不仅能有效不确定数据的聚类，还能减少内存占用和提高执行效率，适合大数据量时使用。嗯，想要不确定数据的聚类问题的话，USqueezer 还挺不错的，操作也简单。可以尝试一下。USqueezer 算法用起来比较直接，是在像模糊分类数据时，它的性能优势。如果你是做数据聚类的，碰到不确定数据时，可以考虑一下这个方法。不过，还是得注意，如果数据的噪声太多，还

了解自适应GSK算法（AGSK）前，先探索其基础——GSK算法。GSK算法灵感源于知识获取与分享的过程。 初级阶段：从小型网络（家人、邻居）获取知识，虽想法不成熟，但积极分享。 高级阶段：从大型网络（工作、社交）获取知识，相信成功者观点，积极分享以助人。

通过提出一种自适应谱聚类算法改进方案，在传统谱聚类算法的基础上，通过自适应调整核函数参数和聚类簇数，提升了算法对任意形状样本空间的聚类性能，实验验证了改进算法的有效性。

CluFNC 算法通过结合网格划分、场强计算、自组织映射（SOM）和 Chameleon 算法，在数据中发现自然的聚类特征。它不依赖传统的全局参数，而是能根据数据本身的结构来调整聚类策略，避免了许多传统算法的局限性。是在大规模数据集时，CluFNC 的高效性和灵活性真的有优势，能够更准确地发现数据中的自然分布。 这种方法就像是给数据加了一副“眼镜”，能够让你看到它们的真正结构。你可以通过调整网格大小、噪声阈值等参数，适应不同的数据情况。而且，过程中，它也能自动适应噪声和异常数据，聚类效果还蛮稳定的。 如果你正在一些复杂的数据集，CluFNC 算法的确是一个值得尝试的工具。它不仅可以更好地揭示数

数字相似度的计算一直是个老大难，是在需要判定两个数“有多接近”而不是直接比大小的时候。NumberSimilarity用上了sigmoid 算法，这个点子挺妙的。你可以理解成它把两个数之间的差距“压缩”成了一个介于 0 和 1 之间的相似度值。越接近，值越接近 1，挺适合用在分类、推荐、阈值判断这类场景里。 sigmoid本来是神经网络里常见的一种激活函数，这里拿来做距离映射，既直观又好调。你可以自己设定灵敏度，像是k 值就挺关键，调高它相似度响应更陡，适合精度要求高的场景。 实现也不复杂，大致长这样： function similarity(a, b, k = 1) { const di