光束火虫算法源代码.zip

个人整合了火鹰优化算法的源代码和详细原理说明，更多优化算法可在空间内查看。

目前，在解决函数最优化问题和工程优化中，萤火虫优化算法的应用日益广泛。这里提供了简单易懂的萤火虫算法MATLAB代码。

我已经开发了一个虹膜识别系统，该系统在Matlab和Python中均有实现。我在2017年夏季开始对生物识别技术感兴趣，通过研究虹膜、指纹和面部识别等内容，发现了一个开源的Matlab虹膜识别模型。感谢Libor Masek和Peter Kovesi的贡献。我还在Windows平台上应用深度学习解决虹膜识别问题，更新于2019年。

Apriori算法是数据挖掘中的经典方法，用于发现数据库中的频繁模式和关联规则。该算法由Raghu Ramakrishnan和Gehrke在1994年提出，以其高效性和广泛适用性闻名。本压缩包包含了用JAVA语言实现的Apriori算法源代码，为学习和实践提供了宝贵资源。Apriori算法的核心思想是通过递归生成和剪枝策略，找出数据集中的频繁项集。JAVA实现中的关键类包括Item、Transaction、FrequentItemset和CandidateSet等，这些类帮助实现了算法的关键步骤如支持度计算和候选集生成。

matlab补偿模糊神经网络源代码

MySql.Data的最新版本压缩包下载地址。获取最新的MySql.Data源代码压缩包，支持各种平台。

聚类分析在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域具有重要作用。传统的 K-means 算法容易受初始聚类中心选择的影响，陷入局部最优解。为此，提出一种基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法 (ASFA)。该算法利用萤火虫算法的随机性和全局搜索能力，确定指定数量的初始簇中心，然后利用 K-means 算法进行精确的簇划分。为避免算法陷入局部最优并提高求解精度，ASFA 采用自适应步长策略替代传统的固定步长。 通过在不同规模的标准数据集上进行实验，将 ASFA 与 K-means、GAK、PSOK 等算法进行比较，结果表明 ASFA 具有更优的聚类性能、稳定性和鲁棒性，并在寻优精度方面表现出显著优势。

MATLAB数学建模程序涵盖方程求根、离散优化、数据拟合、随机模拟、统计分析、图论以及微积分和微分方程等多个经典算法。

KNN分类的源代码在MATLAB中的实现非常简单易用，适合初学者学习和参考。