FDB-SOS基于适应距离平衡的智能搜索算法新方法

实现了H. He、Y. Bai等人提出的ADASYN算法，该算法是SMOTE方法的扩展，通过在少数类示例之间进行线性插值来改善类别平衡。相较于SMOTE，ADASYN更加注重在两个类别边界附近创建新示例。提交还包含用于生成标题图的演示脚本。

近年来，已经发布了一系列基于人口的过度使用方法。尽管它们广受欢迎，但由于操纵了系统的互联网营销、产品捆绑和广告技术，大多数方法具有不确定性和不成熟的性能验证。为了解决这些问题，本研究提出了一种名为“饥饿游戏搜索”（HGS）的通用基于总体的优化技术。该技术结构简单，稳定性特殊且非常实用，更有效地解决约束和非约束问题。HGS算法设计灵感源自动物的饥饿驱动行为选择，以实现更快的收敛和高质量的结果。

该算法灵感源自于开关电路中电容器和电感器的瞬态行为。瞬态搜索算法（TSO）已发表在应用智能期刊：https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-020-01727-y

介绍了一种新的软聚类算法，名为基于贝叶斯分类的聚类。该算法不需要随机初始化，而是利用本地度量来选择最佳的聚类数。通过最小化可以从软聚类分配中推导出的对数贝叶斯风险来执行聚类，这被视为聚类过程的优化目标函数。算法类似于期望最大化，最小化所提出的聚类功能。此外，该算法已实现CPU和GPU版本。

随着软件工程的发展，评估软件产品变得日益重要。传统的主观经验和有限数据集评估方法准确性有限。为解决这一问题，尹云飞等人提出了一种创新的基于数据挖掘的模块评估新方法，采用模糊聚类技术提高评估精确度和有效性。

《基于粒子群算法的多目标搜索算法》PSO是一种仿生计算方法，源自对鸟群或鱼群集体行为的观察，其在解决复杂优化问题时展现出强大的能力。本资源提供的“基于粒子群算法的多目标搜索算法”处理具有多个相互冲突的目标函数的问题，这在工程设计、资源分配等领域中非常常见。多目标优化与单目标优化不同，其目标是寻找一组非劣解，而非单一最优解。在多目标问题中，找到这个前沿并从中选择满足特定需求的解决方案是一项挑战。粒子群算法在多目标优化中的应用，通常涉及到将每个粒子视为一个潜在的解，每个解对应于目标空间中的一个点。在压缩包中，主要包含了主程序文件main.m和参数数据文件data.mat，分别用于算法的实现和测试数

广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的数据结构中的算法。它按层的顺序访问节点，即从根节点开始，然后访问与其相邻的所有节点，依次类推，直到所有节点都被访问。广度优先搜索常用于查找最短路径或最短生成树。

针对冲击、振动或变载荷环境等复杂工况下螺纹连接易失效的问题，传统的实验和仿真方法效率不高且成本较高。本研究利用人工智能技术在故障预测领域的优势，提出了一种基于数据挖掘的新型复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法。该方法通过挖掘原始数据中螺纹连接故障的精确映射关系，准确识别导致螺纹连接失效的主要原因，并预测力矩衰减情况。首先，采用规则化故障量化方法考虑文本极性变化特征；其次，结合专业领域词典对螺纹连接力矩衰减进行基于文本描述的故障评级；进而，提出基于Logistic函数模型的特征构建方法并建立相关特征集；最后，利用随机森林和岭回归算法的Stacking集成学习预测模型。本研究以重型卡车推力杆螺纹力矩衰

人工蜂群算法与BP神经网络结合，提供了一种新的优化策略，解决BP神经网络在训练中遇到的局部最小值问题。BP神经网络作为监督学习模型，通过反向传播误差来更新权重，以减少预测输出与实际输出之间的差距。然而，其依赖梯度下降可能导致训练速度缓慢且易于停滞。相比之下，人工蜂群算法模拟蜜蜂的智能行为，通过全局优化算法能够更有效地搜索解决方案空间，找到全局最优解。在BP神经网络中应用人工蜂群算法可以替代传统梯度下降法，优化网络的权值和阈值，从而提高网络的泛化能力和训练效率。