正则化改进算法改进型麻雀搜索算法麻雀搜索算法是一种模拟自然界麻雀觅食行为的启发式搜索算法，通常用于解决优化问题。它的基本思路是通过随机性和局部搜索相结合，以期在搜索空间中到最优解。然而，在实际应用中，麻雀搜索算法存在一些问题，如易陷入局部最优解、搜索精度不高等。因此，改进型麻雀搜索算法应运而生，旨在提高算法的搜索能力和效果。一、改进的初始化策略传统的麻雀搜索算法中，麻雀的初始位置是随机生成的，这...

基于改进的Yolov8商业渔船电子监控数据中鱼类的检测与识别一、本文概述随着全球渔业资源的日益紧张，商业渔船的监管和资源保护变得尤为重要。电子监控作为一种高效、实时的监管手段，正逐渐成为渔业管理的关键技术。传统的电子监控数据分析主要依赖于人工审核，效率低下且易受主观因素影响。开发一种自动化的鱼类检测与识别系统对于提高监管效率和保护渔业资源具有重要意义。本文提出了一种基于改进的Yolov8算法的商业...

非凸优化问题的优化算法改进研究第一章 引言    1.1 研究背景与意义非凸优化问题是现实生活中广泛存在的一类最优化问题，其求解具有重要的理论意义和实际应用价值。然而，与凸优化问题不同，非凸优化问题的解空间往往包含多个局部极小值点，使得求解非凸优化问题具有更高的难度。为了解决这一难题，研究者们通过改进优化算法来提高非凸优化问题的求解效果，进一步推动了非凸优化问题的研究和应用。&...

神经因子分解机推荐模型改进研究    神经因子分解机（Neural Factorization Machine，NFM）是一种结合神经网络和因子分解机的模型，在推荐系统中取得了不错的效果。随着推荐系统的发展和应用场景的变化，原始的NFM模型也存在一些局限性，因此需要对其进行改进研究。    一、NFM模型简介    神经因子分解机（Neu...

改进的KM算法流程KM算法（Kuhn-Munkres算法）是一种用于解决二分图最大匹配问题的经典算法，但是在实际应用中，由于数据量大、维度高等原因，传统的KM算法效率较低。本文将针对KM算法进行改进，详细说明改进后的算法流程。1. 问题定义 - 最大匹配问题是指在一个二分图中，到一个最大的匹配，使得图中的边数最大化，即到尽可能多的边，使得每个顶点都与某条边相关联。2. 原始KM算法流程回顾 -...

建模比赛模型改进方案模型改进方案：1.改进算法：当前模型所采用的算法可能存在一定的限制，可以尝试使用其他算法进行建模。比如，替换为深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。这些算法在处理图像、文本和时间序列数据方面有很强的表现力，可以有效提高模型的准确性和泛化能力。2.增加特征：考虑引入更多的相关特征来丰富模型的信息。可以通过领域知识或数据挖掘的方法，到与目标变量相关的特征...

XXXX算法的改进与实现研究第一章：引言XXXX算法是一种常用的算法，在许多应用场景中被广泛应用。然而，XXXX算法存在一些问题，例如运行速度慢、精确度低等问题。为了解决这些问题，许多学者和工程师进行了改进和研究。本文旨在对XXXX算法的改进与实现进行研究，介绍目前各种改进算法的原理和实践应用。第二章：XXXX算法的原理XXXX算法是一种基于XXXX模型的算法，它通过XXXX来实现XXXX。基本的...

sgbm算法原理SGMB算法原理。SGMB算法是一种基于梯度提升机（GBM）的改进算法，它在GBM的基础上进行了一些改进，提高了模型的性能和稳定性。在深入了解SGMB算法原理之前，我们先来了解一下GBM算法的基本原理。GBM算法是一种集成学习方法，它通过不断迭代训练出一系列的弱分类器，并将它们组合起来构成一个强分类器。在每一轮迭代中，GBM算法都会根据上一轮的残差来训练新的弱分类器，然后将新的分类...

1. 概述离散变量和连续变量是统计学中常见的两种变量类型。在实际的数据分析和建模过程中，对离散变量的计量方法和建模技术有着重要的意义。本文将着重探讨离散变量的计量方法和建模技术，旨在为数据分析和建模领域的研究者和实践者提供参考和帮助。2. 离散变量的定义和特征离散变量是指在一定范围内取有限个或可数个数值的变量。在实际应用中，离散变量常常是包含了分类信息或计数信息的变量，例如性别、职业、商品种类等。...

基于广义线性模型的数据分析方法研究随着数字化时代的到来，大量数据的产生和积累使得数据分析方法变得越发重要。在众多的数据分析方法中，广义线性模型是一种常用的方法。本文将从什么是广义线性模型、有哪些适用场景、如何建模和如何进行数据分析方面进行说明。一、 什么是广义线性模型广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是一种广泛应用的数据分析方法，使用线性模型来分析数据的统计...