RSSI是非常定位算法中最常用的，且不需要硬件，简单方便。三角形质心法，是最常用的方法。-RSSI is very important and useful

基于RSSI的网络定位算法，质心算法，有详细注释-Wireless sensor RSSI centroid localization algorithm, detailed notes

基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4 的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率-Neural ne

基于粒子群优化的改进加权质心定位算法Particle swarm optimization based on the improved weighted centroid localization algorithm-Particle swarm optimization based on the improved weighted centroid localization algorithm

义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，从而将K一均值算法很好地应用于半 监督聚类问题。针对K一均值算法初始质心敏感的缺陷，用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜 索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集 上测试都得到了较好的聚类准确率。-Righteousness of a Euclidean distance and supervision of a mixture of new nearest n