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。

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。

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。

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

《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据的读取。优化过程中，还需要注意避免早熟收敛和陷入局部最优。

受麻雀群体智慧、觅食和反捕食行为的启发，提出了一种新的集群优化方法，即麻雀搜索算法（SSA）。

图像增强技术正在不断发展，近年来方差、PSO和增益适应度等新方法被引入。这些技术的结合提升了图像质量和清晰度。

关联规则挖掘在事务数据库中的应用越来越广泛。单维布尔方法提供了可伸缩的算法，用于挖掘各种关联和相关规则。基于限制的关联挖掘和顺序模式挖掘都是当前研究的重点。