全局最小搜索

[x, fval, exitflag, output] = fullminsearch(funfcn, xlow, xhigh, xstep) 是在定义的参数空间内使用穷举搜索函数 'funfcn' 进行最小化。'xlow' 和 'xhigh' 分别是参数的下限和上限（向量形式），'xstep' 是每个参数的步进值（向量形式）。参数向量的长度需相同。'exitflag' 表示找到相同最小值的数量。

论文主题 本篇论文研究探讨了数据挖掘中的特征选择方法，重点提出了一种基于全局最小冗余的多视角分类技术，通过减少数据冗余提升分类准确率。 特征选择 特征选择是数据挖掘过程中的关键步骤，主要通过选取原始数据集中的特征子集以保留重要信息。研究表明，高维特征会导致维数灾难，不仅增加算法的复杂度，也影响分类准确率和效率。合理的特征选择不仅有助于降低模型复杂度，缩短训练时间，而且在提升分类效率上尤为显著。 多视角学习 多视角学习是将来自不同来源或视角的数据集成，增强对数据的理解。现实中的数据往往多角度，例如社会事件的多方报道。多视角分类方法通过整合这些视角数据，提取丰富信息，提升分类效果。 核心创新点 论文的创新点在于基于全局最小冗余的特征选择算法的提出。传统多视角分类方法忽略了视角间的冗余问题，而此算法通过在各个视角中消除冗余，实现信息最大化，显著提升了分类的准确率。 实验验证与结果 实验结果对比显示，基于全局最小冗余的特征选择算法在分类准确率上优于传统方法。这表明，通过合理的特征选择，能在多视角数据背景下显著增强分类性能。 研究意义 本研究不仅在多视角分类方面带来准确率的提升，还为高维数据处理提供了新的方法。该方法为复杂数据集设计高效模型提供了有效手段。

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。

粒子群优化算法（PSO）是一种全局优化算法，模拟鸟群或鱼群的集体行为，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法基于群体智能理论，在多维空间中模拟粒子的飞行和搜索，以寻找最优解。本章介绍了三种基本的PSO变体：标准粒子群优化算法、惯性权重粒子群优化算法和认知社会学习因子的PSO。提供了可运行的代码示例，帮助用户根据需要进行修改。算法应用于工程优化、机器学习和神经网络训练等领域，具有并行计算能力强的优点，但也存在早熟收敛和收敛速度慢的挑战。

该项目提供了一个 MATLAB 函数，用于寻找单峰函数在给定区间上的最小值。它利用黄金分割搜索算法高效地逼近最小值点。

通过直接搜索优化方法设计的最小设置时间控制。一种新的控制器设计方法，明确地将时间响应的稳定时间最小化。

相比于传统的梯度下降方法，CSO在优化ANN权重方面表现更为出色，特别适用于预测特定提前期的海面温度异常时间序列。该研究分析和比较使用CSO和梯度下降法预测SSTA时的性能差异，结果显示CSO方法使得均方根误差提高了20%到40%。

全局索引的数据存放位置与父表的表分区信息无关。父表是否是分区表并不影响全局索引的创建。语法如下： create index dinya_idx_t on dinya_test(item_id) global partition by range(item_id) ( partition idx_1 values less than (1000) tablespace dinya_space01, partition idx_2 values less than (10000) tablespace dinya_space02, partition idx_3 values less than (maxvalue) tablespace dinya_space03 );

kinfit：确定化学反应动力学级数的工具 kinfit 用于确定形如 rate = Ao * [A]^a * [B]^b * exp(-Ea/R*T) 的反应的最佳反应级数 (a 和 b)，其中：* Ao 是指前速率常数* A 和 B 是组分浓度* a 和 b 确定它们的幂次* Ea 是活化能，单位与通用气体常数 R 相同* T 是温度 (C)kinfit 会搜索 a 和 b 值的范围，尝试将指定的反应速率实验数据与上述模型速率方程相匹配。 对于 a 和 b 的每个值，通过广域迭代搜索确定 Ao 的值，以最小化速率数据和模型速率方程之间的误差。 输入：* Aorder 和 Border：包含搜索 a 和 b 的范围以及要使用的值的数量。 例如，Aorder = [1,2,10] 将查看从 [A]^1 到 [A]^2 的 10 个值。 注意： 当数据分布在很宽的温度范围内时，Ea 的变化影响最大。

重点全局变量 @@ERROR：最后一个T-SQL错误的错误号 @@IDENTITY：最后一次插入的标识值 @@LANGUAGE：当前使用的语言的名称 @@MAX_CONNECTIONS：可以创建的同时连接的最大数目 @@ROWCOUNT：受上一个SQL语句影响的行数 @@SERVERNAME：本地服务器的名称 @@TRANSCOUNT：当前连接打开的事务数 @@VERSION：SQL Server的版本信息 其他全局变量可参考SQL Server帮助。