单点监督标签进化（LESPS）

单点监督标签进化（LESPS）是一种用于弱监督单帧红外小目标检测问题的新框架。传统的基于深度学习的红外小目标分割网络都依赖于具有像素级注释的完全监督训练，而像素级标签标注需要大量的人工成本，而且红外小目标的边缘形状非常模糊，难以实现精确标注。LESPS利用训练阶段的中间网络预测来更新当前标签，直到下一次标签更新为止。通过迭代标签更新和网络训练，网络预测最终可以近似更新后的伪掩模标签，并且可以同时训练网络，以端到端的方式实现像素级SIRST检测。

相关问题

差分进化改进的灰狼优化SVR创新点

将差分进化（DE）和灰狼优化（WO）相结合，以改进支持向量回归（SVR）算法的创新点在于：

1. 针对SVR算法的优化问题，充分利用了DE算法的局部搜索能力和WO算法的全局搜索能力，同时结合了两种优化算法的优势，提高了算法的搜索效率和精度。

2. 采用了基于距离因子和灰度值的新型参数设置方式，避免了DE算法中的参数设置难题，同时利用WO算法中的种群协作和信息共享机制，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。

3. 基于DE和WO相结合的新型算法对SVR进行优化，可以有效地提高SVR算法的预测精度和泛化能力，同时具有更高的运算效率和更好的鲁棒性，可以应用于多种实际问题的解决。

总之，差分进化改进的灰狼优化SVR算法采用了一种全新的优化思路，充分发挥了两种优化算法的优势，并针对SVR算法的优化问题进行了创新性的改进，具有重要的应用价值和研究意义。

差分进化粒子群优化单类支持向量机python

差分进化粒子群优化（DEPSO）是一种优化算法，它结合了差分进化和粒子群优化两种算法的优点。在DEPSO中，每个粒子代表一个解，并且每个粒子都有一个速度向量和一个位置向量。通过不断地更新粒子的速度和位置，DEPSO可以找到最优解。

支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它可以将数据分成两类。单类支持向量机（One-Class SVM）是一种基于SVM的无监督学习算法，它可以将数据分成正类和异常类。

下面是一个使用DEPSO优化单类支持向量机的Python示例代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import OneClassSVM

# 定义适应度函数
def fitness_func(x):
    clf = OneClassSVM(nu=x[0], kernel='rbf', gamma=x[1])
    clf.fit(X_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    return -np.sum(y_pred == -1)

# 初始化粒子群
n_particles = 50
n_features = X_train.shape[1]
particles_position = np.random.rand(n_particles, 2)  # 每个粒子有两个维度
particles_velocity = np.zeros((n_particles, 2))

# 迭代更新粒子群
best_fitness = -np.inf
best_position = None
c1, c2 = 2, 2  # 学习因子
w = 0.9  # 惯性权重
max_iter = 100
for i in range(max_iter):
    for j in range(n_particles):
        # 更新速度
        r1, r2 = np.random.rand(2)
        particles_velocity[j] = w * particles_velocity[j] \
                                + c1 * r1 * (best_position - particles_position[j]) \
                                + c2 * r2 * (particles_position[j] - best_position)
        # 更新位置
        particles_position[j] = particles_position[j] + particles_velocity[j]
        # 边界处理
        particles_position[j] = np.clip(particles_position[j], 0, 1)
        # 计算适应度
        fitness = fitness_func(particles_position[j])
        # 更新最优解
        if fitness > best_fitness:
            best_fitness = fitness
            best_position = particles_position[j]

在上面的代码中，首先定义了一个适应度函数，它使用给定的nu和gamma参数训练单类支持向量机，并计算测试数据集上的准确率。然后，使用DEPSO算法初始化粒子群，并迭代更新粒子的速度和位置。最终，得到最优解对应的nu和gamma参数，用于训练最终的单类支持向量机模型。