基本上是从昨天开始吧，着手复杂网络的GN算法，整个过程包括从GML文件中提取邻接矩阵数据，GN算法的实现，模块度的计算。(1)GML文件的读取。做GN的时候首次知道GML(Graph Model Language),GML (GraphModelling Language): There are many different programs that workwith graphs but al
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2024-05-04 15:12:35
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fann_cascadetrain_on_data — 在整个数据集上训练，使用一段时间的 Cascade2 训练算法。fann_cascadetrain_on_file — 读取文件并在整个数据集上训练，使用 Cascade2 训练算法训练一段时间。fann_copy — 创建一个 fann 结构体的副本。fann_create_from_file — 从配置文件中构建一个反向传播神经网络。fa
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2023-11-13 13:39:03
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KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-08-11 15:37:23
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BSA是基于群体智能理论的优化算法,该算法使用了历史种群和映射矩阵两个独特的概念。在
原创
2022-10-16 00:47:02
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Non-Local Means算法是一种经典的图像降噪算法，它的基本思想是通过比较图像中不同位置的像素之间的相似性来进行降噪。Matlab是一种功能强大的数值计算软件，提供了多种用于图像处理的工具和函数，可以方便地实现Non-Local Means算法。 实现步骤1. 读取图像2. 添加高斯噪声3. 设置参数4. 计算相似性权重5. 进行滤波6. 显示结果7. 简单代码实现8. 总结 1. 读取图
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2024-05-02 17:47:32
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可通过pcode对MATLAB脚本文件进行加密处理，用于分享给第三方时，保护自己核心算法文件的所有权。 加密后的文件不改变程序功能，只是将程序设置为可使用但不可查看(包括加密者本人)。 代码一旦加密便不能被反编译。因此用户一定要注意备份源文件。 加密后的文件只能在MATLAB环境下使用。 注：执行中p文件优先于同名的m文件。1 加密方法MATLAB中对pcode的使用作了相关说明：>>
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2024-03-28 12:28:03
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粒子群算法和鲸鱼算法的比较（Matlab代码实现）
原创
2022-09-13 11:01:46
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PPO算法经典论文阅读PPO算法是强化学习中的经典算法,其全称为近端策略优化(Proximal Policy Optimization)。1.引言 首先在论文的引言部分给出了经典的强化学习算法的不足之处:许多的经典强化学习算法在大型的模型、数据采样效率、鲁棒性(无需手动超参调整)上都有很大的提升空间。Q-Learning算法(包括函数逼近类算法)在许多简单问题上应用存在局限性,例如要满足状态空间与
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2024-04-15 06:12:56
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-11-23 19:35:24
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-11-23 19:36:26
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介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效(正如你将在本文中看到的那样)。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。 在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思
1.程序功能描述
排队算法的matlab仿真,带GUI界面。分别仿真单队列单服务台，单队列多服务台以及多队列多服务台三种排队方式。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
3.核心程序
%三行依次为：到达时间间隔，服务时间，等待时间
People_State = zeros(3,round(Num_People/Num_queue)+1);
%到达时间
EM算法是一种迭代算法，是一种用于计算包含隐变量概率模型的最大似然估计方法，或极大后验概率。EM即expectation maximization，期望最大化算法。1. 极大似然估计 在概率模型中，若已知事件服从的分布或者其他概率模型的参数，那么我们可以通过计算得到某事件发生的概率。而在估计中，这些变成了方向过程：已知一组数据发生的结果，相当于获得了经验概率，通过这组数据假设模型服从什么分布
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2024-05-07 19:18:49
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十分钟教你学会Jaya算法
原创
2022-11-15 12:19:08
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1.MATLAB函数Kmeans使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)各输入输出参数介绍：X: N*P的数据矩阵，N为数据个数，P为单个数
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2024-01-15 19:11:21
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安徽工程大学Python程序设计 实验报告班级：物流191 姓名：徐丹丹 学号：3190505132成绩： 日期：2020年5月4日 指导老师：修宇【实验目的】掌握函数的定义与使用方法；掌握函数的参数传递和变量的作用域；掌握函数的嵌套调用和递归调用的方法；【实验条件】PC机或者远程编程环境【实验内容】1、完成三个编程题。题目一 ：计算三维空间某点距离原点的欧式距离题目描述:欧几里得度量（eucli
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2024-05-20 08:41:59
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K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。matlab中有kmeans聚类算法的函数可以调用，如[ldx,C,sumD,D]=kmeans(X,k)（详见matlab help kmeans）。以下链接是一个用ja
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2024-01-01 08:08:26
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基于随机森林算法的股价预测 在股价预测领域，基于决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等机器学习算法的量化投资策略层出不穷。本文主要介绍随机森林模型在股价预测领域的应用及拓展。 1
决策树随机森林算法是一种集成学习方法，随机森林的基分类器是决策树，决策树是一种最基本的分类与回归模型，由节点和有向边组成，因其外观看起来像一棵树，所以叫做决策树。其中，节点又分为根节点、内部节点、叶
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2024-03-10 09:43:02
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缩写为CEEMD的方法其实不止一种，包括互补集合经验模态分解方法[1]（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,2010）和完全集合经验模态分解方法[2]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,2011）。本文中所探讨的是上述第一种方法。1. CEEMD（互补集合经验模态分解）的
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2024-05-13 16:53:16
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目录1. 基本定义2. 算法原理2.1 算法优缺点2.2 算法参数2.3 变种3.算法中的距离公式4.案例实现4.1 读取数据 4.2 分离训练集和测试集4.3 归一化处理 4.4 计算欧氏距离4.5 排序和输出测试结果4.6 计算准确率总代码1. 基本定义 k最近
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2024-08-28 16:11:26
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