非平稳极值分析 (NEVA) 软件包，2.0 版作者：Linyin Cheng，博士，加州大学欧文分校发布：09/14/2014 源代码：Matlab 非平稳极值分析 (NEVA) 软件包的开发旨在促进平稳和非平稳假设下的极值分析。 在贝叶斯方法中，NEVA 使用差分进化马尔可夫链 (DE-MC) 方法估计极值参数，以在参数空间上进行全局优化。 NEVA 包括通过贝叶斯推理估计收益水平的后验概率区间（不确定性界限），在不确定性量化方面具有固有优势。 该软件使用各种超标概率方法呈现非平稳极值分析的结果。 我们为一个案例研究评估了包的平稳和非平稳组件，该案例研究由网格化全球温度数据集的年度温度最大值组成。 结果表明，NEVA 可以可靠地描述极端情况及其回报水平。 NEVA 包括两个组件： (1) 用于分析年度最大值（块最大值）的广义极值 (GEV) 分布。 （2）广义帕累托分布（GPD），用于
2021-09-28 20:28:15
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特里斯坦·乌塞尔图像极值查找器2013 年 5 月
[x,y,z,c]=imextrema(im1); [x,y,z,c]=imextrema(im1,hood);
以像素分辨率估计图像中的极值。 输入图像“im1” 是任何类别的灰度图像。 输出 'x' 和 'y' 指定极值的 %pixel 位置，'z' 指定图像在极值位置，'c' 对极值进行分类，其中：
c = -1 --> 局部最小值c = 0 --> 鞍点c = +1 --> 局部最大值c = +2 --> 局部平坦/极值未定义
可选变量 'hood' 指定像素的拓扑结构用于寻找极值的邻域，选项为 hood = 4 或 hood = 8， 8 是默认值。
某些极值可能无法在单个点上进行数学定义，即鞍点下方的示例是像素双峰——这是一个图像离散化的特性，不是算法的问题。
图像边缘不能出现图像极值。
如果噪声是一个问题，您可以
2021-09-28 10:31:08
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本算法是用matlab求解函数极值，程序的框架是遗传算法的框架，解决不同的问题时，稍微修改一下就行了，基本的框架是不变的。包含了源程序，算法说明，包括一份详细得报告，读者应该能比较容易的看懂。
2021-09-19 11:32:58
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本代码有详细的备注，可以帮助入门者快速熟悉遗传算法。也为需要优化遗传算法的人提供了遗传算法的框架，只需要简单修改就能完成
2021-09-17 16:53:31
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指标无量纲化处理时的极值处理法，文件中包含两个.m文件，一个为极大型数据的极值处理法，另一个为极小型数据的极值处理法。使用matlab编程语言实现。
2021-09-17 16:21:18
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