熊工工具箱 可用于CAD拆图 K因子计算 solidworks 相加的尺寸和 板厚 获得展开长度
2022-08-25 14:00:52
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根据粒子群相关改进论文编辑，内部包含粒子群算法源码、改进后粒子群算法代码、测试函数集合文件改进文献来源，两种算法均已编辑为函数模式方便进行对比，亲测可用，可用作论文写作中算法对比。
2022-08-09 17:56:37
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遗忘因子法matlab代码AMC：自适应模型组合
该模型组合方案的MATLAB
/
Octave实现
作者：
日期：2021-05-05
关于
该存储库包含：
自适应模型组合（AMC）方法的两个主要元素的实现：
afdlm.m具有自适应遗忘（折扣）因子的动态线性模型。
ConfHedge.m
ConfHedge算法的固定共享版本：
V.V'yugin和V.Trunov。
。
机器学习（108），425-444（2019）。
用于在相应纸张的模拟数据上重现结果的代码。
首先执行文件reproduce.m
。
这将在两个子目录afSims/和mcSims/创建多个CSV文件，分别用于自适应遗忘和模型组合的模拟实验。
要创建实际的数字，请使用Rscript
figures.R
执照
该项目已获得MIT许可。
有关详细信息，请参见LICENSE文件。
2022-08-04 16:01:13
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已知现有图像尺寸128*128，及范围在1.1-1.9之间的9个不同拉伸系数，在对现有的图像进行不同拉伸后，测试将图像转到频域对拉伸变换后的图像进行重采样因子(拉伸系数)估计，算法通过将对图像的每一行进行二阶差分信号的方差估计，然后对其进行傅里叶变换映射到频域，针对DFT信号中尖峰的位置估计重采样因子。
通过频率估计拉伸字数，并求取估计误差，记录估计正确数量
适合研究插值算法、FFT算法应用的新手小白
2022-07-24 19:05:49
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2020年最新所有SCI影响因子IF统计,包含所有sci期刊 Total Cites，Journal Impact Factor Eigenfactor Score
2022-07-18 16:29:51
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多级CFA模型（MLV CFA）建模通过检查因子结构，因子加载和不同层次级别的错误之间的关系，可以进行更复杂的结构有效性研究。 在MLV CFA模型中，一个或多个潜在变量具有两种元素：1）组间元素（级别2或更高级别）和2）组内元素（低级别1）。 组间元素代表模型的一般部分，组内元素代表模型的单独部分。 级别内变化包括单个级别的测量误差方差，这通常将级别内变化的影响扩展到类内相关。 因此，多级CFA生成的结果与通过完全可靠的措施生成的结果相对应。 如果跨级别指定了相同的度量模型，则通过将每个项目的负载定义为跨级别对应项不变，研究人员就可以将跨级别的因子标度等同起来。 因此，不同水平的因素方差可以直接比较。 可以通过将受限制的MLV CFA模型与在每个级别上自由估计的因子负载指定的不受限制的模型进行比较，来评估此受约束的MLV CFA模型的拟合。 在本工作中，将对上述过程的步骤进行全面描述，并详细讨论与MLV CFA的使用有关的其他问题。
2022-07-13 11:00:20
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