怎样修改MATLAB现有代码中数据RNN-VAE 混合预测系统。 使用VAE获取与时间相关的系统的潜在状态。 使用RNN（水库计算机）来发展潜伏力。 VAE可转换为预测。 基于通过MATLAB生成的综合数据 VAE基于现有的python jupyter实现。 通过MATLAB更新RNN。 跑步： 运行Generate.m。 这将获得综合数据。 确保数据放置在root\n='..\n/\n..\n/\ndata\n/\nsynth'下，或修改python笔记本中的路径。 运行VAE.ipynb，第一部分。 这将生成模型参数，包括潜在变量。 将logvarout.csv，muout.csv加载到matlab中，或确保它与RNNClimateVae.m文件位于同一文件夹中 运行RNNClimateVAE.m。 这将对潜在变量生成预测。 每次运行的性能可能会有所不同。 如果性能良好，请在if（false）区域中运行最终代码块以保存预测 运行VAE.ipynb，第二部分。 这将从潜在预测中生成输出预测。 VAE.ipynb还有另外两个部分，需要进一步分析。 第三部分改变一个潜在方向，同时保持其他不变，从而了解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问 题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客 户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论 的多目标模糊机会约束模型。改进了交叉算子，在 引入局部优化算法及擂台法则的基础上设计了适合 求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法，运行一 次程序可以得到两个或多个 Pareto 非支配解，决策 者可以根据最少车辆数及满意度最大化做出抉择。

云生活超市——React Native项目,React Native电商app，（项目配套：1、后台管理系统（React ant-design） 2、服务器端代码（SpringBoot）。技术栈： react native redux react-navigation native-base

此函数实现了 csvwrite 的基本功能，但对混合数据（数字和字符串）的元胞数组而不是数字数据数组进行操作。 CELLWRITE(FILENAME, C) 将元胞数组 C 作为逗号分隔值写入 FILENAME。 对 1000 x 100 随机数字数据矩阵的性能测试显示性能几乎与 CSVWRITE 相同。

社交情感分类旨在预测嵌入在由各种用户贡献的在线评论中的情感React的聚合。 这样的任务具有固有的挑战性，因为从自由文本中提取相关语义是一个经典的研究问题。 此外，在线评论通常以稀疏的特征空间为特征，这使得相应的情感分类任务非常困难。 另一方面，尽管由于深度神经网络具有将稀疏的低级特征转换为密集的高级特征的能力，因此已被证明对语音识别和图像分析任务有效，但它们在情感分类上的有效性仍需进一步研究。 本文报道的工作的主要贡献是开发了一种新型的语义丰富的混合神经网络（HNN）模型，该模型利用无监督的教学模型将语义域知识整合到神经网络中，以引导其推理能力和可解释性。 据我们所知，这是将语义纳入神经网络以增强社交情感分类和网络可解释性的第一个成功工作。 通过基于三个现实世界社交媒体数据集的实证研究，我们的实验结果证实，提出的混合神经网络优于其他最新的情感分类方法。

基于fastica算法的混合信号分离matlab仿真。 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

rsa des java 混合加密解密

c6000线性汇编小程序（加减乘除）自己写的，经过验证，不足之处，请多指教

关于机器学习的能量管理系统，非常值得学习。虽然我还没有认真细度

针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验，结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。