热模型matlab代码随机建模和 UQ 最终项目 用于 UQ 类罕见事件估计的 MFCE 的最终项目。 “稳态热传导中罕见事件的多保真交叉熵估计” 作者：弗雷德里克·劳和泰伦斯·阿尔苏普 代码说明。 大多数 Matlab 函数和脚本都包含在名为“code”的目录中。 主要的Matlab文件是： 交叉熵 MFCE.m CE_LogNormal.m MFCE_LogNormal.m 文件 1. 和 2. 使用一系列高斯偏置密度实现 CE 和 MFCE。 文件 3. 和 4. 使用一系列对数正态偏置密度实现 CE 和 MFCE。 要了解如何运行代码，请查看这些文件的文档。 “ellip”目录包含用于划分域和使用有限元求解 PDE 所需的函数和文件。 我们测试运行的数据包含在“sim data”目录中。 一些测试用例包含了几个额外的 Matlab 脚本。 以下是用于生成数据和绘图的函数和脚本的一些快速说明。 CE_biasing_density.m - 绘制从交叉熵中找到的偏置密度以及最佳偏置密度。 sqcov_plot.m -- 读取模拟数据以制作 MFCE 和 CE SQCoV 与运行时的

墨西哥帽子matlab代码神经网络算法 用MATLAB编写的神经网络算法 hebbian.m 该代码采用输入向量，权重，学习常数，并在每个阶段绘制更新后的权重 净额 代码将两个矩阵相乘 BAM_network.m 这个Matlab代码在以5x3的矩阵制作时为英语alphabects训练了双向联想存储网络的权重。 max_net.m 基于竞争的神经网络的具体示例。 可以用作子网来选择输入量最大的节点。 max_hat.m 该matlab代码采用以下参数输入n个输入神经元：->互连区域的半径->具有正互连的区域的半径->恒定c1->恒定c2->外部信号。 该代码对这些输入神经元执行墨西哥帽算法，并执行所需的次数。 hamming_net.m 这些网络可用于查找最接近双极性输入向量x的示例。 索姆 此代码已演示了Kohonen自组织图，也称为拓扑保留图算法。 lvq.m 该代码显示了线性向量量化算法的工作原理。 目前，代码将2类分类。 将对代码进行进一步的改进。 感知器 该代码显示了用于逻辑门的感知器学习算法的实现。 在最初阶段，已实现了“与门”，其输入值和目标输出可在代码中轻松修改。 它采

【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合.md

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自己编写的谐波输入输出，可进行简单的拟合

基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)多维时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

模式识别课程/Matlab/实现PCA降维操作

用于机器人运动规划，平滑轨迹插值方法中的PVT插值，可根据给定的轨迹关键点的位置、速度和时间插值得到一条二阶平滑的轨迹。可用于生成机器人的关节角度、末端执行器的空间位置等等。

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