Matlab 脚本使用 Nedler 和 Mead Simplex 算法查找用户定义函数的极值。 必须首先使用特定名称将函数定义为 matlab 函数 (anyFunctionName.m)。 用户输入： * 问题的维数* 起点向量* 阿尔法、贝塔、伽马* 增量* 拉姆达* eps1，eps2 脚本中还提供了参数的推荐值。

挤 多维监控异常根因分析，复现论文ISSRE 2019 REG文件“多维根本原因的通用和鲁棒性本地化”。 数据 数据集A，B0，B1，B2，B3，B4，D在上可用。 基本事实根本原因集在每个子文件夹的injection_info.csv中。 引文 @inproceedings {squeeze，title = {多维根源的通用且鲁棒的本地化}，作者= {Li，Zeyan和Luo，Chengyang and Zhao，Yiwei and Sun，Yongqian and Sui，Kaixin and Wang，Xiping and Liu，Dapeng ，书名= {2019 IEEE第30届软件可靠性工程国际研讨会（ISSRE）}，年份= {2019}，组织= {IEEE}}

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研究生英语多维教程熟谙课文翻译，是pdf文档

概述 基于高异质/均匀时间序列多传感器数据的实时异常检测的无监督特征选择和/或无监督深度卷积神经网络和lstm自动编码器的原型。 内置时间序列预测器的可解释AI原型。 无监督特征选择的直观表示如下所示。 无监督实时点异常检测的直观表示如下所示。 从当地的解释，全球理解与解释的AI树木-从这里动机- ，图片来源-https: MSDA 1.0.8 什么是MDSA？ MSDA是Python中的开源low-code多传感器数据分析库，旨在在时序多传感器数据分析和实验中将假设减少到洞察周期。 它使用户能够快速，高效地执行端到端的概念验证实验。 该模块通过捕获变化和趋势来建立多维时间序列中的事件，以建立旨在识别相关特征的关系，从而有助于从原始传感器信号中选择特征。 此外，为精确检测实时流数据中的异常，还设计了无监督的深度卷积神经网络以及基于lstm自动编码器的检测器，以在GPU / C

模式识别中聚类分析经典算法，K-均值算法，C语言编写，可以读入文件，处理任意维数和任意个数的特征向量，附有测试数据。

程序计算 1-D、2-D、3-D 的高斯点及其权重以用于数值积分。 最初是为有限元程序编写的，因此能够为 6 节点三角形单元提供积分点。 如果需要，可以以符号形式输出。 FEM 在http://www.colorado.edu/engineering/CAS/courses.d/IFEM.d/由科罗拉多大学博尔德分校的 Carlos Felippa 教授描述

【ICML2021】基于稀疏标签编码的多维分类 在多维分类中，输出空间中存在多个类变量，每个类变量对应一个异构类空间。由于类空间的异质性，在从MDC示例中学习时，考虑类变量之间的依赖关系非常具有挑战性。本文提出了一种新的多目标预测方法，即SLEM方法，它在编码的标签空间中学习预测模型，而不是在异构的标签空间中学习预测模型。具体来说，SLEM在编码-训练-解码框架中工作。在编码阶段，通过成对分组、一次热转换和稀疏线性编码三种级联操作，将每个类向量映射为实值向量。在训练阶段，在编码标签空间内学习多输出回归模型。在解码阶段，通过对学习的多输出回归模型的输出进行正交匹配追踪，得到预测的类向量。实验结果清楚地验证了SLEM相对于最先进的MDC方法的优越性。

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如果您记录多维时间序列数据并希望查找周期性，则很有用。 此函数查找轨迹与给定平面相交的点。 % P = poincare_map( X [, 平面] ) % 给定 N 维时间序列数据 X， % 找到穿过给定平面的时间序列的点。 % X ( t, variables ) 是随时间演变的 N 维状态的 T x N 矩阵% plane.norm = N-dim 法向量（默认 [1,0,0,0...] % plane.dist = 距原点的距离（默认 0） % 桑杰 G 马诺哈尔 2019