针对用BaumWelch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法。该方法克服了BaumWelch算法在收敛性能上的缺陷，在整个可行解空间中进行搜索。从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验，实验结果表明，所提算法优于BaumWelch算法，对标准例子进行的实验证明了算法的有效性。

要想用Petri网对系统进行有效的模拟和分析，就必须先建立起可靠准确的Petri网模型，目前很少有文献专门研究Petri网对系统的建模问题。对此，提出了基于系统行为序列的Petri网自动建模方法。该方法将系统所有行为序列组合为正规语言表达式，对于不同的系统，给出标注函数（即变迁和系统行为的映射关系），就可以建立起系统的Petri网模型。给出了电话呼叫业务建立用户Petri网模型的一个实例。该方法形式化强、通用性好，建立的模型标准规范，并且可实现机器自动建模，在目前的系统建模研究方面取得了进展。

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运用matlab工具 将多张（100）张yuv图片合成一个yuv视频序列

java 常用序列化和反序列化框架使用demo ，java 常用序列化和反序列化框架使用demo

详情请看http://blog.csdn.net/chenyu2202863/article/details/6879013

基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。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。

1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。

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。

从PHPAMF提取并修改测试可用的AMF反解代码 调用例子： $amf = new AMFObject($data); //$data为AMF数据 $deserializer = new AMFDeserializer($amf->rawData); $deserializer->deserialize($amf); $AMF = $deserializer->getAMFObject(); //解码结果