案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测.7z

对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的，建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络模型可能包含网络成员的属性特征、网络全局结构特征等因素，最终通过结合这些因素构建的复杂模型可以用来解释并预测网络关系的形成。这些模型可以分为：以下四种： （1） 简单随机图模型 （2） 二元独立性模型 （3） 二元依赖性模型 （4） 高序依赖性模型 本人就这四种模型，以指数随机图模型导论为蓝本，调试了全部R语言代码。运行正常。

文中在考虑锁相环产生的本振信号存在相位噪声的情况下，针对计算扩频系统的接收灵敏度，采用了分析扩频与非扩频系统收发器接收端灵敏度的计算方法，通过接收机灵敏度计算基础理论推导，得出在考虑本振信号存在相位噪声时扩频系统接收灵敏度的计算方法；最后对推导出的灵敏度计算结果进行了总结分析，并得出接收灵敏度与相位噪声、热噪声、带宽、接收端的噪声指数、输出最小信噪比以及扩频增益的关系。

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主要用于得到机器人正向运动学公式。文件中poetrans为单个通用矩阵指数变换函数，POE文件以UR机器人为示例建立正向运动学公式。

链路概率模型 (LPM) 可用作指数随机图模型 (ERGM) 的替代方法来模拟网络数据。 LPM 根据基于历史频率的链接概率来表征网络。 在本文中，LPM 与 ERGM 进行了比较和对比。 通过将这两种方法应用于四个纵向数据集来检查这两种方法的相对效用。 描述了这两种方法在数据需求、可扩展性和假设方面的相对优势和劣势。

matlab有些代码不运行色调映射的图像质量指数-修订 Travis CI：信号量：CircleCI：AppVeyor： 工作服：Codecov：代码气候： 这是色调映射图像质量指数的Python3重新实现。 此实现与Matlab原始版本有显着差异，并且它们产生不同的结果！ 原始文章可以在这里找到： Matlab中的参考实现： 原始源代码未指定许可证，只是应引用该代码并应引用原始论文。 我将此重新实现置于AGPLv3许可下，希望这与最初的意图兼容。 测试照片是我拍摄的，我将它们捐赠给了公共领域。 偏差 我不同意原始文章中的一些实现选择，例如 块处理期间的零填充 输入图像动态范围的重新缩放 （也许还有其他，尚不确定） 这些导致不同的TMQI得分，因此原始文章和此实现中的值不可比较。 选择其中之一之前，请务必小心。 您可以使用适当的函数调用（TMQI与TMQIr）或在CLI中使用--revised选项来调用原始代码和修改后的代码。 安装 pip install git+https://github.com/dvolgyes/TMQI 之后，您可以将其导入为库： from TMQI impo

实数指数幂及运算法则教案.doc

计算泰尔指数和tapio指标

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