Matlab Lsqnonlin代码使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断的Matlab代码 该存储库包含Liu，Wang，Nie和Cao（2018）在文章“使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断”的第5节中用于仿真研究的Matlab代码。 总共有两个文件夹：“函数”和“模拟”。 文件夹“函数”包括用于SMN模型和常规模型的MCMC算法的Matlab函数。 文件夹“ Simulations”包括要进行仿真的主要Matlab代码。 ====================模拟============================== ================= HMEODE_T.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据Student的t分布生成的。 HMEODE_GeneralizedHyper.m：用于模拟分层混合效果ODE模型的主要Matlab代码，其中随机效果是根据广义双曲线分布（GH）生成的。 HMEODE_MixtureT.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据学生的t分

AMS-Designer是一个模拟环境，允许模拟混合信号设计。模拟器使用Spectre和NC-Verilog分别仿真模拟和数字部分。互连模块用于在连接在一起的模拟端口和数字端口之间转换信号，通常用工具自带的转换库connect_lib来自动完成。 通过构建一个模拟电路的反相器和一个Verilog描述的反相器串联来完成数模混合仿真的例程。

基于目录和多种算法结合的混合图书推荐系统 本文的目的是开发一种混合推荐系统，该系统考虑书籍的目录并使用协作过滤方法来考虑书籍的质量，从而主要呈现高质量的书籍。 在理论部分，学生将概述推荐书系统的当前方法。 在实践部分，学生将设计和实现一个新颖的系统，该系统将结合多种算法，以便在推荐书时更好地满足用户的兴趣和偏好。 该系统将根据样本数据进行验证，以生成建议。

蚁群\混合蚁群遗传算法在车间作业调度的应用研究

基于豆瓣电影用户数据使用Canopy+K-means聚类的协同过滤推荐 更新对比实验、豆瓣热门电影数据集

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模拟退火与蚁群混合并行算法解旅行商问题，许智宏，宋勃，本文研究了蚁群算法、模拟退火算法以及两者的混合算法的并行实现方法，建立了PC机群实验平台，基于MPI环境对蚁群算法、模拟退火算�

C++调用matlab引擎画三维图，C++采用VS2012控制台程序，C++配置时，编译平台一定要选择64位(matlab是64位的)。

为了进一步提高室内检测跟踪系统的有效性和稳定性,以经典的混合高斯模型为基础,结合了积分直方图方法,提出了一种室内场景中适应光照变化的运动目标检测算法。该方法通过当前帧和背景帧的全局积分直方图差分来确定光线变化的程度。对于全局的光线突变,进行模型的全局更新。对于局部的光线变化,用光线变化比例作为高斯模型权值更新率因子,实时控制更新速率。再对高斯模型提取的前景,用区域局部积分直方图进行虚假前景的判断和消除,从而进一步提纯真实前景。仿真实验结果表明:算法较好地消除了场景中光照变化对目标检测的影响。

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