椒盐图像的方向加权均值滤波算法

支持xp，win7，win8，win10，GWR软件实际测试有效，地理加权回归软件

基于生成元的扩张算法生成分区加权V图程序，属于栅格算法，是目前最好的分区加权图生成算法

MATLAB陡度代码dwilib 新：切换到Python版本3，现在到处都需要并假定使用它！ 开发工具，以支持弥散加权成像（DWI）数据分析，重点关注前列腺癌。 该软件正在作为位于芬兰图尔库的研究项目的一部分进行开发。 注意：这是正在建设中。 程序代码是按需编写的，用于内部项目的自定义需求。 在程序员研究主题和学习工具的同时，它已经有机地增长了。 因此，代码在许多地方都非常混乱。 特征 以DICOM或自定义ASCII或MATLAB格式读取输入数据 执行模型拟合（单指数ADC，峰度，拉伸指数，双指数） 计算与格里森分数的相关性 计算和比较诊断ROC AUC 计算重现性指标 绘图方案 用于多切片，多b值DWI DICOM文件的查看器（使用Matplotlib GUI小部件） 用于自动流水处理数据处理任务的构建工具 待办事项或进行中 改进的文档 改进的构建工具 自主肿瘤描绘/ ROI放置 回归分类 要求 Python 3.4 pathlib2（或更新的Python） NumPy 科学 可选要求 （配件） （绘图） （读取DICOM文件） （处理HDF5文件） （纹理分析） （纹理分析） （任

记录 这是论文“基于语义路径的加权异构信息网络个性化推荐”的代码 数据集：data/douban.mat(豆瓣电影)、data/yelp.mat(Yelp)

网络中节点重要性度量对于信息的扩散、产品的曝光、传染性疾病的检测等都具有重大的理论意义。为了度量节点重要性，基于网络拓扑结构考虑全局信息和局部信息提出了加权的节点重要性度量方法。对于一个无权网络，先考虑网络全局信息，计算出每个节点的特征中心向量值，将边两端节点值的和作为边的权重，从而构成一个加权网络；然后根据加权网络的局部信息求出加权网络的度。基于SIR模型的四个实证网络，实验结果表明加权方法比特征向量中心性、度中心性、紧密度中心性和介数中心性方法的效果更显著。

基于加权最小二乘优化的DV-HOP定位算法.pdf

线性回归是目前进行机器人预测的一个很好的算法，并可以用于很多领域的预测

局部加权投影回归（LWPR）是一种完全增量的在线算法，用于在高维空间中进行非线性函数逼近，能够处理冗余和不相关的输入维。 它的核心是使用局部线性模型，该模型由输入空间中选定方向上的少量单变量回归所跨越。 使用偏最小二乘（PLS）的局部加权变体来进行降维。 请引用：[1] Sethu Vijayakumar，Aaron D'Souza和Stefan Schaal，《高维增量在线学习》，《神经计算》，第一卷。 17号，第12卷，第2602-2634页（2005）。 [2] Stefan Klanke，Sethu Vijayakumar和Stefan Schaal，《局部加权投影回归的图书馆》，《机器学习研究》（JMLR），第1卷。 9，623--626（2008）。 代码网站上的更多详细信息和使用指南。

压缩感测理论近年来引起了广泛的关注，并且稀疏信号重建已广泛用于信号处理和通信中。 本文解决了稀疏信号恢复的问题，尤其是在非高斯噪声的情况下。 本文的主要贡献是提出了一种算法，其中负熵和重新加权方案代表了解决问题方法的核心。 信号重建问题被形式化为约束最小化问题，其中目标函数是误差统计特征项，负熵和稀疏正则项项测量值p的范数之和，对于0 <p <1。但是，p-范数会导致非凸优化问题，难以有效解决。 在这里，我们将'p-范数视为加权的'1-范数的严重范数，以使子问题变得凸。 我们提出了一种优化算法，该算法结合了前向后向拆分。 该算法速度快，能够成功准确地恢复具有高斯和非高斯噪声的稀疏信号。 若干数值实验和比较证明了该算法的优越性。