1. Matlab实现VMD变分模态分解（完整源码和数据) 2. 单列数据输入，多模态输出，数据分解算法 3. 案例数据为测试数据，无实际含义 4. 下载整个文件夹后直接运行main即可 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 6. 频谱图与其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DT1hWRkpoVVJ3TGZv?tab=BB08J2

不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

有限元素法中的变分原理基础

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上，利用边缘检测算子选取自适应参数，构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型，并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明，自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息，得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。

读文章是复现文章的第一步，读有代码文章可以事半功倍！而复现一篇文章是写文章的前提！！ 这里献上电力系统优化调度与预测方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！！！ 包含需求响应/两阶段鲁棒优化/多目标优化/机会约束/二阶锥松弛/时间序列预测/经验模态分解/微电网经济调度/综合能源系统优化调度/低碳调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现matlab代码 代码除特殊说明，均为matlab-yalmip-cplex/gurobi编写与运行！代码有偿，清单及详细介绍请见PDF文档

TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明，希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6，Tensorflow 1.8中运行 楷模：

代码说明： 说明： 提供 基于粒子群算法优化的变分模态分解算法，适应度函数选择的是模糊熵(This paper presents a variational mode decomposition algorithm based on particle swarm optimization, and the selection of fitness function is fuzzy entropy) 文件列表： hk, 0 , 2019-06-10 hk\func_1.m, 889 , 2019-06-10 hk\MFE.m, 1522 , 2019-06-10 hk\PSOVMD算法之仿真改.m, 1954 , 2019-06-10 hk\VMD.m, 4302 , 2019-06-10 hk\ww13.TXT, 9476311 , 2019-06-10

本文介绍了最优化方法和最优控制的基本概念和应用。其中包括欧拉-拉格朗日方程和变分法等数学工具的应用，以及最优控制问题的求解方法和应用实例。本文旨在帮助读者深入了解最优化方法和最优控制的理论和实践应用。

这是基于全变分的图像分解算法。下载解压后直接运行。

为解决水下图像的分割问题，在李纯明模型（Li模型）和Chan-Vese模型（C-V模型）的基础上提出了指定目标的分割方法和多灰度目标的分割方法。对于指定灰度目标的分割方法，在C-V模型基础上加入了小范围的距离约束项，使其具有了局部性，可在多灰度目标中分割出预期目标；对于多灰度目标的分割方法，在李纯明方法的基础上加入了边缘定位函数作为其内部能量项，其对多灰度目标分割结果较好，且抗噪性较好。最后通过实验证明本文2种方法对水下多灰度目标图像的分割是有效的。