hmm模型matlab代码ADHSMM MATLAB代码显示了基于机器人持续时间隐藏的半马尔可夫模型（ADHSMM）构建并控制机器人操纵器的简单示例。 这些代码中给出的模型，算法和结果是旨在学习主动和被动协作机器人行为的项目的一部分。 描述 - demo_ADHSMM_logDuration01 This code implements an adaptive duration hidden semi-Markov model whose duration probabilities are represented by conditional log-normal distributions. The user can: 1. Define the number of states of the model 2. Set if the state sequence reconstruction considers the observations or only the duration information 3. Choose different patterns of

matlab中的gompertz代码介绍： 随机多方扰动 (RMP) 允许每个参与者通过非线性函数传递数据并使用参与者特定的随机矩阵将数据投影到较低维度来扰乱他/她的表格数据。 我们基于随机化的方案在两个阶段扰乱数据：第一个非线性阶段阻止贝叶斯估计攻击，而第二个线性阶段阻止独立分量分析攻击。 对于非线性扰动阶段，提出了一种新的非线性函数，称为“重复 Gompertz”函数。 该函数旨在调节受扰数据的 pdf，以保护异常和正常数据记录。 我们的方案是根据其对最大先验（MAP）估计攻击的恢复抵抗力来评估的。 对于异常检测，使用了堆叠去噪自编码器 (DAE)。 自编码器的超参数是根据验证集的最佳性能设置的。 每个数据集中的特征值被归一化为 [0, 1] 并与 5% 的异常记录合并，这些异常记录分布在 [0, 0.05] 或 [0.95, 1] 之间。 异常由自动编码器根据训练记录的输入和输出之间的平均绝对误差 (MAE) 进行识别。 根据三西格玛规则，一种众所周知的异常检测措施，重建误差预计为高斯分布，因此99.73%的误差值预计在阈值\mu(e) + 3\sigma(e ）。 大于阈值的错

matlab代码影响视网膜血管病变 视网膜血管检查在糖尿病的诊断中起着重要的作用，在西方国家，糖尿病是导致失明的主要原因。 该检查采用光学诊断方法，通过获取眼球的数字图像而不会侵犯或伤害人体。 剩下的任务是将视网膜血管与数字图像分开。 即使对于训练有素的专家来说，这都是耗时且充满挑战的。 引入了机器学习方法以使分离过程自动化，从而提高检查过程的效率。 在本报告中，我们结合了图像处理和机器学习方法探索了视网膜血管分离过程。 图像预处理用于减少原始眼球图像中的噪点。 机器学习算法用于构造分类器，该分类器利用专家的手绘视网膜血管作为训练标签，以有效地将血管与背景分离。 实现了K最近邻（K-NN）和支持向量机（SVM），并使用改进的K-NN方法来改善结果。 使用K-NN方法中距离的不同定义来发现眼球图像不同特征的重要性。 通过将算法分类的标签与专家的手绘图像进行比较，可以估算出误差。 K-NN是通过使用在课堂上学到的知识而自编码的Matlab程序，并且SVM在理论层面上得到了理解，并通过PyML（基于python的机器学习包）来实现。 两种方法的错误率均为6％左右。 与SVM相比，K-NN产生

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常微分数值解matlab代码ODE 系统 - 数值求解器 使用 Runge-Kutta 求解常微分方程组 依赖 用 Fortran 90 编写的代码 gfortran 编译器 使用 Matlab/Octave 绘制解决方案 如何使用 运行代码 代码在 Fortran 90 中运行，您将需要一个 Fortran 编译器，例如 gfortran。 在代码中更改了问题条件，然后您需要编译每个更改： gfortran ode_solver_main.f90 -o 然后，运行： 在 Windows 上 your_exe_name.exe 在 Linux 上 ./your_exe_name.out 在此之后，代码将生成三个 .out 文件。 mash_info.out ：包含域离散化的点。 output_solution.out ：包含每个点的解决方案 绘图解决方案 您将需要 Matlab 或 Octave 来运行 .m 代码。 打开 Matlab/Octave 后，只需使用执行按钮运行代码并及时观察解决方案的变化。 数学模型 我们使用 4 阶 Runge-Kutt

贝叶斯matlab代码实例贝叶斯在线多元变化点检测算法 学生： Ilaria Lauzana 主管： ，何塞·梅迪纳（Jose Medina） 该存储库包含由Ilaria Lauzana，Nadia Figueroa和Jose Medina提出的贝叶斯在线多元变化点检测算法的实现。 我们提供3种实现： Matlab的 Python ros节点从流数据中检测变更点（online_changepoint_detector） 您可以在相应的文件夹中找到每个实现： 结构 . ├── README.md └── matlab ├── README.md │   └── code │   └── lightspeed └── python ├── python-univariate ├── README.md │   └── bayesian_changepoint_detection ├── python-multivariate └── online_changepoint_detector ├── CMakeLists.txt ├── package.xml └── scripts └──

保守值法matlab代码种群耦合的最大熵模型 本文中介绍了模型 该存储库使您可以学习Matlab中的最小线性耦合和完整耦合模型。 然后可以计算文章中使用的预测。 脚本EXAMPLE.m中提供了示例。 警告 该代码使用.mex函数，从而使Matlab可以运行C代码。 .mex文件必须在运行脚本COMPILE_mex_files.m.的新计算机上使用之前进行编译COMPILE_mex_files.m.

骰子系数 matlab代码MRI分割 用于大脑异常分割的 U-Net 模型的实现. 有关原始源代码的更多信息，请查看作者编写的代码和代码。 数据集 用于训练该模型的数据集是 ，可在 Kaggle 上获得。 它包含来自 110 名患者的数据。 数据由大小为 256x256x3 的 MRI 切片和相应的二进制掩码 256x256 组成。 患者的最小和最大切片数分别为 20 和 88。 训练 该网络使用 105 名患者进行训练，其余 5 名用于验证。 数据增强包括 -20 到 20 度之间的旋转、水平和垂直翻转。 损失是使用 计算的。 该模型在 GPU 上进行了 85 次训练。 检索具有最佳验证损失的权重以进行验证预测。 结果 平均验证准确率约为 88%。 下面切片中的绿色分割代表真实情况，红色分割代表模型的预测。 安装 要安装依赖项，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 如果使用 Conda，您还可以创建具有以下要求的环境： conda env create -f environment.yml 默认情况下，环境名称为mri-segmentati

包含以下雷达连续波： 1、没有调制信息的脉冲雷达波形 2、线性调频脉冲波形 3、编码调制连续波 4、相参体制与非相参体制简单对比仿真 仿真比较简单，适合雷达初学者。