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matlab分时代码 主体间关联教程 此回购随附Nastase，Gazzola，Hasson和Keysers（）的文章“社会认知和情感神经科学”的“交易工具”系列中的文章“使用受试者之间的相关性测量受试者之间的共享React”。 在这里，您将找到Jupyter Notebook教程（），介绍基本的对象间相关性（ISC）分析和统计测试，这些内容是使用Python借助Brain Imaging Analysis Kit（）实现的。 笔记本使用模拟数据和fMRI示例数据集作为集合（）的一部分公开提供。 使用Google Colaboratory，您可以完全在云中在教程笔记本中以交互方式运行分析。 要直接导航到Google Colab上的笔记本，请单击此处：。 该笔记本适用于职业生涯早期的认知神经科学家（例如，研究生）或不熟悉ISC分析的研究人员。 我们假设对Python有一些基本的了解。 本教程对以下主题进行了介绍性处理： 计算ISC 计算ISFC ISC的统计测试 更正多个测试 加载和可视化fMRI数据 除了本教程之外，此存储库还包含（ a ）用于计算留一法式ISC的MATLAB代码（）和

当前基于油中溶解气体分析(DGA)的变压器故障诊断方法往往仅考虑单一时刻数据点，容错性差，难以充分挖掘在线监测数据的时序信息。提出一种考虑变压器油特征参量序列间复杂关系的基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的变压器故障诊断方法。首先构建了变压器油特征参量序列，基于序列数据构建了Bi-LSTM变压器故障诊断模型。工程实际中不同变压器油特征参量序列长短不一，需通过排序、分组填充对模型输入进行重构改进，然后对超参数进行优化。基于同一自建数据库对比所提方法与其他方法，结果表明：经过数据重构后所提方法的准确率可达91.9 %；当特征指标数量减少约2/3时，所提方法的准确率仅下降约1%，而其他方法的准确率平均下降约6 %；当采样数据存在10%的随机错误时，所提方法诊断准确率仅下降2%~6 %，且通过改变隐藏层的数量可得到改善。

#Python中的关联规则挖掘 文件描述： apriori.py：apriori算法的Python实现。 此代码读取用户指定的事务数据库文件，并根据用户指定的支持和置信度值生成频繁的项目集和关联规则。 DataSetx.txt：（x：1,2,3,4,5）五个不同的包含事务的数据集文件。 用法： 修改apriori.py的第14行，并指定要使用的数据集文件的名称。 从命令行运行程序：python apriori.py 出现提示时，以百分比形式提供支持和置信度值 生成频繁的项目集和关联规则

NULL 博文链接：https://dreamzhong.iteye.com/blog/1201437

2021年最具关联性的品牌排行榜（英）-34.pdf

第5章 关联规则

2021年全国八位九位地区关联表

地下水质量综合评价是一个多因素、多方面耦合作用的复杂系统,具有广泛的不确定性,其中的不确定性具有灰色性。而灰色关联法则体现了这种不确定性,广泛应用在水质评价中。根据张集地下水水源地2010—2015年的实测水质监测数据,采用灰色关联法对地下水水源地水质状况进行评价。结果表明,张集地下水水源地属于Ⅱ~Ⅲ类水质类别。

associateFiles，运行之后运行生成的文件解决默认matlab文件关联问题 。默认matlab 打开 文件 双击可以打开