emd的matlab代码详解使用 Apache MXNet 的循环神经网络 在我们之前的笔记本中，我们使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的深度学习技术来对 和 进行分类。 尽管 CNN 是一种强大的技术，但它无法从音频和文本等输入序列中学习时间特征。 此外，CNN 旨在学习具有固定长度卷积核的空间特征。 这些类型的神经网络称为前馈神经网络。 另一方面，循环神经网络（RNN）是一种可以学习时间特征的神经网络，比前馈神经网络具有更广泛的应用。 在本笔记本中，我们将开发一个循环神经网络，用于预测给定前一个单词或字符的单词或字符的概率。 几乎我们所有人的智能手机上都有一个预测键盘，它可以为超快速打字提示即将出现的单词。 循环神经网络使我们能够构建类似于 SwiftKey 的最先进的预测系统。 我们将首先介绍前馈神经网络的局限性。 接下来，我们将使用前馈神经网络实现一个基本的 RNN，它可以很好地了解 RNN 的工作原理。 之后，我们将使用 MxNet 的 gluon API 设计一个具有 LSTM 和 GRU 层的强大 RNN。 我们将使用这个 RNN 来生成文本。 我们还将讨论以下主题

教与学优化算法Teaching–Learning-Based Optimization (TLBO)matlab代码

聚醚醚酮 第3版“参数估计和反问题”的示例和练习的MATLAB代码。 有关这本书的更多信息（包括勘误表），请参阅 该存储库包含由Richard Aster，Brian Borchers和Clifford Thurber撰写的第三版“参数估计和逆问题”（2018）的MATLAB代码。 “示例”目录中的代码将为教科书重新创建相应的基于MATLAB的示例，包括图形。 练习的辅助文件（如果需要）位于“练习”目录的相应子目录中。 要运行此代码，必须将“ Lib”目录添加到用户的MATLAB路径。

包含： 1、武汉科技大学-语音信号的预处理和特征提取技术PDF 2、预处理部分matlab代码

图像矩阵matlab代码格randint挑战赛：Salient360！ 简单的介绍 该代码适用于Salient360的巨大挑战！ 在ICME 2017上。代码中实现了两个计算模型，分别是： 基于头部运动的显着性模型（模型类型1）； 和 基于头部和眼睛运动的显着性模型（模型类型2）。 模型类型1和2的相应功能分别是HeadSalMap和HeadEyeSalMap 。 该方法基于我们以前的出版物[1]，该出版物采用了基于堆叠的基于自动编码器的重构框架。 用法 要使用该代码，需要执行以下步骤： 将文件salient360_XDQS.tar.gz解压缩到文件夹 。 在下创建两个子文件夹， images和saliency 。 将要处理的图像移动到文件夹/images 。 执行MATLAB脚本process.m与命令行matlab < process.m 。 输入文件夹/saliency以检查结果。 执行脚本后，结果将存储在<s

基于混沌原子搜索优化的电力系统（HPS）负载频率自动控制（ALFC）Matlab代码.zip

本征正交分解（POD）Matlab代码，实现对信号的本征正交分解 本征正交分解（POD）Matlab代码，实现对信号的本征正交分解

ansys与matlab代码非平面接触 一种模拟非平面摩擦表面接触的算法 1. 表面接触生成，包括： 参数曲面 参数化曲面的离散化 两种软手指的有限元模拟 对象使用非均匀有理 B 样条 (NURBS) 进行描述以生成平滑表面 ANSYS 用于对对象进行网格划分和模拟接触 代码 创建参数表面/ FEMS仿真/ 所需的外部库 创建基于 NURBS 的对象 MATLAB NURBS 工具箱： MATLAB IGES 工具箱： MATLAB IGES 输出函数： 有限元模拟ANSYS工作台： 2. 非平面表面的 6D 摩擦计算 对于参数曲面：带符号被积函数的数值积分扳手 对于网格曲面：所有元素的扳手总和 代码摩擦计算/ 所需的外部库 可视化：用箭头显示矢量向量箭头： 3. 拟合极限曲面模型 拟合可以应用于平面和非平面表面，有两种模型： 椭球模型 凸四次多项式模型 代码fitLimitSurface/ 所需的外部库 凸优化凸优化cvx： 可视化：用箭头显示矢量向量箭头： 4. 多接触建模 采样极限曲面模型 打造抓握扳手空间 检查 6D 扳手干扰是否在抓握扳手空间内 代码多触点/ 所需的外部库 检

高斯伪谱法matlab代码 高斯伪谱法（Gaussian Pseudospectral method）是一种用于求解高维非线性动力学系统的数值方法。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，它使用高斯伪谱法来求解一个简单的高维非线性系统。

最小费用最大流matlab代码运筹学工具 该存储库具有我在做统计学和 OR 副修课程时创建的函数库，并实现了一些用于运筹学和多变量探索性分析的典型算法和方法。 所有代码都是用MATLAB编写的 优化 - 流和网络 (IP) Pape、D'Esopo 和 Moore 算法 (PDM)：节点与图上所有其他节点之间的最短或最长路径（也检测循环） 算法：图上任何一对节点的最短或最长路径（也检测循环） : 网络中的最大可行和保守流 : 网络中的最小成本流 Greedy1：下限值 : 设施位置问题的贪心求解器 系统分析和模拟 - 库存和项目管理 ：确定性模型具有原始模型的几种变体，即 1) 数量折扣； 2) 允许断货； 3) 混合断货和数量折扣。 ：估计具有随机需求的经济模型的参数，并在指定的时间段内模拟系统的行为。 可以设置为解决最高服务水平或每期最低成本。 ：调度一组项目活动的算法。 关键路径是通过确定最长的相关活动范围并测量从开始到结束完成它们所需的时间来确定的。 绘制包含关键和非关键活动以及各自的松弛的最终时间表。 ：用于项目管理的工具，用于分析和表示完成给定项目所涉及的任务。 考虑到项目