matlab实现变异系数法求权重代码，输出结果包括变异系数法所求得的权重以及利用该权重对对象进行打分。直接替换程自己的数据集即可运行

使用4-dκ-Minkowski空间的自然星积，研究具有四次相互作用且交换极限与通常的ϕ4理论一致的各种κ-Poincaré不变标量场理论。 κ-庞加莱不变性迫使动作中涉及的积分成为扭曲轨迹，从而为建模κ-Minkowski空间的非交换（C *-）代数定义了Kubo-Martin-Schwinger（KMS）权重。 在所有场论中，扭曲都对2点函数产生不同的平面单环贡献，而这些贡献最多是UV线性发散的。 其中一些理论没有UV / IR混合。 在其他情况下，UV / IR混合在异常零外部力矩下对2点函数的非平面贡献显示出来，而在非零外部力矩下保持有限。 讨论了这些结果以及相对于量子空间代数的KMS权重触发可观代数上KMS状态出现的可能性。

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变权排序法对汽车企业生存能力影响因素权重的确定，秦飞虎，，本文在参考国际通用的沃尔评分系统的基础上，结合汽车行业的经济特点，确定了影响汽车企业生存能力的三大因素。这三大因素并无数

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蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

改进动态窗口DWA算法，模糊控制自适应调整评价因子权重，matlab代码，完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析，并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。 首先，代码开始时定义了一个地图map0，表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域，1表示障碍物。接着，代码对地图进行了旋转，以保证地图和预期设置的地图一致。然后，获取了地图的高度和宽度。 接下来，代码设置了绘图的参数，并绘制了地图中的障碍物。障碍物的坐标保存在obstacle数组中。然后，代码定义了起始点和目标点，并在图中绘制了起始点和目标点。 接着，代码计算了机器人的初始航向角，使其朝向目标点，以防止陷入局部最优。然后，定义了机器人的状态，包括位置、航向、线速度和角速度。 代码中的dt表示仿真步长，predictT表示前向模拟时间。obs表示障碍物的坐标数组，collisionR表示碰撞半径。 接下来，代码定义了运动学的限制，包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率

YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x) YOLOv8 pretrained Detect models are shown here. Detect, Segment and Pose models are pretrained on the COCO dataset, while Classify models are pretrained on the ImageNet dataset. Model size (pixels) mAPval 50-95 Speed CPU ONNX (ms) Speed A100 TensorRT (ms) params (M) FLOPs (B) YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6 YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9 YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2 YOLOv8x 640 53

包含两个数据集：mnist160和imagenet100 三个权重参数文件：yolov8n-seg.pt，yolov8n-cls.pt，yolov8n-pose.pt