matlab cusum代码数据驱动 找到的数据 里面是什么？ 四个 ipython 笔记本： oxy给出了对数据的标准分析（无变化点） 变点比较了变化点检测方法不同，使曲线 multiple_changepoint使用两种方法进行多变点检测，即： 最优决策 窗户滑动 averaged_signal为超过 8 人平均的信号执行所有前面的步骤 Matlab 笔记本oxy.mat调用 matlab 函数cusum_padding.m计算均值的 cusum 和函数cusum_covariance.m计算协方差的变化。 脚本mat2python.py允许将数据从.mat加载到 numpy 数组中。 文件夹数据包含下载的数据集。 这是心理算术任务。 ＃＃如何使用它？ 大部分代码使用了该库。 的替代链接。 在使用代码之前安装它。 去那里了解函数是如何工作的。

dlt matlab代码事件驱动IP 用于尖峰神经网络的事件驱动的内在可塑性 (IP) 学习规则。 纸 题为“用于尖峰卷积神经网络的事件驱动的内在可塑性”的论文的模拟代码。 这篇论文还在审核中。 用法 代码在Matlab runtime，使用前请安装Matlab 2017+。 运行“example_convnet.mlx”开始实验。 ** 注意：如果要运行Fashion-MNIST数据集，请先解压“..\dlt_cnn_map_dropout_nobiasnn\data\fashion_mnist\train-images-idx3-ubyte.zip”。 接触 如有问题，请与我联系。 张安国 ()

本文介绍了在线增强Q学习算法，以为未知离散时间线性系统设计H∞跟踪控制器。 构建了由原始系统和命令生成器组成的扩充系统，并引入了折现性能函数，建立了折现博弈代数Riccati方程（GARE）。 提出了GARE解的存在条件，并为折现因子找到了下界，以保证H∞跟踪控制解的稳定性。 然后推导Q函数Bellman方程，在此基础上开发了强化Q学习算法，以在不了解系统动力学的情况下学习H∞跟踪控制问题的解决方案。 提出了状态数据驱动和输出数据驱动的强化Q学习算法来寻找控制策略。 与基于值函数逼近（VFA）的方法不同，事实证明，在满足持久激励（PE）条件的探测噪声下，Q学习方案不会带来Q函数Bellman方程解的偏差，因此，收敛到名义折扣GARE解决方案。 而且，所提出的输出数据驱动方法比状态数据驱动方法更强大，因为在实际应用中可能无法完全测量整个系统的状态。 以单相电压源UPS逆变器为例，验证了所提出的Q学习算法的有效性。

利用深度神经网络学习的特征进行多类轴承故障分类 该存储库包含提交给的论文的代码，该论文使用已学习的数据驱动功能进行故障诊断。 无需手动计算特征，而是通过深度神经网络从数据中学习特征。 然后将这些学习到的功能与SVM一起用于故障分类。 还提出了一种解释数据驱动功能的经验方法。 该论文已被接受并将出现在会议记录中。 数据： 我们使用公开可用的。 该数据集实际上是为预后应用准备的。 但是，我们将其用于故障诊断任务。 我们考虑四种故障类型：正常故障，内部故障，外部故障和球形故障。 原始数据是在几个月内收集的，直到其中一个轴承发生故障。 因此，对于正常情况，我们已在实验开始时收集了数据。 同样，对于错误情况，我们已在实验结束时获取了数据，该数据更接近发生错误的时间点。 我们实验中使用的文件的详细信息可以在下面找到。 提取后，包含原始数据的压缩文件提供了三个文件夹：1st_test，2nd_tes

This is the "Active contours driven by local and global intensity fitting energy with application to brain MR image segmentation" (referred to as LGIF model) of the MATLAB source code. LGIF model is very important to local area active contour model, which combines the CV model and the merits of LBF model.

一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法 本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维（2-D）图像的转换方法，该方法可以提取转换后的二维图像的特征，并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣，因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。 参考： L. Wen，X. Li，L. Gao和Y. Zhang，“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法，”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》，第1卷。 65，不。 7，页5990-5998，2018年7月。

如果你了解"模型"的定义是对现实的有选择性的精简，然后用这样的观点去读 DDD 这本书，你就会发现，DDD 其实没有什么太多的新鲜玩意，它更多地是可以看作是面向对象思潮的回归和升华。在一个"万事万物皆对象"的世界里，哪些对象是对我们的系统有用的？哪些是对我们拟建系统没有用处的？我们应该如何保证我们选取的 模型对象恰好够用？ 在 DDD 以及传统 OO 的观点中，业务而不是技术是一个开发团队首先要关注的内容，众多的框架和平台产品也在宣称把开发人员解放出来，让他们有更多的精力去关注业务。但是，当我们真正去看待时，会发现，开发人员大多还是沉溺于技术中，对业务的理解和深入付出的太少太少。其实要解决这个问题，就要先看清楚我们提炼出来的模型,在整个架构和整个开发过程中所处的位置和地位。我们经常听到两个词，一个是 MDD（模型驱动设计），一个是MDA（模型驱动架构）。如果 DDD 特别关注的是"M"(以及其实现)，那么，这个M应该如何与架构和开发过程相融合呢？我经常会看到我们辛苦提取出来的领域模型被肢解后，分散到系统的若干角落。这真是一件可怕的事情，因为一旦形成了"人脑拼图"，就很难再有一个人将它们一一复原，除非这个人是个天才。

This book discusses how model-based approaches can improve the daily practice of software professionals. This is known as Model-Driven Software Engineering (MDSE) or, simply, Model-Driven Engineering (MDE). MDSE practices have proved to increase efficiency and effectiveness in software development, as demonstrated by various quantitative and qualitative studies. MDSE adoption in the software industry is foreseen to grow exponentially in the near future, e.g., due to the convergence of software development and business analysis. The aim of this book is to provide you with an agile and flexible tool to introduce you to the MDSE world, thus allowing you to quickly understand its basic principles and techniques and to choose the right set of MDSE instruments for your needs so that you can start to benefit from MDSE right away. The book is organized into two main parts. The first part discusses the foundations of MDSE in terms of basic concepts (i.e., models and transformations), driving principles, application scenarios, and current standards, like the well-known MDA initiative proposed by OMG (Object Management Group) as well as the practices on how to integrate MDSE in existing development processes.

领域驱动设计方面的权威著作！ 作者：Vaughn Vernon 书名：Implementing Domain-Driven Design 特点： PDF高清文字版

随机模拟MATLAB代码天气文献资料 概述： 该项目主要致力于优化热电厂的运行策略，以使每天的发电量最大化。 项目主要包括四个部分： 数据预处理部分 特征提取部分 分类部分 策略优化部分 注意：运行项目时，请确保已将数据正确复制到输入数据文件夹（data_in）中。 环境 口译员： python 3.5，MATLAB 2020a 包裹 版本 麻木 1.18.2 matplotlib 3.0.3 大熊猫 0.25.3 张量流 2.1.0 斯克莱恩 0.0 海生的 0.9.1 代码文件 预处理模块 任务： 通过隔离森林检测异常值，并通过即时学习补充异常值 根据日期对原始数据进行分区 代码文件 描述 输入数据路径 输出数据路径 outlier_utils.py 检测并补充异常值 匹配和分类/ outlier_processed / preprocessing_main.py 预处理的主要功能 没有任何 没有任何 plot.py 绘制相关数字 outlier_processed /（相关） merge.csv（原始数据） 图形/相关性（相关性） 图/初始（原始数据） segmentation_