热传递matlab代码使用传热数据的TCN模型 TCN中间图像（训练期间的预测图像） 项目组织 ├── README.md <- Organizational chart of this project. │ ├── data │ ├── bdd_feu <- Bounds of the parameters to be used. │ ├── raw <- Data generated by MatLab code with uniform distribution. │ ├── train <- Data of the training sample. │ ├── test <- Data of the testing sample. │ ├── predicted <- Data (images only) predicted by the trained model. │ └── intermediate <- Data generated during training (after each 10 epochs). │ ├── docs <- Some useful mat

这组模拟使用交替方向隐式方法来求解 FD BPM 中出现的抛物线波动方程。 zip 文件包括以下程序： FDBPM3D_free_space.m - 3D 传播的动画和视频。 FDBPM3D_free_space_slice.m - 它显示了传播脉冲的切片。 FDBPM3D_free_space_volume.m - 它显示激光束在 1500 um 传播后在自由空间中的样子。 参考： RJ Schilling 和 SL Harris，使用 MATLAB 和 C 的工程师应用数值方法（Cengage Learning，1999），ISBN：0-534-37014-4。 K. Okamoto, Fundamentals of Optical Waveguides (Academic, 2000).ISBN-13: 978-0125250955

使用有限差分模拟在自由空间中传播 1000 微米的高斯脉冲。 只需运行脚本，您就会得到一个由以 1 um 步长传播的脉冲组成的表面。 参考： RJ Schilling 和 SL Harris，使用 MATLAB 和 C 的工程师应用数值方法（Cengage Learning，1999），ISBN：0-534-37014-4。 K. Okamoto, Fundamentals of Optical Waveguides (Academic, 2000).ISBN-13: 978-0125250955

舞台艺术5G 8K直播分析与舞台艺术未来传播思考——以《繁华众声：张艺、陈悦与国家大剧院管弦乐团音乐会》直播为例.pdf

城市环路车流波传播状态模糊车辆跟驰模型，袁月明，关伟，应用模糊推理建立车流波传播状态车辆跟驰模型，首先对视频采集技术采集的实际环路车流波数据进行统计分析得出车流波传播状态下车

8.2 复杂网络上的流行病传播 按照度分布，复杂网络可分为均匀网与非均匀网，它们的流行病传播是不同 的。对于前者，其动力学可由平均场或均匀混合方法给出；而对于后者，我们必 须考虑度分布的影响。如果一个网络的度分布在某一平均值附近且度分布指数衰 减，则度分布范围不大，可看作均匀的，这样的网络称为均匀网，如随机网与小 世界网等。当网络的度分布满足幂率或度分布的范围很大时, 应看作不均匀，这 样的网络称之为非均匀网，如 BA 无标度网等。本节将简单介绍流行病在均匀与 非均匀网上的传播，并介绍无标度网上零传播阈值的有趣结论[15]。 8.2.1 均匀网中的流行病传播

单层感知器神经网络matlab代码感知器 用于MATLAB的带有反向误差传播学习方法的人工神经网络类。 sigmod传递函数。 这种实现是简单而有效的。 与许多其他针对单个神经元具有单独类的多余实现不同，此代码基于矩阵代数，因为神经元层本质上是矢量，轴突权重不过是矩阵。 人工神经网络的矩阵表示法使所有方法和计算都变得优雅而高效，而计算成本却更低。 缺少许多多余的参数可提供用户友好的体验。 ＃＃方法 PERCEPTRON（layers_vector）-创建具有指定数量的神经元的PERCEPTRON实例。 图层矢量可能类似于以下[10,12,12,12,5]。 具有上述层向量的网络将具有10个输入传感器神经元，三层关联神经元，每个神经元具有12个神经元和5个输出神经元。 forward（obj，input_col_vector）-从输入到输出的正向计算方法 backprop（obj，input，desirable_output，eta）-单一样本反向误差传播方法。 参数“ eta”控制收敛速度，通常为0 <eta <1。典型值eta = 0.001。

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