图像矩阵matlab代码scikit-粗糙集 这是一个基于的MATLAB代码的粗集特征约简算法的实现。 还提供了与scikit-learn软件包的集成。 安装 可以使用Python的pip实用程序轻松安装该软件包。 用法 用法非常简单，与scikit的功能选择模块相同： from scikit_roughsets . rs_reduction import RoughSetsSelector import numpy as np y = np . array ([[ 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ]]). T X = np . array ([[ 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 0 , 1 ], [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 ], [ 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 1 , 0 ,

矩阵按键加独立按键（自带仿真）

内涵完整可运行提交代码和格式化报告

一个可用于为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且可证明正确的算法的人工智能系统

基于Python的对 汽车电子ECU的通信矩阵数据库文件（.dbc）的解析 将DBC转化为程序识别代码。让你的自动化，批量信号，报文测试，成为可能

图像矩阵matlab代码贝叶斯 MATLAB代码可运行维稳健的MCMC来进行分层贝叶斯反演，如Dunlop，Iglesias和Stuart撰写的《分层贝叶斯能级集反演》所述。 提供了三个示例正向模型：直接点观测，地下水流模型和电阻抗层析成像模型。 提供了以下文件： run_mcmc.m ，在文件开头定义的参数（网格分辨率，样本数量，先前的平滑度等）下执行MCMC。 可选地，输出可以显示为数字。 长度比例参数和一些傅立叶模式的痕迹保存在内存中。 gaussrnd.m根据给定的平滑度参数alpha，反比例尺参数tau和网格大小N，从本文概述的高斯先验生成2D样本。该样本在傅立叶空间中提供，并重整为N ^ 2 * 1向量。 make_lvl.m取一个代表连续函数的方阵，以及两个级别的阈值，返回代表分段常数函数的矩阵。 阈值函数采用的值在此文件中定义。 ell.m选择适当的正向模型，将阈值函数映射到输出测量值。 这三个模型包含在model_id.m，model_gwf.m和model_eit.m中。 model_id.m对分段常数字段进行直接观察。 观察是在J点的正方形网格上进行的。 J在文件

改进的8点算法用来计算基础矩阵，对3维重建很有帮助

动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法， 目前已广泛应用于工业过程控制。它基于对象阶跃响应系数建立预测模型， 因此建模简单， 同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。

协方差矩阵详细论述，求解，以及通过计算机计算！

针对稀疏矩阵用三元组表示法和十字链表表示法进行表示，并能完成稀疏矩阵的加法和减法