matlab代码影响OSIRIS_Model OSIRIS海洋生态系统模型被设计为相对快速和简单，并允许检查多个相互作用的同时模拟的压力源对海洋生态系统的影响。 运行许多模型变体（使用拉丁超立方体采样工具）可以对结果的不确定性进行量化。 该模型由Richard Bailey用Matlab版本R2019b编写，可在Mac OS，Windows和Linux上运行。 快速开始： 下载所有文件夹和文件后，在Matlab中打开并运行“ OSIRIS_v1_0_0_0.m”。 在“ OSIRIS_v1_0_0.m”中，有4个参数可供选择（ Prefix, n_LHS, plot_network, plot_timeseries ），并且这些注释在代码内的注释中提供。 从此存储库下载的模型被设置为可以运行30年，并运行2个模型变体（ n_LHS=2 ）。 第一个LHS运行始终使用中心参数值，没有不确定性，所有其他模型运行都使用在不确定性范围内采样的参数。 绘制的时间序列（当n_LHS>1是上一次运行模型时）。 要立即看到没有不确定性的结果（在强制或参数方面），请设置n_LHS=1 。 模型输入和输出

视频图matlab代码请阅读我的论文，特别是第3章。 您还想阅读我的方法所依赖的Papazoglou等人的ICCV2013（但我想删除此依赖项）。 阅读HOWTO.txt，了解如何运行我的代码。 目录“数据”包含输入图像，预先计算的时间超像素等。 目录“ external”包含外部的matlab代码，这些代码将从我的python代码中调用。 有很多事情需要改进。 视频表示 标记时间超像素的想法还不错。 但是，即使单个tsp轨迹同时包含fg和bg像素，它们也会被赋予相同的标签。 可能需要一些后期处理。 一元潜力 在轨迹上扩散的想法很好。 为了计算fg可能性，我们目前依赖于Papazoglou等人的内外图，ICCV2013。 我想改进它，或用其他方法代替它。 -因为内部-外部映射并不稳健，所以特别是在有多个对象的情况下（请参见我的论文，第3.2节）。 -取决于阈值光流边缘，该边缘可能会忽略薄弱但重要的边缘。 -每个帧都完全独立地处理。 如何改善内外地图？ -使用TSP以3d方式拍摄光线。 -还有其他想法吗？ 最终外观模型和位置模型不好。 -训练随机森林需要阈值散布在内部概率中。 这听起来很

matlab代码 qcqp MIMO 多中继干扰网络中的分布式多流波束成形 该存储库包含用于在第 VI 节中提出的分布式联合传输和中继波束成形滤波器优化的 Matlab 代码。 来自以下论文：CM Yetis 和 RY Chang，“MIMO 多中继干扰网络中的分布式多流波束成形”，IEEE Access，第一卷。 7, pp. 7535 - 7554, Jan. 2019。可以修改代码以获得同一篇论文中提出的分布式发射波束成形滤波器优化。 抽象的 在本文中，考虑了在存在直接链路的情况下由多个放大转发 (AF) 中继辅助的干扰网络中的多流传输。 目标是在流信号与干扰加噪声比 (SINR) 约束下通过波束成形优化来最小化发射器和中继器的总功率。 对于发射波束成形优化，问题是众所周知的非凸二次约束二次规划 (QCQP)，它是 NP 难以解决的。 经过半有限松弛 (SDR) 后，可以通过乘法器交替方向法 (ADMM) 算法来优化解决问题，以进行分布式实现。 解析和广泛的数值分析表明，所提出的 ADMM 解决方案收敛到最佳集中解决方案。 所提出算法的收敛速度、计算复杂度和消息交换负载优于现有解

元胞自动机，亦被称为细胞自动机。CA的经典案例是定义一个网格，网格上的每个点代表一个有限数量的状态中的细胞。过渡规则同时应用到每一个细胞。典型的转换规则依赖于细胞和它的（4个或8个）近邻的状态，虽然临近的细胞也同样使用。CA的应用在并行计算研究、物理模拟和生物模拟等领域。在数学建模中，一般是借鉴元胞自动机的概念，应用于具体的适合于机理建模的问题中。这类问题的典型特征是，所研究的问题是一个系统问题，系统是由若干个一个或几个不同类的对象组成，经典的模型不适应。典型的问题如滴滴打车问题、开发小区问题。

【路径规划】基于A星算法实现多机器人仓储巡逻路径规划问题附matlab代码

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

阻尼最小二乘法matlab代码项目1：使用多层感知器的双月分类问题 使用MLP项目1 –团队一的双月分类问题 Abhinav Karthik Sridhar科学硕士–电气工程，美国亚利桑那州立大学 Sanjay Kumar Reddy理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 Venkata Motupalli理学硕士–美国亚利桑那州立大学电气工程 摘要-该项目的关键思想是在上下月球上使用随机数据点（1000），并以给定的距离'd'进行分隔，并使用三种神经网络案例对它们进行分类：反向传播，带动量的反向传播和Levenberg- Marquardt使用多层感知器。 简介多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络。 一个MLP至少由三层节点组成。 除输入节点外，每个节点都是使用非线性激活函数的神经元。 MLP利用称为反向传播的监督学习技术进行训练。 它的多层结构和非线性激活将MLP与线性感知器区分开来。 它可以区分不可线性分离的数据。 图1多层感知器网络 每个MLP都具有激活功能，隐藏层的数量以及与每个隐藏层相关的隐藏神经元的数量以及与训练方法相关的学习率。 因此，我们使用Levenberg-

gabor分析matlab代码AMATH 482：数据分析的计算方法 该存储库用于课程作业。 这五项任务是： 超声波问题 Gabor 变换 主成分分析 音乐分类 用于分类时尚的神经网络-MNIST 每个文件夹都包含MATLAB代码或PYTHON代码和一个PDF报告： 抽象的 介绍和概述 理论背景。 算法实现与开发 计算结果 总结和结论 使用的 MATLAB 或 PYTHON 函数和简要实现 MATLAB 或 PYTHON 代码

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核密度分布的matlab代码纳米级分布的定位分析器 (LAND) LAND 是用于定量分析单分子定位显微镜 (SMLM) 数据的软件包。 它专为评估大样本量和具有高发射体密度的数据而设计。 2D 和 3D SMLM 数据分析 算法： 基于密度的噪声应用空间聚类 (DBSCAN) 基于 Voronoi 的聚类分析 里普利函数 径向分布函数 (RDF) 最近邻分析 (NN) 距离分析 量化核纳米结构的构象和纹理的算法 (SMLM-ConText) 数据可视化 具有批处理功能的用户界面 文档 有关如何使用该软件的详细说明（包括示例），请参见 . 入门 以下部分介绍了如何获取软件副本以及如何将其安装到本地计算机上。 有关如何使用该软件的详细说明（包括示例），请参见 . 要求 MATLAB R2014b 或更新版本 统计和机器学习工具箱 图像处理工具箱 （可选，但强烈推荐用于更快的计算） （此发行版中包含副本） 建议至少 8 GByte RAM。 安装 从下载软件包 解压LAND-master.zip 将生成的LAND-master目录复制到本地 MATLAB 工作目录中 要使用 LAND，请右