有限元数值计算，电磁场和流体动力学，C代码和Matlab代码

在决策表中，为了评价某条件属性的重要性，不但要考虑这个属性（单一属性）相对于决策属性的重要性，还要考虑该条件属性与其他条件属性构成的属性集的重要性．在属性集依赖度比单一属性依赖度更加可信的事实基础上，提出了一个基于可分辨矩阵的属性集依赖度计算方法．该方法能够较快地获得可分辨矩阵，并直接求出属性集的依赖度，从而大大降低了算法的时间复杂度．实例验证了该方法具有较好的有效性和较低的时间复杂度．

matlab方位角计算代码 关于 这是MATLAB函数和类的集合，旨在提供基本的轨道分析功能。 该工具箱供寻求快速简便计算的用户使用，这些计算可作为任务计划的起点，但是，该工具箱不足以进行全面的任务设计。 本自述文件概述了此工具箱中实现的一些关键功能和方法。 在源代码中找到的相关功能文档中或使用MATLAB help命令概述了特定的文档和假设。 有关各种用例的示例，请参见orbital-toolbox/example_usage/目录。 该工具箱基于最初为悉尼大学的任务而开发的代码。 此后，该代码已重构为在更一般的情况下使用，而某些原始任务仍显示为示例用法。 内容 安装 使用以下方法之一将此存储库克隆到本地计算机： git clone git@github.com:MatthewSuntup/orbital-toolbox.git git clone https://github.com/MatthewSuntup/orbital-toolbox.git 导航到您在MATLAB的文件树中克隆存储库的目录 右键单击orbital-toolbox目录，然后选择“ Add to Path -

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该matlab代码主要计算图像之间的欧氏距离！！

里面包含了08-19年数据计算的企业KZ指数，融资约束指标。有详细的步骤

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matlab 视差图计算代码光流视差误差计算和可视化 该存储库通过基于真实值评估和可视化流误差和视差误差，为光流算法提供了比较工具。 该代码已在 MATLAB 中实现，它以一种易于使用的方式集成了计算、可视化和编程。 快速开始 为了快速理解基本概念和实现，运行 demo.m，它接受地面实况和估计的流量和视差图作为光流误差和视差误差计算和显示的输入。 光流数据集 请参阅这篇关于“光流算法的评估数据集和基准：综述”的评论论文，以选择优选数据集以用于特定任务和培训的关键实施： 用法 流程演示 flow_read() → 从 PNG 图像加载流场 F flow_visualization → 以 u 和 v 作为函数的输入显示光流的颜色图和可视化（这里 u 和 v 分别指流场的水平和垂直分量）并输出循环编码的 uint8 图像flow_error → 计算流场和地面实况之间的流量误差flow_error_image → 显示流场和地面实况之间的流动误差flow_write → 将流场 F 保存为 png 格式 立体声演示 disp_read() → 从 PNG 图像加载视差图 D stereo