离散控制Matlab代码分层建筑微电网 介绍 该MATLAB代码由两级分层模型预测控制（HMPC）组成，用于管理装有锂离子电池，光伏太阳能电池板（PV）和插电式电动汽车（PEV）的建筑微电网，如以下方案所示。 这种控制结构是一种简化的结构，通过实施经济权力分配突出了第三级控制水平。 方法 1.正在研究的植物 1个具有实际数据的光伏电缆（〜0-1 kW） 1建筑物的功耗在0-0.8 kW之间 1个锂离子电池组（容量：68 kWh /最大充电和放电速率：+/- 10 kWh） 1辆带有1个锂离子电池组的电动汽车（容量：68 kWh /最大充电和放电速率：+/- 2.5 kWh） 2.拟议控制 具有日常市场的三级控制层 地平线（Nh）：48h（天气预报+耗电量） Ts'：24小时（建筑物每天向社区汇总员发送第二天承诺的电力交易计划） Ts：1h（电力交易计划的离散化） 盘中市场的三级控制层 地平线（Nh）：6h（天气预测+功耗） Ts：1h（最后时刻购电） 模拟 您可以通过观看无干扰的分层控制和有干扰的分层控制的模拟视频来预览HMPC： 无干扰的分级控制 有干扰的分级控制

HiPS工具是由信州大学计算机科学与工程系开发的，它是使用Microsoft Visual C＃和C ++开发的Petri网的工具设计和分析。 HiPS工具具有直观的GUI方式，可实现分层和/或定时网络设计。 HiPS工具还具有静态/动态分析功能：T不变检测，可达性路径分析，死锁状态检测和k有界分析。 另外，可以对每个点火步骤执行随机行走模拟。

内容 历史 这项工作的第一个版本被 CVPR 2016 接受。 在 arxiv 上上传了扩展工作。 。 此版本建立在先前版本的基础上，包括以下内容： 我们收集了比 CVPR 提交大 3 倍的扩展排球数据集。 我们对实验结果进行了进一步分析，并包括与一组额外的基线方法的比较。 我们实施了我们方法的一种变体，以对人员执行空间池化策略。 提供的数据集是扩展版本。 请使用并与此版本进行比较。 抽象的 在群体活动识别中，可以根据代表活动的个体的动态来推断整个活动的时间动态。 我们基于 LSTM 模型构建了一个深度模型来捕捉这些动态。 为了利用这些观察结果，我们为群体活动识别问题提出了一个两阶段的深度时间模型。 在我们的模型中，LSTM 模型旨在表示序列中个人的动作动态，而另一个 LSTM 模型旨在聚合人级信息以了解整个活动。 我们在两个数据集上评估我们的模型：集体活动数据集和一个新的排球

该规范定义了一个通用接口来与分层映射交互，分层映射是一种数据结构，表示由复合键（即路径）索引的分层组织信息。

ICPR2020论文《Filter Pruning using Hierarchical Group Sparse Regularization for Deep Convolutional Neural Networks》开源代码，可对模型进行分层分组稀疏正则化，可以根据这个做剪枝，效果接近SOTA，可以对vgg11、vgg13、vgg16、vgg19及其bn、resnet18、resnet34、resnet50等在cifar10/100/tinyImagenet上分别实现

从头开始的分层聚集聚类

层次聚类matlab代码层次聚类算法 matlab代码，采用了单链接，完全链接和平均链接算法的层次聚类算法。

层级分类是机器学习中分类问题的一个子问题，即标记是以层级的形式进行组织，模型利用层级信息，提高分类的效果。该论文是层级分类的综述论文。

分层强化学习的paper

《Bayesian Data Analysis》一书中的第5章Hierarchical Bayesian Model有个关于层次贝叶斯模型的例子。该书讲了方法，但没有实现的代码。我把用R实现该模型的过程记录在文档。文件夹还包含了该书的数据集