svd算法matlab代码code_WSTNN Matlab代码 张量N管状秩及其低阶张量恢复的凸松弛 Copyright: Yu-Bang Zheng, Ting-Zhu Huang, Xi-Le Zhao, Tai-Xiang Jiang, Teng-Yu Ji, and Tian-Hui Ma 1）。 开始使用 运行以下Demo_LRTC来比较各种方法。 2）。 细节 更多细节可以在[1]中找到。 [1] Y.-B. Zheng, T.-Z. Huang*, X.-L. Zhao, T.-X. Jiang, T.-Y. Ji, and T.-H. Ma, Tensor N-tubal rank and its convex relaxation for low-rank tensor recovery. 比较的低秩张量完成方法如下： 1. HaLRTC [2] Tucker decomposition based method 2. TNN [3] t-SVD based method 3. WSTNN [1] t-SVD based method 比较的张量鲁棒主成分分析方法如

(精品word)五种灰色关联度分析matlab代码.doc

matlab代码影响Functional-Multiplex-PageRank ％++++++++功能复用页面等级++++++++++++++++++++++++++++ 此文件夹包含用于计算功能多路复用PageRank的MATLAB代码： ）MultiRank_Nodes_Layers.m是实际的MultiRank算法，它针对每个参数值gamma，s，a生成节点的排名和层的排名。 2）MultiRank.m针对给定的s和a值，计算间隔（0,3）中不同伽玛值的Multirank。 3）MultiRank_plots.m是用于生成顶级节点和层的图的代码 欧洲空中多重运输网络EUAirTransportation_layers.txt EUAirTransportation_nodes.txt EUAir Transportation_multiplex.edges的数据集 文件read_airports.m用于读取上述数据集，并以MATLAB代码读取的格式放置。 functionalPageRank_duplex.m 给定影响向量z = [z ^（1,0），z ^（0,1），z ^（1,

omp算法matlab代码鲍里斯算法或鲍里斯推杆或鲍里斯旋转 用于在电磁场中数值跟踪非相对论性带电粒子的Boris算法。 基本算法可以在python脚本或Matlab脚本中找到。 C文件允许麦克斯韦速度分布中的多个粒子。 我已经为C输出（.csv格式）提供了一个matlab绘图脚本。 我已经包含了Matlab格式的功能文件。 C代码 要编译C代码，请使用自动工具：（1）autoreconf -i（2）./configure（3）make（4）./boris 注意：这是使用OpenMP（共享内存并行处理）进行并行化的。 用户可以禁用标题和行“ #pragma omp parallel for”。 Fortran90 可根据要求提供fortran90版本。 其他资源 有关推动粒子的其他资源，我推荐这两篇令人愉快的博客文章及其相关参考。 我相信还有用Java编写的示例代码：

图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率（k = 1 3 5 7） 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示： kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类

雅各比迭代matlab代码新元 随机异步随机梯度下降 s文件夹包含随机的Jacobi原型代码和用于生成算法收敛图的脚本。 阅读文件SETTING-UP，以获取有关下载哪些库，在何处找到代码以及如何构建和运行所有内容的说明。 文件matrices / matrix_list.txt包含代码在其上运行的矩阵的列表。 编辑文件以更改列表（如果需要），然后运行 cd矩阵./download.sh 下载所有矩阵并为其生成右侧向量。 要在所有矩阵上运行该算法，请执行以下操作。 cd数据./produce_data.sh 这会将算法的输出保存在data /文件中。 运行该算法的线程数在data / produce_data.sh中定义。 您可以使用的data / produce_data.sh中的另一个变量是MIS_PER_EPOCH。 它定义为在评估剩余范数之间进行的主要迭代（n步序列）的次数。 增加它会减少每个时期的启动/关闭开销，但也会降低收敛图的分辨率。 使用脚本data / make_plot.m生成图。 从Matlab运行： cd data; MIS_PER_EPOCH = 1; mak

ELES模型Matlab代码电动自行车/电动脚踏车的高级范围估计 介绍 此 simulink 模型旨在为电动自行车/电动脚踏车的能量需求建模 安装 此模型至少需要MATLAB-SIMULINK版本R2016a 。 需要工具箱：基本的内置工具箱就足够了 描述 代码 run_sim.m是需要从MATLAB运行的主文件。 run_sim.m还运行文件prepare_sim ，它提取 .gpx 数据作为高程和 x , y 信息的时间序列分布。 loadgpx.m是为该项目的信息需求服务的特定实现。 这不是通用实现，而是用于演示。 但是，程序员可以扩展它以满足他们的需求。 track是一个 Nx6 数组，其中每一行都是一个轨迹点 Columns 1-3是 X、Y 和 Z 坐标 Column 4是轨迹点与其前身之间的距离（以公里为单位） Column 5是以公里为单位的累积轨道长度 Column 6是跟踪点与其前一个点之间的斜率，以百分比 (%) 表示。 plot_track根据从 .gpx 文件解密的 x、y 和高程信息绘制路线的基本 3D 图。 ebike.slx simulink 文件，其中

hmm模型matlab代码Mattia的ML工具 高斯混合模型，隐马尔可夫模型和相关算法的另一个Matlab实现。 为学习而构建，用于下面引用的我的HRI'18论文。 该代码使用了Tom Minka的两个库： 快速安装： 光速： 详细： 高斯混合模型（GMM）：概率，梯度和熵计算 HMM：HMM的推理和学习（MLE，仅针对多元正态发射概率的MAP） 部分HMM（PHMM）：推理和学习（MLE，MAP仅针对多元正态发射概率） 多元正态分布（MVN）：MLE，MAP，后验预测，熵计算，梯度评估 多元T学生分布（MVST）：用于MVN的后验，拉普拉斯近似 分类分布：推理和学习（MLE，MAP） Dirichlet分布：推理和学习（MLE，Weigthed MLE，熵，KL散度） 数值稳定：对数概率空间实现 参考： 拉卡（Racca），马蒂亚（Mattia）和基尔基·维尔（Kyrki Ville）。 “针对时间任务模型的主动机器人学习。” 2018年ACM / IEEE人机交互国际会议论文集，纽约，纽约，美国，2018年，第123–131页。 汤姆敏卡。 “估计Dirichlet分布。” 技术

幅移键控（ASK）调制和解调通过用户给定的输入进行，并且此代码不需要任何其他工具箱。

88行matlab拓扑优化代码托斯 高效的51行Matlab代码，用于拓扑优化。 TOSSE（相同尺寸元素的拓扑优化）是用于2D和3D拓扑设计问题的Matlab代码。 该代码使用称为TOP88的经典88行代码作为基础，以开发一种硬0-1进化算法，该算法在每次迭代时都将元素杀死。 新代码由51行组成，并且不牺牲任何可读性，因此它对于想要接触该领域的从业人员很有用。 该算法显示出优于TOP88的平均范围和几乎没有棋盘格图案的结构的效率。 有关理论和数值结果的更多详细信息，可以查看以下文章： 用法 在此项目中，可以使用三个代码： tosse.m tosse_cant.m tosse3d.m 第一个是Messerschmitt-Bolkow-Blohm（MBB）光束的拓扑优化代码。 可以通过在Matlab终端中键入以下命令来启动代码： tosse(nelx,nely,volfrac,mu) 其中nelx是在x轴元素的数量， nely是在y轴上的元素数， volfrac是在最终的设计和所需的体积mu在所述体积降低参数。 一个实际的呼叫示例是： tosse(180,60,0.5,0.97) 对于1