智能优化算法-双层优化算法】基于双层优化算法求解多目标优化文题

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。

信号分解的matlab代码稀疏2DCCA 用法：只需在MATLAB中运行demo.m文件。 我已使用MATLAB 2017b版本成功运行了这些脚本。 如果您在运行此模拟设置时遇到任何问题，请提出问题。 我将尝试尽快做出回应。 如果您使用提供的MATLAB代码，请引用本文 Muhammad Ali Qadar，AbdeldjalilAïssa-El-Bey，Abd-Krim Seghouane，通过惩罚矩阵分解进行的二维CCA，用于结构保存的fMRI数据分析，数字信号处理，第92卷，2019年，第36-46页，2019年。 可以在这里访问本文 感谢Navid Shokouhi在此代码开发过程中提供的帮助。

基于MATLAB编程，利用PSO寻找函数全局最优（可自行扩展）； 代码注释多，简化强，仅一重循环，便于理解PSO算法编程

使用 Peter Kovesi 的算法并基于他的 Matlab 代码计算图像中的边缘和角落相位一致性。

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神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning 这是 Andrew Ng 制作的在线课程 Machine Learning 的笔记本。 内容以“周”分隔，并在文件名后面注明了一个关键思想。 Week_1：优化线性回归模型的 θs：[1] Gradient Descent ； [2]正规方程； Week_2：梯度下降和正态方程的正则化方法； Week_3：分类模型 Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。

极限学习机的matlab代码

matlab交叉检验代码用于在时间中查找结构的代码模块：可视化和分析行为时间序列 这是一个github存储库，其中包含五个Matlab代码模块，以及本文中介绍的示例示例“在时间中发现结构：可视化和分析行为时间序列” 。 是纸。 这些代码模块旨在帮助具有不同程度编程技能的行为研究人员解释和分析高密度多模式行为数据。 这五个模块包括： 循序渐进的“编程基础”教程，向新手程序员介绍常见的行为时间序列数据以及导入和操作这些数据所必需的脚本。 它还提供用于在所有模块之间使用通用数据格式来回转换数据的脚本，以方便修改模块材料以与用户数据一起使用， 脚本以可视化原始行为时间序列， 描述时间事件分布结构的脚本：突发性计算。 这是一种量化事件发生时间规律性的方法（Goh＆Barabási，2008）， 脚本以交叉递归定量分析（CRQA）来表征多个时间尺度上的非线性动力学（Zbilut，Giuliani和Webber，1998年）， 脚本来量化一组相互依赖的多峰行为变量之间的方向关系，格兰杰因果关系，格兰杰，1969年； Bressler＆Seth，2011年）。 五个模块相互补充，但每个模块都是独立的。

Matlab代码移植SSSI 地震模拟，勘测和成像（SSSI） SSSI旨在为勘探地球物理学中的数值模拟提供一个程序包。 它以学生和勘探地球物理学专业人士为目标。 最重要的目的是为感兴趣的用户提供一个简单，组织良好的库，以学习勘探地球物理学中的一些流行算法和数值方案，而不是计算的高性能。 因此，采用MATLAB作为编码平台，以提高代码的可读性，简化数据可视化等。众所周知，MATLAB中的嵌套for循环比编译语言要慢得多。 为了使SSSI高效，我们使用C生成一些经常调用的函数的MEX文件。 当前，SSSI中已实现的主要功能如下： •2D / 3D的声波模拟 •2D的弹性波模拟 •基尔霍夫（Kirchhoff）的移居 •反向时间迁移（RTM） •最小二乘RTM（LSRTM） •全波形反演（FWI） 使用此用户指南，用户可以轻松，快速地开始将SSSI用于适当的应用程序。 对波动方程和地震成像数值模拟的详尽介绍不在本用户指南的范围之内。 因此，仅显示和解释必要的方程式以保持内容简洁。 有兴趣的用户可以参考参考文献以获取更多详细信息。 除了MATLAB（建议使用2012a或更高版本）之外，如果需