模型的关键点是对每个观点设置独立的不确定水平(`error bar`)，即模型中的噪声（波动性）独立，可以用如下方程组更加精确地描述

MIMO系统中天线选择算法研究，熊建伟，钟强，在瑞利衰落信道条件下,通过天线选择可以提高多输入多输出(MIMO)系统的容量,并能有效地降低M IMO系统的复杂度和射频成本,天线选择算法�

使用机器学习识别欺诈（项目概述） 项目目标 在2000年，安然（Enron）是美国最大的公司之一。 到2002年，由于广泛的公司欺诈行为，该公司破产了。 在最终的联邦调查中，大量的通常是机密信息被输入到公共记录中，包括成千上万的电子邮件和高级管理人员的详细财务数据。 这些数据已与手工生成的欺诈案件中感兴趣的人的名单相结合，这意味着被起诉，与政府达成和解或辩诉交易或作证以换取起诉豁免权的个人。 这些数据为146名员工创建了21个要素的数据集。 该项目的范围是创建一种算法，该算法能够识别可能实施欺诈的安然员工。 为了实现此目标，部署了探索性数据分析和机器学习以从异常值中清除数据集，识别新参数并将

中断概率矩阵代码信标辅助双跳CRN中中继选择方案的性能评估 这是Matlab的文章代码：“在硬件噪声的影响下，信标辅助双跳认知无线电无线传感器网络中中继选择方案的性能评估”。 18，6，pp.1-24，2018。 ＃文章摘要 为了解决认知无线传感器网络（CR-WSN）的能量约束和频谱稀缺问题，考虑了一种底层解码和转发中继方案，其中能量受约束的次要源和中继节点能够从多节点收集能量。天线功率信标（PB），并使用所收集的能量将源信息转发到目的地。 基于时间切换接收器架构，考虑了三种中继协议，即混合部分中继选择（H-PRS），常规机会中继选择（C-ORS）和最佳机会中继选择（B-ORS）协议，以增强端-最大干扰约束和收发器硬件损害共同影响下的终端性能。 为了进行性能评估和比较，我们得出了中断概率（OP）和吞吐量（TP）的精确渐近闭式表达式，以提供对我们提出的协议对瑞利衰落信道上的系统性能的影响的深刻见解。 最后，仿真结果验证了理论结果。 工具： MATLAB版本：9.1（R2016b）操作系统：Windows 7 致谢：这项工作得到了韩国能源技术评估与规划学院（KETEP）的“能源技术人力资源

AutoBlur_CNN_Features 基于以下代码： ： 脚本，用于提取具有不同ConvNet的CNN深度特征，然后将其用于具有线性核的SVM分类器的图像分类任务，涉及以下小型数据集：足球[1]，飞鸟[2]，17flowers [3]，ImageNet-6Weapons [4]和ImageNet-7节肢动物[4]。 使用VGG16提取的功能或MobileNet进入SVM分类器。 允许比较使用完整图像或使用AutoBlur方法过滤之间的差异 随代码一起提供了Soccer数据集，因此可以轻松对其进行测试： 足球：原始图像 SoccerAutoBlurBB：应用AutoBlur过滤技术并使用相应的边界框裁剪后的原始图像 参考： [1]范德·韦耶尔（J. van de Weijer），施密德（C. Schmid），着色局部特征提取，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。

描述： 用于以下基于MI的特征选择方法的代码（Matlab / C ++ Mex）： - 最大相关性 (maxRel) - 最小冗余最大相关性（MRMR） - 最小冗余 (minRed) - 二次编程特征选择 (QPFS) - 互信息商（MIQ） - 最大相关最小总冗余 (MRMTR) 或扩展 MRMR (EMRMR) - 光谱松弛全局条件互信息 (SPEC_CMI) - 条件互信息最小化 (CMIM) - 条件 Infomax 特征提取 (CIFE) 参考： [1] Nguyen X. Vinh、Jeffrey Chan、Simone Romano 和 James Bailey，“基于互信息的特征选择的有效全局方法”。 2014 年 8 月 24 日至 27 日在纽约市举行的第 20 届 ACM SIGKDD 知识发现和数据挖掘会议 (KDD'14) 上发表。

轴承matlab代码轴承选择 使用Matlab代码选择63和64系列的轴承，给定代码的输出位于标题下的最后一个注释部分的输出之后。可以通过更改输入参数来运行此代码，以进行所需的设计

这是我们为基于改进的二进制萤火虫算法 (BFFA) 进行特征选择而开发的 Matlab 工具箱，称为基于回报成本的二进制 FFA (Rc-BFA)。 该程序的详细信息可以在已提交给 INFORMATION SCIENCES 期刊的论文“A Return-Cost-based Binary Firefly Algorithm for Feature Selection”中找到。 在这个工具箱中，主函数被命名为“main”。 . 在此功能中，您可以通过更改“fly”的值来选择不同的数据集。

用于三星手机锁频的软件

pent 估计Copula熵和传递熵 介绍 实现了估计参数熵和传递熵的非参数方法。 估计copula熵的方法由两个简单步骤组成：通过等级统计估计经验copula和使用k最近邻法估计copula熵。 Copula熵是用于多元统计独立性测量和测试的数学概念，并被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。估计copula熵可以应用于很多情况，包括但不限于变量选择[2]和因果发现（通过估计传递熵）[3]。有关更多信息，请参阅Ma and Sun（2011） 。有关中文的更多信息，请点击。 用于估计传递熵的非参数方法包括两个步骤：估计三个copula熵和从估计的copula熵计算传递熵。还提供了条件独立性测试的功能。有关更多信息，请参阅Ma（2019） 。 功能 pent-估计copula熵; Construct_empir