计算稀疏矩阵往往比较头疼，有比较传统的共轭梯度CG算法，也有先验共轭梯法等。总的来说LU分解算法，效率比较高。这是标准的C代码

利用matlab编写的经验模态分解算法，主函数为eemd.m

求最小函数依赖集分三步:、判别一个分解的无损连接性、转换为3NF既具有无损连接性又保持函数依赖的分解算法（有详细例子）数据库原理必考

详细论述了经验模式分解(EMD)的激光雷达大气回波信号降噪信号处理方法, 并进行系统仿真及实验验证。这种基于ＥＭＤ的去噪算法适合处理含有脉冲的信号(如Block,Bump和脉冲回波信号等)。通过利用该算法对米(Mie)散射激光雷达大气回波信号进行分析处理, 其结果表明该去噪方法能去除大气回波中含有的噪声, 能为下一级消光系数反演提供高信噪比(SNR)的初始数据。

为降低建筑楼宇的能源消耗,研究建筑集群中的多个建筑楼宇共享冷热电联供系统、热能存储装置以及电池时的能源调度优化问题.考虑到建筑楼宇的能源需求和能源价格具有随机性,并且每个建筑楼宇以各自的费用最小化为目标,从随机规划和多目标的角度,建立建筑集群供能系统的两阶段多目标随机规划模型.为了提高模型的求解效率,提出将线性规划松弛与Benders分解算法相结合,从而获得建筑楼宇共享能源系统的Pareto最优解集.算例分析中通过CPLEX软件求解,对比分析不同随机因素对最优化建筑集群供能系统总费用以及建筑楼宇各自费用的影响程度,结果表明了所提出算法的有效性以及所构建的模型可以有效提高最优化决策的准确性.

SVMD 是一种稳健的方法，可以连续提取模式，并且不需要知道模式的数量（与 VMD 不同）。 该方法将模式视为具有最大紧凑频谱的信号，就像 VMD 一样。 已经证明，不知道模式数量的 SVMD 方法会收敛到与 VMD 相同的模式，因为知道确切的模式数量。 而且，SVMD的计算复杂度远低于VMD。 此外，与 VMD 相比，SVMD 的另一个优点是对模式中心频率的初始值具有更强的鲁棒性。

matlab开发-基于蒸发的水循环分解算法求解约束优化问题。求解连续约束优化问题的改进水循环算法

1) 查阅相关资料，了解推荐系统的基本概念、应用场景及其难点。 2) 掌握Python语言以及一些相关库的基本使用。 3) 在标准评测数据集MovieLens上验证推荐系统的多种算法。

nmf非负矩阵分解算法高维遥感图像维度压缩，主要进行nmf非负矩阵分解算法的数据降维。可任意降维。使用Python写成。

根据单个或多个宽频偶数长度电磁信号，根据VMD计算分量数据，展示含噪曲线、去噪曲线、分量时域、分量频谱、多测道曲线的图形绘制和数据生成。实现单条信号的独立运算，多条信号可选参数的独立运算并实现合并。 源码中包含一组测试数据，结果与matlab一致。