舵
Matlab实现，用于基于快速随机映射的自动编码器。
该演示由两部分组成：源代码和数据。 数据包括测试数据集（MNIST和NORB）和随机矩阵。 （请使用此链接下载数据部分： : ）
要使用这些代码，您只需将所有文件解压缩到同一路径，然后运行“ demo_MNIST.m”和“ demo_NORB.m”。
主要的训练函数“ helm_train（）”可以如下调用：
例子：
[TrainingAccuracy，TestingAccuracy，Training_time，Testing_time] = helm_train（train_x，train_y，test_x，test_y，b1，b2，b3，s，C）；
％train_x是训练数据，train_y是训练标签。
％test_x是训练数据，而test_y是训练标签。
％b1，b2和b3是随机矩阵，它们预先存储在我们的演
2023-03-16 10:34:40
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CytoSPACE：scRNA-seq数据到空间转录组学数据的最佳映射
CytoSPACE是一种新颖的计算策略，用于在空间转录组（ST）测量可能包含多个细胞的贡献的情况下，将单细胞转录组分配给原位空间转录组数据。 我们的方法通过基于线性编程的优化例程将基于相关的成本函数最小化，从而解决了单个像元/点分配问题。
该存储库包含用于实现和评估我们的方法的代码以及一个应用该方法的案例研究。
我们方法的关键创新是：
与常规方法相比，CytoSPACE在单个细胞水平上解剖给定组织中细胞的空间组织。
由于我们的方法从scRNA测序数据中绘制了单个细胞，与可用的空间转录组学技术相比，每个细胞中都有大量的基因被测序，因此我们的方法显着改善了重建组织的基因覆盖率。
我们的方法不需要有关细胞类型和细胞状态的先验知识。
主要实现是作为Python 3软件包。 要查看SpatialDE的用法示例，请继续
2023-03-13 20:25:59
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matlab三维Logistic混沌映射（3D Logistic chaotic map）。三维logistic图的特征图(Characteristic plot of 3D logistic map)。三个混沌序列（An,Bn,Cn）随机序列图。
2023-03-09 18:49:53
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图像直方图均衡化算法matlab代码音调映射库
现实世界中的场景通常具有很大的动态范围（最亮与最暗强度之比），可以跨越几个数量级。
这样的高动态范围（HDR）图像无法在常规显示器上直接复制。
为了获得更自然的外观，必须将强度范围压缩到显示器的低动态范围，同时大致保持图像的外观。
此过程称为色调映射或动态范围压缩。
在MATLAB中已考虑并实现了许多有助于色调映射的算法。
用户可以根据速度，详细信息等的要求自由选择其中任何一个
线性和对数缩放
将HDR图像加载到程序中，并通过线性重新缩放像素值使其形象化。
可以完成线性重新缩放的不同范围，而不仅仅是0-255
请注意，HDR图像包含线性强度值，而低动态范围图像则被非线性量化，因此请使用伽玛校正来获得合理的图像。
创建了两种Gamma函数：
未缩放：应用该功能时不将输入图像缩放到0-1
缩放：缩放后应用函数，然后将线性重新缩放应用到0-255或max（0，minOrig）-min（255，maxOrig）
作为基线色调映射算法，在对数亮度域中执行重新缩放。
也就是说，计算亮度L
=
0.299R
+
0.587G
+
0.114B并取其对数
2023-03-08 10:15:34
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针对鲸鱼优化算法（WOA）容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷，提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法。首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群，增加种群的多样性；其次，提出了一种小孔成像反向学习策略，并结合最优最差反向学习思想，增加了寻优位置的多样性，提高了算法跳出局部最优的能力；最后，在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值，在保留鲸鱼算法优点的前提下，协调了算法的全局搜索和局部开发能力。通过对10个基准函数进行仿真测试，实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高。
2023-03-07 15:24:14
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