该函数根据 Abraham Lempel 和 Jacob Ziv 在论文“On the Complexity of Finite Sequences”中提出的工作计算有限二进制序列的复杂度，该论文发表在“IEEE Transactions on Information Theory”，Vol。 IT-22，没有。 1，1976 年 1 月。 从该角度来看，该算法可以称为“ LZ76”。 该函数支持两种评估序列复杂度的方法： 1. 分解为详尽的生产流程2.分解成原始生产过程穷举复杂度可以被认为是 LZ76 中提出的复杂度测量方法的下限，而原始复杂度是上限。 目前，仅支持具有二进制字母 (0, 1) 的序列。 如果您发现此功能有用、发现它的错误或有任何改进建议，请随时给我发电子邮件。

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【智能优化算法】基于遗传算法求解非线性目标函数最小值问题含Matlab源码.zip

使用AFO算法以及其他GA和PSO算法求解不确定多式联运路径优化问题。同时和MATLAB自带的全局优化搜索器进行对比。 直接运行main.m 需要matlab2021及以后版本。 考虑不确定性的模糊多式联运路径优化研究，可以在满足运输方案经济环保双重要求的同时，增强运输 方案的鲁棒性，提高企业的抗风险能力。本文建立了模糊需求和模糊运输时间下低碳低成本多式联运路径优化模 型，针对连续型元启发式算法无法直接求解离散型组合优化模型的问题，设计了基于优先级的通用编码方式；在 此基础上，为进一步提高算法的求解质量，提出了带启发式因子的特殊解码方式。

matlab导入excel代码utl_how_to_stream_stacked_multiple_json_files_into_sas_dataset 如何将堆叠的多个json文件流式传输到sas数据集中。 关键字：sas sql join合并大数据分析宏oracle teradata mysql sas社区stackoverflow statistics人工智慧AI Python R Java Javascript WPS Matlab SPSS Scala Perl CC＃Excel MS Access JSON图形映射NLP自然语言处理机器学习igraph DOSUBL DOW循环stackoverflow SAS社区。 How to stream stacked multiple json files into sas dataset github (Do not use the readme.md to copy and paste use the .sas file) https://tinyurl.com/y923phgr https://github.com/rog

计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵 计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵

本资源提供了一个使用MATLAB实现的三次样条插值（Cubic Spline Interpolation）的示例代码。三次样条插值是一种在给定数据点集合之间插入平滑曲线的方法，该曲线由一系列三次多项式段组成，每段只在相邻的两个数据点间有效。这种插值方法特别适用于需要通过一组离散数据点生成平滑曲线的情况，广泛应用于数据可视化、信号处理和数值分析等领域。 示例代码详细注释了每一步的执行过程，包括如何使用MATLAB内置函数进行三次样条插值，以及如何手动实现三次样条插值算法，以便于读者深入理解其工作原理和实现细节。此外，代码还具备历程，读者可以通过使用实例来直观展示插值效果并学习子函数的调用。 通过本资源，读者不仅可以快速掌握如何在MATLAB中进行三次样条插值，还能深入了解其背后的数学原理和计算方法，为解决实际问题提供有力工具。 若有问题请随时和博主联系，博主将切身指导！！

参考文献：   [1]  刘自发,于普洋,李颉雨.  计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划    [J].  电力自动化设备,  2023,  43  (03):  72-79.     [2]  任智君,郭红霞,杨苹,等.  含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置    [J].  太阳能学报,  2021,  42  (09):  33-38.     [3]  高红均,刘俊勇.  考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划    [J].  中国电机工程学报,  2016,  36  (18):  4911-4922+5115.           分析系统灵活性供需关系，建立灵活资源运行-规划联合优化双层配置模型。运行层引入灵活性不足率作为系统灵活性评价指标，将网损和弃风弃光量计入经济惩罚，以系统年运行成本最优为目标；规划层引入系统综合安全性指标对系统安全性进行评估，以系统年综合成本最优为目标。采用粒子群优化算法对双层配置模型进行求解。最后，利用IEEE 33节点配网系统对算例进行仿真，结果验证了所提运行-规划联合双层配置模型能有效减少网损和

matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

% function [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) ％ 输入% fun_name 被调用的函数名% a 区间输入的下界向量% b 区间输入的上界向量%k CI展开的顺序%K 每个区间变量的扫描（验证）点% 切比雪夫多项式的扩展扩展类型-“完整”或“部分” ％ 输出y_lb响应下限％ % y_ub 响应上限 ％ 例子%[y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98]',[1.01 2.02]',4,10,'full');