Castro 等人提出了通过随机抽样来逼近 n 人游戏的 Shapley 值的想法。 (2009) 并由 Maleki 等人进一步改进。 (2013) 和 Castro 等人。 (2017) 使用分层。 与他们的独立采样方法相反，在本文中，我们开发了一种算法，该算法使用一对负相关样本来减少估计的方差。 我们检查了八种具有不同特征的游戏来测试我们提出的算法的性能。 我们表明，在大多数情况下（八分之七），这种方法的方差至少与独立样本一样低，在某些情况下（八分之五），它显着（平均接近 60%）提高了估计质量。 对结果进行分析后，我们得出结论，在边际贡献可变性较高的游戏中，推荐的方法效果最好。

提供的电子表格是用于解决潮流问题的 GUI。 包括两种潮流算法（Newton-Raphson 和Fast Decoupled）。 运行电子表格需要 Excel 链接以及启用宏。 我还要感谢 Pravi 提供了大部分 Newton Raphson 文件和 GUI 的基础。 祝你好运！ 如果您有问题但不提供支持，请发送电子邮件。 我还有其他课程要上:) 只需最少的努力，快速解耦求解器就可以独立于电子表格运行。

充分利用这些模拟来了解从ABC到ALPHA-BETA到DQ转换，以及从ABC到DQ转换。 希望对您有帮助。 如果需要了解任何问题，请通过（nest2020engg@gmail.com）gmail与我联系。 谢谢....

使用基于高斯混合模型的机器学习对 2 类和 3 类问题进行一维矩阵分类。 它还包含一个基于矩阵的 AND 门示例和大小为 12 和 3 的输入样本

matlab开发-plotxxm。plotxx创建顶部和底部都有x轴的图形

将一维输入信号基于频谱分解为 k 个波段分离模式。 在这里，我们提出了一个完全非递归的变分模式分解模型，其中模式是同时提取的。 该模型寻找一组模式及其各自的中心频率，以便这些模式共同再现（1D）输入信号，而每个模式在解调到基带后都变得平滑。 使用乘数方法的交替方向方法可以有效地优化变分模型。 应用：音频工程中的信号分解、气候分析、医学和生物学中的各种通量和神经肌肉信号分析等。 这是经验模式分解（EMD；Huang et al. 1998）或经验小波变换（EWT；Gilles 2013）的变分替代方案。 参见：K. Dragomiretskiy 和 D. Zosso，变分模式分解，IEEE Trans。 信号处理（印刷中）。 http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.2288675

在此代码中，提供了 14 种方法来规范化数据。 将未归一化（或原始）的数据输入到特定的方法中，得到相应的归一化数据。

图例和线属性可以更改。 无需工具箱

该模型演示了一个的基本设计和基本操作具有以下规格的纯正弦波离网逆变器 输入电压：24V DC 标称输出电压：230V AC 额定功率输出：1kVA 见线性变压器块调制方法：正弦 PWM 参见 PWM 发生器模块电源频率：50Hz 参见 PWM 发生器模块载波频率：10kHz (200*50Hz) 参见 PWM 发生器模块控制方式：PI电压反馈控制 总谐波失真（THD）：在额定功率输出时<1> 25% 额定输出功率 为简单起见，输入直流链路电容器和输出 LC 滤波器分别为

基于区域的图像分割基本上已由 Chan-Vese (CV) 模型解决。 然而，当图像受到超过实际图像对比度的伪影（异常值）和光照偏差的影响时，该模型会失败。 在这里，我们实现了一个用于分割此类图像的模型。 在单个能量函数中，我们引入了 1) 防止强度异常值扭曲分割的动态伪像类，以及 2) 以 Retinex 方式，我们将图像分解为分段常数结构部分和平滑偏置部分。 然后，CV 分割项仅作用于结构，并且仅作用于未被识别为工件的区域。 分割使用相场参数化，并使用阈值动态有效地最小化。 有关理论和算法的完整描述，请参阅 D. Zosso、J. An、J. Stevick、N. Takaki、M. Weiss、LS Slaughter、HH Cao 的论文“Image Segmentation with Dynamic Artifacts Detection and Bias Correction”