IsingFit 该网络估计程序eLasso基于Ising模型，将l1正则逻辑回归与基于扩展贝叶斯信息准则（EBIC）的模型选择相结合。 EBIC是一种适合的度量，用于识别变量之间的相关关系。 生成的网络由变量（作为节点）和相关关系（作为边）组成。 可以处理二进制数据。

基于正规化网格的等值线生成，科学计算可视化实验作业

数据库正规化和设计技巧

数据融合matlab代码通过具有非凸罚分的稀疏正则化进行图像融合 该源代码包包括用于所提出的图像融合和联合问题算法的MATLAB源代码。 纸： 每个主要代码的具体功能如下图所示： FL1：采用L1规范化正规化的图像融合； FGMC：通过GMC正则化进行图像融合； FSL1：采用L1规范正则化的联合图像融合和超分辨率； FSGMC：通过GMC正则化进行联合图像融合和超分辨率； FDrealGMC：在真正的OCT和眼底图像数据集（PSF估计）上使用GMC正则化进行联合图像融合和反卷积；

贝叶斯正规化 BP 神经网络有效的避免了神经网络学习过程中的过拟合问题，且当实际资料中样本量有限或无法保证代表性时，使用贝叶斯正规化方法建立神经 网络可以提高其泛化能力

为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutional neural networks，S-CNN）进行隐写分析。该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。

摘要：分析了算术编码的理论基础，着重介绍WNC算法的实现方式。详细讨论了算术编码原理、正规化操作、WNC算法代码实现等技术。给出了一个切实可行的应用程序。