二次拟合MATLAB m文件代码OB_模型 这是由嗅球二尖瓣和颗粒细胞组成的生物物理模型。 颗粒细胞被建模为树突和体细胞室。 树突状区室与二尖瓣细胞的亚群形成树突状突触。 体细胞室接受来自一定比例的二尖瓣细胞的输入和简单建模的自上而下的输入。 二尖瓣细胞接收建模为恒定电流的外部输入。 相依性 代码被设计为在MATLAB R2018a中运行。 某些功能需要“ Curve Fitting Toolbox 。 由于histcounts函数，因此只能在MATLAB R2014b之后运行。 如果还有其他版本兼容性问题，请联系 如何使用 下载并解压缩所有文件 参数存储在OB_params_GCE.txt ，可以进行更新。 要运行一次并绘制模拟LFP振荡的功率谱，请运行脚本just_run.m 。 默认情况下， input_file是OB_params_GCE.txt 。 确保目录在MATLAB的路径中。 要使用单参数/多参数扫描运行它，请运行脚本run_with_sweep.m并按照脚本中的详细说明进行操作。 主要功能 InitNetwork_GCE.m初始化仿真参数。 OB_network_GC

matlab代码粒子群算法哈里斯鹰队优化（HHO） 该存储库包含用于优化基准功能的Harris Hawks优化代码（matlab M文件）： . ├── img | ├── convergence-2d.png | ├── convergence-50d.png | ├── logo.jpg | ├── schwefel_222.gif | └── trajectory.png ├── _config.yml ├── hho.m —— [function of harris hawks optimization] ├── LICENSE ├── README.md └── test.m —— [a test for 'hho.m'] 用法 [fbst, xbst, performance] = hho ( objective, d, lmt, n, T, S ) 在哪里 objective是目标功能的功能句柄 d是设计变量的尺寸 lmt是设计变量的限制； 是具有d行和2列的矩阵，第一列包含所有维度的下限，而第二列包含所有维度的下限。 n是粒子群的总体大小 T是最大迭代时间。 fbst是

二次拟合MATLAB m文件代码二元线性Logistic回归 该存储库提供了一个示例MATLAB代码，以执行监督的机器学习算法：用于二进制分类的Logistic回归。 储存库的组织 主MATLAB文件名为“ BinaryLogisticRegressioLinear.m”，而其他MATLAB文件是主文件中使用的功能。 无论维数是多少，您都可以将算法与所需的任何数据集一起提供（但要考虑到训练集必须是二进制分类）。 但是，以三组输入数据为例来实现该算法。 根据数据集具有的变量数量，算法可能会绘制输入数据和决策边界。 此外，除了非正规学习参数外，还包括正规化方法，以解决过度拟合的问题。 这些代码是不言自明的，并包含注释以增进您对所发生情况的理解。 此外，无论需要什么干预，代码中的注释都会提示您这样做。 输入数据 文件dataLin.txt是一个两变量数据集，其中包含用于逻辑回归的数据，以便根据两次考试的结果来预测学生是否被录取入大学。 我们在第一列和第二列中包含两次考试的申请人分数数据，在第三列中包含录取决定。 使用此数据库，我们希望预测入读大学的机会。 文件dataLin3d.txt与da

二次拟合MATLAB m文件代码马特 使用热力学（MAAT）软件进行材料分析：一种友好且免费的工具，可分析固溶体，非晶相和金属间化合物的形成 安装：要使用MAAT，可以使用两种不同的途径。 第一个代码是从Mendeley MAAT.m的Datasets下载代码，此代码可以直接在MATLAB 2019b中进行编译。 为了正确执行此代码，将需要MATLAB软件包统计和机器学习ToolboxTM和Curve Fitting ToolboxTM。 另外，将使用另外两个程序集：“三元图” [1]和“具有求和标准的整数的所有置换” [2]。 这些软件包可以从下载。 将所有必需的文件下载并放入同一文件夹后，可以使用MATLAB运行MAAT.m代码。 第二个选项是使用图形用户界面。 为此，用户必须从网页下载MAAT安装文件。 正确执行MAAT不需要MATLAB 2019b或任何版本的MATLAB。 MAAT将直接通过MAAT可执行文件运行。 [1] U. Theune，《三元图》，（2020年）。 [2] B. Luong，《具有求和标准的整数的所有置换》，（2020年）。

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matlab情人节代码动态心 版本1.0 用Matlab的m文件打造动感十足的心。 这是一个开放源代码，欢迎使用和修改它。 我真的希望这会有所帮助。 我的计划中有进一步的改进，现在只是一个简单的改进。 背景： 我用它作为情人节礼物（2013.08.14）送给我的女朋友的小礼物，所以当您决定使用它时，请不要忘记更改其标题和里面的文字。 否则可能会引起误解甚至更糟，对此我不负责任。 设置： 该项目仅包含一个m文件。 如果您有Matlab，则可以通过将代码复制到m文件编辑器中来应用它。 然后你知道下一步该怎么做O (^_^) O （以防万一：仅复制代码，将其保存在某些目录中，然后在命令行中键入“ dynamic（）”。） 我在matlab 7.0环境中测试了m文件，这意味着如果您使用的是较新版本，则可以直接应用它（那些低于7.0的版本，我不能保证它能正常工作）。 ============

二次拟合MATLAB m文件代码二元二次Logistic回归 该存储库提供了一个示例MATLAB代码，以执行监督的机器学习算法：用于二进制分类的Logistic回归。 储存库的组织 主MATLAB文件名为“ BinaryLogisticRegressionQuadratic.m”，而其他MATLAB文件是主文件中使用的功能。 无论维数是多少，您都可以将算法与所需的任何数据集一起提供（但要考虑到训练集必须是二进制分类）。 但是，以两组输入数据为例来实现该算法。 根据数据集具有的变量数量，算法可能会绘制输入数据和决策边界。 此外，除了非正规学习参数之外，还包括形成成本函数的正规方法，以解决过度拟合的问题。 这些代码是不言自明的，并包含注释以增进您对所发生情况的理解。 此外，无论需要什么干预，代码中的注释都会提示您这样做。 输入数据 文件dataQuad.txt是一个两变量数据集，包含用于逻辑回归的数据，以便基于对它们进行的两次测试的结果来预测微芯片是否通过了质量保证。 我们在第一和第二列中有两个测试结果的数据，在第三列中有质量保证指标。 使用此数据集，我们想确定是否应该接受或拒绝micri

二次拟合MATLAB m文件代码聚TEOS TEOS-10海水状态方程的多项式版本（Fortran，Matlab和Python） 动机 最近已经提出了一组新的近似标准TEOS-10状态方程。 这些遵循多项式形式，使其在数值海洋模型中的计算效率很高。 提供了两个版本，第一个polyTEOS10_bsq适合Boussinesq海洋模型的密度，第二个polyTEOS10_55t适合特定体积，更适合可压缩模型。 两种形式均以垂直参考轮廓（6阶多项式）和异常（52项多项式，压力为三次方）的总和给出，相对热膨胀系数的相对误差为0.1％。 还提出了一个用于计算特定体积的75项多项式表达式polyTEOS10_75t ，其精度要高于现有的TEOS-10 48项有理逼近，尤其是在声速方面。 此版本现在（自2015年起）用作的标准近似值。 最后，还提出了状态方程的强化版本polyTEOS10_stif 。 Roquet等人提供了有关TEOS-10状态方程的这些近似值的更多详细信息。 （2016）。 参考： Roquet，F.，Madec，G.，McDougall，TJ和Barker，PM，2015年。使用

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基于Matlabm文件的GMSK调制解调系统仿真代码实现的修改版本，原始代码在文档中，修正代码的gmsk.m文件中