熵值法与InformMe.jlWGBS甲基化数据信息理论模型的Julia实现

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

介绍了topsis评价类算法，采用熵权法确定权重，并提供了私人编写的r语言代码，方便用户直接代入数据进行运行。

这是一个用于2- / 3-D无网格模拟的基于单元的最大熵（CME）近似值的MATLAB代码，允许用户生成CME近似值并将其存储在文件中，以便后续导入到他们的仿真软件中。版本cme-1.0.0的入门只需克隆或下载此存储库，然后使用MATLAB执行run_main.m脚本。先决条件是MATLAB v2016a或更高版本。如果您发现此软件对您有帮助，请考虑引用以下期刊文章：Mountris等人在Int J Numer方法工程上的研究。该项目已根据GNU通用公共许可证v3授权。有关详细信息，请参阅文件捐献。感谢您的支持！

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies ( NAACL 2016 )}, month = { June }, year = { 2016 }, address = { 圣迭戈，加利福尼亚州 }。

这段代码提供了一个使用最大熵法进行图像分割的Matlab实现方案。 核心功能： 计算图像直方图，为最大熵分割提供数据基础。 迭代优化熵值，寻找最佳分割阈值，将图像分为前景和背景。 输出分割后的二值图像，清晰展示分割结果。 代码优势： 结构清晰，注释完整，易于理解和修改。 算法实现高效，能够快速得到分割结果。 可作为图像处理学习和研究的参考。

数学建模与数学实验：插值法 后勤工程学院数学教研室 内容提要 插值问题的引入与背景 常用插值方法： 拉格朗日插值 牛顿插值 分段插值 样条插值 Matlab插值函数应用 一维插值函数：interp1 二维插值函数：interp2 三维插值函数：interp3 案例分析： 基于插值法的图像缩放 插值法的误差分析与控制 插值法在数学建模中的应用举例

该模型从基站使用角度出发，分析正常用户与欺诈骚扰用户在各项指标上的差异，选取具有显著区别的指标构建模型。模型构建过程涵盖数据预处理、基于熵权法的欺诈骚扰用户指标权重计算以及用户综合评价值计算等步骤。

保守值法Matlab代码存储库HCTSA，专为高度比较的时序分析设计。HCTSA是一个功能强大的软件包，支持R2014b及更高版本，也可用于Python。该软件框架提供了从时间序列中提取成千上万的分析功能，包括数据规范化、聚类、低维数据表示工具等，能够识别不同时间序列类别的特征，支持多元分类模型学习，并提供多种可视化和分析功能。详细的HCTSA文档可在线阅读或下载为PDF、EPUB或MOBI格式。

在Matlab环境下实现了最大熵模型，并着重探讨了模型训练过程中初值选择对模型性能的影响。研究发现，不同的初值设定会导致模型收敛速度和最终结果的差异。