熵值法MATLAB代码 - 无粗体独立分量分析（HF-ICA）

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！

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。

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。

保守值法MATLAB代码分析基于Atchison等人的科学论文结果和脚本。我们利用Latent Dirichlet Allocation分析10,051个R包和27,000个开源MATLAB模块的源代码，探索科学计算的关键视角。我们的方法识别了通用的编程概念，并专注于科学和高性能计算应用程序的特定概念。文档熵和主题均匀性评分直接比较了这些主题。这项研究是首个关注统计计算软件的同类研究，为未来的工作奠定了基础，将快速增长的代码库与其他软件领域和存储库进行对比。

熵值法MATLAB代码优化（optWBoundEigenval）有界特征值的优化 作者：亚当·桑德勒 日期：1/28/21 主要步骤和文件说明： 配置适当的参数文件（/params/中的示例）。 使用参数文件作为输入，运行main.py。 /文件夹/params/包含以下内容： asymmetric_valley.py：非对称谷优化器（经过修改）。 cifar100_data.py：CIFAR-100数据的加载器。 cifar10_data.py：CIFAR-10数据的加载器。 cmd.py：用于GPU跟踪（来自）。 cov_shift_acc_comp.R：比较精度斜率与协变量平移的L1-范数。 cov_shift_plots.R：生成精度与协变量平移的L1-范数的关系图。 cov_shift_test.py：协变量平移特征的测试模型。 dcnn.py：修改后的数据加载器和神经网络（NN），用于胸部X射线数据。 dnet.py：修改后的DenseNet实现。 densitynet.py：DenseNet的实现（来自）。 forest_data.py：森林覆盖类型数据加载器和模型。

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 }。

独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）是一种有效的数据分析工具，主要用于从混合数据中提取出原始的独立信号。作为一种信号分离方法，ICA广泛应用于各种领域。本项目提供了使用ICA的Matlab代码、音频数据以及详细的使用手册，帮助用户更好地理解和使用该方法。希望这些资源对大家有所帮助。

这是一份基于Matlab的独立成分分析（ICA）代码，包含详细的音频数据和使用说明，为用户提供实用帮助。

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。