熵值法MATLAB代码-HCV-E2的免疫弱点区域识别及广泛中和抗体靶向软件

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。

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。

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 }。

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！

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代码牛顿熵优化（NEO）ICA利用二阶优化实现大规模Infomax-ICA。二次收敛采用截断牛顿（又称无黑森州）优化，以提供更快、更优的收敛速度，且存储成本与常规梯度下降方法相当。自适应小批量策略利用近似似然的梯度/ Hessian向量乘积方差，动态调整迭代中的最小批量大小。该算法通过BLAS、OpenMP和SSE内部函数为CPU实现快速执行，同时支持C ++、Python和MATLAB多语言环境。轻便便携，能够在GCC 4.8+和MSVC 2015编译环境下运行，MATLAB绑定无需额外依赖（直接链接到MATLAB的BLAS / LAPACK），Python绑定仅需Numpy（链接到Numpy使用的BLAS / LAPACK）。C ++库只需BLAS / LAPACK。

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。

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。