利用细粒度方法进行代码克隆检测MATLAB开发

这是Keras + Tensorflow重新实现的方法，用于改进BoxCars中描述的车辆细粒度分类，采用交通监控中的3D边界框。数值结果略有不同但相似。此代码仅用于研究目的。

Matlab代码库重新实现了ICCV 2013年论文中的细粒度分类方法。该方法主要通过将前景划分为子区域，并从对齐的前景段中提取特征来实现。详细的代码结构和运行说明包含在代码结构说明文件夹中，用户需依次执行 step1_trainEncoder.m; step2_encoding.m; step3_libsvm_kernel.m; step4_libsvm_aggre.m; step5_libsvm_traintest.m。这些脚本需要并行处理所有图像数据集。除了基于Bag-of-Words特征的基线方法外，还包含了个人实验文件夹，如latent SVM文件夹，用户可按需忽略。

当前，深度学习技术在图像识别和分类任务中广泛应用，特别是在细粒度车辆分类领域。该领域的目标是准确区分车辆的细微差异，如车型、年份和颜色，对自动驾驶、智能交通管理和安全监控具有重要意义。系统评估了多种用于细粒度车辆分类的深度学习架构，包括VGG、ResNet、Inception和DenseNet等经典模型。这些模型通过卷积和池化操作提取图像特征，并通过全连接层进行有效分类。此外，还讨论了一些针对细粒度分类的改进模型，如Fine-Grained Visual Classification（FGVC）模型，以及在数据预处理和训练策略上的最新进展。评估指标涵盖准确率、精确率、召回率和F1分数，以及模型轻量化和部署优化的重要性。

matlab开发-利用多种技术进行边缘检测。这是一个展示如何使用不同边缘检测技术的示例程序。

针对现有克隆代码检测工具仅能输出克隆组形式的检测结果，难以分析克隆代码对软件质量的实际影响问题，本研究提出了一种识别危害软件质量的关键克隆代码的新方法。通过定义克隆代码的统一表示形式，使其能够适应各种克隆检测工具的输出结果。进而分析源程序和克隆检测结果，识别标志符命名不一致性潜在缺陷，并引入克隆关联图的概念。该研究检测到了跨越多个实现不同功能的文件中的克隆代码，这些代码可能会危害软件的可维护性。最后，研究通过可视化统计分析了检测结果，成功应用于httpd开源代码分析，发现了一组标志符命名不一致的克隆代码以及44组危害软件可维护性的关键克隆类。实验表明，该方法有效辅助软件开发和维护人员分析和处理克隆代码的问题。

Matlab有限元方法，精装书籍：519页，出版社：CRC出版社；Har/Dsk版本（1996年8月），语言：英语，ISBN-10：0849396530，ISBN-13：978-0849396533，产品尺寸：10.2 x 7.5 x 1.5英寸。有限元方法（FEM）已成为科学家和工程师最重要和有用的工具之一。这本新书使用MATLAB介绍了初级和高级有限元理论和公式。由于MATLAB程序可以轻松操作矩阵和向量，因此特别适合编写和理解有限元分析程序。本书适合有限元方法的初级和高级课程，同时也是实际工程师的参考书。

本项目涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理等多个领域的Matlab仿真代码，重点在于路面裂缝检测系统的设计与实现。

与MATLAB中的CONV、CONV2和CONVN实现相反，CONVNFFT利用傅立叶变换（FT）卷积定理，即卷积的傅立叶变换等于输入函数的傅立叶变换乘积。在1-D情况下，其复杂度为O((na+nb)*log(na+nb))，其中na和nb分别为A和B的长度。此函数支持多维度的卷积操作，对于较大的数据输入，在1D情况下特别适用，相比滑动窗口卷积，性能略低。

此Matlab代码利用海面高度（SSH）来识别和跟踪涡旋。该版本最初设计用于处理卫星测高仪数据，在xy坐标中使用模型输出，而非纬度-经度。代码基于Gaube＆McGillicuddy [2017]的修改，并在Mack等人的文章[2018]中被引用。参考文献包括Gaube，P.和DJ McGillicuddy（2017），《墨西哥湾中的涡旋和蜿蜒对近地表叶绿素的影响》的第1部分，122，1-16，doi：10.1016 / j.dsr.2017.02.006以及Mack，SL，MS Dinniman，J。Klinck，DJ McGillicuddy Jr.和L.Padman，“对南极洲冷水大陆架上的海洋涡旋及其对冰架基础融化的影响”（在为JGR-Oceans做准备时建模）。