MATLAB代码优化高效成本共同模型拟合与稳健的几何分割

该matlab开源源码实现了鲁棒几何拟合的随机聚类模型。该模型由TT Pham、T.-J. Chin、J. Yu 和 D. Suter 提出，通过随机聚类进行几何模型的稳健拟合。相关论文包括： IEEE CVPR会议论文，普罗维登斯，罗德岛，美国，2012年，标题：Random Cluster Model for Geometric Fitting。 IEEE TPAMI期刊文章，2014年，标题：The Random Cluster Model for Robust Geometric Fitting。 其他相关文献：TT Pham, T.-J. Chin, K. Schindler, 和 D. Suter提出的交互几何先验和自适应可逆跳跃MCMC多结构拟合方法，发布于NIPS 2011。 此开源包为几何拟合领域的研究者提供了一个强大的工具，能够有效解决多模型拟合的鲁棒性问题。

在MATLAB中使用拟合代码IF_toolbox，详细介绍了如何拟合具有峰值触发电流eta和移动阈值gamma的随机IF模型。文章揭示了三种皮质神经元类型的提取和分类过程，并比较了它们的不同适应机制。此外，作者Skander Mensi、Richard Naud等人在神经生理学杂志2011年的研究中使用了类似的方法，通过fit_IF()脚本演示了模型的实施过程。拟合过程验证该方法在参数估计上的性能。

这份Matlab代码涵盖了鲁棒PCA和SPCP的多种变体，帮助研究人员快速实现相关算法。

分享一段简洁易懂的kapur图像分割matlab代码

该Matlab代码用于将强化学习模型拟合到选择数据。主要功能包括： example.m：提供了一个简单的学习用例，展示了如何在标准增量规则强化学习模型中使用该代码。 rlfit.m：接受一个用于计算动作值的函数句柄、选择和结果历史记录以及模型参数约束，进行模型拟合并返回对数似然、动作值和拟合参数。 multmin.m：使用多个随机起点进行模型拟合，以找到最佳参数。 LL_softmax.m：处理softmax选择函数的对数似然计算，并包含一些渐近展开式，以避免在极端情况下出现NaN。 Q_model.m：实现了一个具有单个参数（学习率）的标准增量规则强化学习模型。 用户需要提供一个函数，该函数根据一组参数、选择历史记录和结果历史记录来计算每个选择的动作值。该代码支持多种结果类型，并使用softmax函数进行选择。

该存储库包含多个MATLAB脚本，用于通过MBO类型的迭代阈值方法进行图像分割。相关手稿存储在manuscript/文件夹中。代码的来源：王东、李浩瀚、魏晓宇、王小平。文献参考：《一种有效的图像分割迭代阈值方法》（2016）。 要运行代码，可以通过调用ThreshSeg.m来使用GUI界面，但请注意，GUI模式下运行速度较慢。为了获得更好的性能，可以直接调用库函数。操作方法如下： 将main_template.m复制并命名为main.m，并编辑相关参数。 将所有输入文件放入与main.m相同目录下的./input文件夹中。 执行main.m文件进行分割处理。 示例程序存放在examples/demo_XXXX.m中，请查阅其中的评论以了解如何使用。 GUI界面说明：- 对于矩形区域，左键单击图像两次以选择一个矩形。- 对于多边形区域，左键单击以添加顶点，右键单击添加最后一个顶点并与第一个顶点连接。 初始文件格式： 矩形区域数据存储在文件中，每一行包含四个实数值（xmin、xmax、ymin、ymax），共计n_phases-1行。

成本模型在全局查询优化中至关重要。 尽管查询语言不断发展，但优化通常只专注于SPJ查询。 优化成本和执行计划质量之间存在权衡。 还有许多未解决的问题。

通过利用认知层次(CH)模型来描述有限理性对手的行为，确定具有不同形式不确定性的矩阵游戏的行为稳健解决方案。当不确定性集、概率分布或模糊性集可用时，对tau参数使用有限或基于区间的不确定性。 CogHierSol()函数输出给定博弈和tau值的CH模型解，CogHierExpM()函数提供M步思考者在一组tau值上的给定动作的预期值。 BRmaximin_XYZ函数为正常形式的游戏找到行为稳健的策略(BRS)。即BRmaximin_R1和BRmaximin_R2分别识别基于有限和区间的tau不确定性集合的BRS。BRmaximin_S1和BRmaximin_S2确定离散和beta概率分布的BRS。而BRmaximin_DR1和BRmaximin_DR2在有限和基于区间的不确定性集上找到模糊集的BRS。

这个存储库包含用于3D单细胞分割和分析的Matlab代码，附有详细的步骤说明。分割分段器是一个用于Matlab的应用，通过阈值化细胞质标记物或膜标记物的分水岭转换，在3D空间中精确分割细胞。用户界面简单易用，允许调整参数以达到最佳分割效果。分析脚本可应用于图像文件夹，并将结果保存为Excel文件，包括通道的阈值识别点和区域的富集和部分重叠分析。