熵值法MATLAB代码分析基于主题的科学计算软件评估

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！

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。

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。

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。

保守值法MATLAB代码目录概述：此软件包含多个脚本，用于重现“识别HCV E2糖蛋白的免疫易受攻击区域并广泛中和针对它们的抗体”的论文中提出的结果。详细内容涵盖了HCV E2糖蛋白的免疫弱点区域识别及广泛中和抗体靶向，作者为Ahmed A. Quadeer, Raymond H. Y. Louie和Matthew R. McKay。要求使用MATLAB（推荐版本为2016b或更高版本），并配备生物信息学工具箱、通讯系统工具箱、统计与机器学习工具箱、曲线拟合工具箱、并行计算工具箱及MATLAB分布式计算服务器。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

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。