强度梯度

使用Matlab开发实现实时强度图绘制功能。通过LiveCam捕获图像，并测量指定区域的强度，然后将数据记录为电影文件。

新标准对混凝土强度检验评定进行了优化和完善，更加注重实际工程应用，提高了检验评定的科学性和准确性。

这个算法用于计算函数的梯度。

实现梯度下降法的 Matlab 程序，需要输入具体参数。

这是一个Matlab GUI，用于计算和展示调制强度分布（MID）及其集成版本（IMID）。软件支持两种主要类型的MID：MID_SC和MID_SCoh。此外，还能够计算光谱相关密度和光谱相干密度。运行该软件的起始文件为“gui_v1.m”。

LightGBM 是一款开源、高效的梯度提升算法库。它以其轻量级、高性能而著称，在机器学习领域广泛应用，尤其适合处理大规模数据集。

这项改进稍微修改了MATLAB用于GPU数组的梯度计算函数，显著提高了处理大型数组（例如1024*256数组）的速度，速度提升达到2-5倍。

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数据后处理: 对搜集到的网页进行分析，计算目标参量，并进行统计分析，以评估主题强度。 模型意义 该模型的实现依赖于计算机技术，为网络传播学研究提供了一个强大的实验工具。通过该模型，可以定量分析特定主题在互联网上的表现强度，为理解网络舆情、社会热点等问题提供科学依据。

社交网络中关系强度的度量一直是一个基础性问题。尽管以往大部分研究将关系分为强弱两类，但随着社交网络技术的进步，这一问题愈发复杂。盛达魁与孙韬提出了新的衡量方法，更精确地评估社交网络中关系的强度。

梯度下降法是一种优化算法，用于寻找系统模型中系数的最佳值。通过迭代过程，算法调整系数，最小化目标函数，通常是平方误差函数。展示了使用梯度下降法对随机生成的数据进行建模的具体实现。此外，我们探索了不同学习率技术对模型拟合效果的影响。