随机模型

当前话题为您枚举了最新的随机模型。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Matlab代码对随机SIR网络的影响随机SIR网络模型
此存储库包含Matlab代码,用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题,请通过以下邮箱联系我们:sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型,您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络,并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置(如中心、平均程度、外围或随机)。运行程序的方法是键入:./configuration.p
MATLAB绘图随机IF模型拟合代码演示
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。
随机场图像分割的马尔科夫模型.zip
马尔科夫随机场在图像分割中的应用备受关注。随机场模型通过有效地整合上下文信息,提高了图像分割的准确性和效率。
基于MATLAB的核反应堆屏蔽随机游走模型
RandomWalkNuclearReactorShielding 项目展示了利用MATLAB编码的随机游走模型在核反应堆屏蔽问题中的应用。该模型模拟了粒子在屏蔽材料中的随机运动轨迹,并以此评估屏蔽材料的有效性。
随机正则图生成器:配对模型中稀疏图创建
此MATLAB函数生成一个简单d-正则无向图。输入参数指定图的顶点数和每个顶点的度数。输出是稀疏矩阵图表示。配对模型参考: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.67.7957&rep=rep1&type=pdf
matlab源代码-RCMSA鲁棒几何拟合随机聚类模型
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
随机模型预测控制工具箱带附加扰动的线性系统随机MPC仿真器
大多数随机MPC可分为两类:一种是基于机会约束的方法,通过求解期望值指数成本的OCP来处理概率约束,通常在预测状态下;另一种是基于随机场景的方法,解决确定数量的不确定性随机实现的OCP。这些仿真器包含用于多变量线性系统的基本随机预测控制,适用于具有高斯分布和有界干扰。具体包括基于状态机会约束的MPC仿真器和基于实现干扰场景的另一仿真器。此外,每个控制器均提供了基于两个弹簧系统实例的示例文件。使用前,请务必阅读“readme.txt”文件。
dFCwalk工具箱:基于随机游走模型的动态功能连接分析
dFCwalk是一个MATLAB工具箱,用于分析从大脑活动时间序列估计的功能连接 (dFC) 的动态变化。它将dFC描述为功能网络空间中的复杂随机游走,将dFC重新配置视为结合了“流动性”和“协调性”的平滑过程。 与其他方法不同,dFCwalk不需要提取离散连接状态。工具箱提供MATLAB函数来量化dFC随机游走的特征: dFC速度分析: 提取随时间变化的FC重新配置速率分布,用于速度或缩放分析。 元连接(MC)分析: 识别功能链接组,其波动随时间变化,并定义了真正的dFC模块,这些模块沿着特定的dFC元集线器控制器组织(区别于传统的FC模块和集线器)。对每个dFC模块进行dFC速度分析。
基于混凝土井壁的极限承载力模糊随机模型研究
为提高地下结构工程中深土井筒支护的安全可靠性,本研究以两淮矿区深厚冲积层井壁为基础,通过钢筋混凝土井壁模型试验,分析了混凝土抗压强度、厚径比和配筋率对井壁极限承载力的影响。利用大数据挖掘和模糊随机模型,研究了材料性能、几何参数和计算模式的不确定性分布,优化了传统算法,提出了改进后的大数据挖掘井壁极限承载力模糊随机模型,适用于实际地下工程中的不确定特性。
CRF++-0.57条件随机场模型工具包解析
条件随机场(CRF,Conditional Random Fields)是机器学习领域中的一个重要模型,广泛应用于序列标注、文本分析和生物信息学。CRF++-0.57是一个开源的条件随机场工具包,由Taku Kudo开发,方便用户进行特征工程、模型训练和序列标注任务。该工具包包括以下组件: 源代码:包含核心算法的C++源文件,开发者可查看并根据需要进行二次开发。 示例数据:提供训练和测试数据集,演示如何进行词性标注或命名实体识别。 编译脚本:包括Makefile文件,帮助用户快速配置并构建CRF++环境。 文档:介绍如何安装、使用、配置CRF++及定义特征模板。 预训练模