神经表征

这篇论文介绍了由Jin Wang、Marc F. Joanisse和James R. Booth撰写的《5至7岁儿童颞叶皮质支架纵向阅读增益的神经表征》的MATLAB代码。代码包括SPM12、ArtRepair和Marsbar工具箱，用于预处理、一级分析和提取beta。主要代码为main_phon.m，辅以fmri_preproc_generic_mni文件夹中的子函数进行重新对齐、分割、归一化和平滑处理。使用make_paramObject.m和makeroi.m函数制作单独的ROI。

随着大数据时代的到来，潜在低秩表征（LRR）作为一种有效处理高维数据的方法受到广泛关注。介绍了基于Matlab的LRR算法实现，帮助研究人员和工程师快速理解和应用该技术。通过优化算法结构和参数设置，可以显著提升处理效率和准确性，适用于多种复杂数据场景。

利用 Plackett-Burman 设计筛选出微波提取玉米须多糖的关键因素：提取温度、提取功率和液固比。通过最陡爬坡试验逼近最佳提取条件，并结合中心组合试验和响应面分析，优化了微波提取玉米须多糖的工艺参数，建立了回归模型。模型预测值与实验结果吻合良好。最终确定最佳提取工艺参数为：温度 85℃，功率 400 W，液固比 80:1，此条件下多糖提取率达 9.36%。红外光谱分析揭示了提取多糖的结构特征。

描述COVID-19患者的临床特征。 识别和量化血浆样品中的已知miRNA。 发现和量化新的人类miRNA。 分析miRNA与COVID-19预后之间的关联。

BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。

Matlab 代码： 交感神经节前神经元（Briantetal.2014）

神经网络是由许多神经元之间的连接组成，例如下图显示了具有中间层（隐层）的B-P网络。BP神经网络是一种数学模型，其详细解析如下。

这款GUI被设计为用户友好的工具，综合多篇期刊论文，详述了MSAAF技术及其在微观结构表征中的应用。请将关于该软件的任何反馈直接发送给我，我将在后续修订中尽力解决。在评估材料的结构-特性关系时，常需要定义具有代表性的长度尺度或体积元素进行表征或模拟。MSAAF技术以各向同性和定向形式应用，定向形式用于评估微观结构长度尺度的方向依赖性。最近，定向形式已应用于合成微结构中不同面积分数、纵横比和排列的第二相颗粒。此外，还开发了矢量MSAAF技术，可用于任何二维微结构图像中的矢量分析。矢量MSAAF结果的视觉展示显示了长度尺度随矢量方向变化的情况。该MATLAB GUI脚本的目标是提供一种集成多尺度分析的工具。

改进BP神经网络算法以提高数据挖掘中的收敛速度。

神经网络训练前，需设计拓扑结构，包括隐层神经元数量及其初始参数。隐层神经元越多，逼近越精确，但不宜过多，否则训练时间长、容错能力下降。如训练后准确性不达标，需重新设计拓扑或修改初始参数。