自适应网格

这个项目提供了Matlab中二维自适应网格粗化策略的有效实现。使用优化策略对自适应生成的网格进行粗化。您可以下载完整的ameshcoars存储库和测试示例，在Matlab上运行它们。需要在您自己的示例中使用它时，请参考详细的说明。

MATLAB官方提供了一个自适应网格细化算法节点定位代码，通过比较在网格或其节点上评估的度量来支持二维网格的自适应网格细化。您可以从存储库中安装、下载或提取该代码。在MATLAB中，通过运行meshToyProblem.m和/或runAllTests.m脚本来验证代码的运行。无需进行其他编译步骤。该算法的概述和实际示例可在meshToyProblem.m脚本中查看，该脚本解决了由单个单元格组成的网格的网格细化问题。每个像元由四个角表示，每个角对应一个独立的节点。节点负责计算与其（x，y）位置相关的度量值。要执行特定问题的自适应网格细化，请扩展adaptiveMesh.Node类并重写getMetric()函数，tests文件夹中的ToyNode类提供了一个自定义节点类的示例。要初始化网格，请实例化adaptiveMesh.Mesh类对象并指定边界和节点类：mapMesh = adaptiveMesh.Mesh(); bounds = [-1

提供自适应波束形成的 MATLAB 代码，包括注释，保证运行成功。

了解自适应GSK算法（AGSK）前，先探索其基础——GSK算法。GSK算法灵感源于知识获取与分享的过程。 初级阶段：从小型网络（家人、邻居）获取知识，虽想法不成熟，但积极分享。 高级阶段：从大型网络（工作、社交）获取知识，相信成功者观点，积极分享以助人。

这篇资源提供了MATLAB代码，适用于处理非平稳信号的自适应滤波技术。

基于进化策略，提供了一种自适应版本，优化非线性函数。了解详情，请访问：http://www.scholarpedia.org/article/Evolution_strategies 。

这篇文章介绍了在matlab中实现自适应滤波器的算法，涵盖了牛顿法和最陡下降法的具体方法，对自适应滤波的学习具有实质性帮助。

NodeLab 是一个简单的 MATLAB 存储库，用于 节点生成 和 自适应细化 以进行测试，并实现各种 无网格方法 来解决任意域中的偏微分方程。这个包背后的核心算法是 节点放置 方法，因为它的简单性、计算速度和分布质量。节点放置 方法已用于在所需域的 bounding-box 中创建初始节点分布。为了表示域的几何形状，NodeLab 耦合了符号 距离函数 (SDF)，它可以根据域的先验信息进行计算。因此，NodeLab 可以将以下几何对象作为输入： 简单的形状（如矩形和圆形），需要创建所需的几何形状。例如，可以通过矩形和圆形计算典型带Kong板的 SDF。 域的水平集表示 D(x,y)=0，或 边界上的一些离散点云集，不需要均匀采样。可以根据边界附近的填充距离通过曲线插值来平滑边界，这提供了通过从手绘、数字绘图或下载的图像手动数字化几何图形。

经典beamforming和自适应滤波的MATLAB源代码。由Paulo S.R. Diniz编著的《自适应滤波第四版（Adaptive Filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th）》中的Nonlinear_Adaptive_Filters部分源代码。

基于大数据的自适应学习系统，如牛顿平台，通过分析学习过程行为数据，预测学习者特征，提供个性化学习服务。牛顿平台的核心技术包括知识追溯算法、贝叶斯学生建模和自适应学习引擎。它提供的自适应服务涵盖知识点推荐、学习路径规划和学习干预策略。