基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。

基于matlab-GUI,实现kalman滤波对目标物的位置进行检测跟踪。检测汽车中心和最大半径，与背景差分选择较大差异的区域进行形态学处理，用冒泡法对目标面积从大到小排序。程序已调通，可直接运行。

⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab

今天我们讲python能和matlab媲美的绘图工具包-------Matlibplot。什么？你没学过python？那你点个赞赶紧走吧。

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、Transformer模型概述二、多变量输入三、超前多步预测四、实现步骤五、优势与挑战优势：挑战：六、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研

三角形外接圆圆心是三边垂直平分线的交点任意选两边,分别就出他们垂直平分线的方程联立成为二元一次方程组就可以了解得外心坐标了%设三点为A1=[x1y1];A2=[x2y2];A3=[x3y3];%则A1A2的垂直平分线方程为(x1-x2)x+(y1-y2)y=[(x1^2-x2^2)+(y1^2-y^2)]/2%A2A3的垂直平分线方程为(x2-x3)x+(y2-y3)y=[(x2^2-x3^2)+

已知理论，那么在matlab中如何实现符号运算呢？

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测，多特征输入模型。

在matlab中添加vs程序时，vs中可能依赖一些库，比如opnecv，这时在用mex编译时遇到找不到头文件；需要向matlab中添加vs里包含的头文件include和lib；有两种解决方法：第一，添加到

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三

以下是使用麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在

MATLAB计算三角形的外接圆心和半径（84）一、算法介绍二、算法实现1.代码一、算法介绍计算三角形的外接圆心和半径，可视化显示结果二、算法实现1.代码%设置三个点的坐标A=[1,1];B=[4,

【图论】最短路算法文章目录【图论】最短路算法1.Dijkstra2.Bellman-Ford3.Floyd4.A*5.matlab求最短路今天是图论的学习，就从最短路算法开始叭1.DijkstraDijkstra

单源最短路径算法——Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)一综述Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)主要是用于求解有向图中单源最短路径问题.其本质是基于贪心策略的(具体见下文).其基本原理如下:(1)初始化:集合vertex_set初始为{sourc...Dijkstra【迪杰斯特拉算法】有关最短路径的最后一个算法——Dijkstra迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家迪杰斯特

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理空间覆盖度模型基于GA的优化方法5.完整程序1.程序功能描述基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab

D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表示“不确定”，被广泛用来处理不确定数据。（对来自多传感器数据的融合处理）适用于：信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍（1）四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中，函数m为识别框

尤其是每当它把大把时间耗费在索引matlab目录时，我就有

一、问题描述（1）数学模型（2）模型总结目标函数：最大化背包中的总价值Z。约束条件：确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量：每个物品是否放入背包，用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性，当问题规模较大时，求解此问题通常需要使用启发式算法（如遗传算法、动态规划、分支定界法等）来找到近似最优解。（3）实例讲解：0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism）三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat

#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################全染色以及全色数图G的顶点和边满足使相邻或关联的元素得到不同的颜色，则称此染色为G

#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################均匀全染色以及均匀全色数若图G的一个全染色满足使任意两种颜色所染元素数目相差不超过

p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测

系列文章是博主对沈剑的《架构师训练营》分享内容的个人笔记总结，原内容公众号“成为架构师”。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

1引言1.1金融理论的发展1.2金融工程技术的发展以及信息技术的影响1.3信息技术与金融工程教学的改革1.4本书的背景和安排【参考文献】2金融衍生产品介绍【知识点】2.1远期2.2期货2.3互换2.4期权2.5本章小结【练习题】【参考文献】1引言1.1金融理论的发展1.2金融工程技术的发展以及信息技术的影响1.3信息技术与金融工程教学的改革1.4本书的背景和安排【参考文献】2金融衍生产品介绍【知识

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三、研究步骤与实现1.数据预处理2.模型构建与训练3.性能评估四、研究展望与挑战2

回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.基本原理核极限学习机（KELM）2.NGO-KELM回归预测流程1.数据预处理2.

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化1.模型结构2.模型优化四、实验结果与分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4M

鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构2.模型优化四、实验结果与分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.模型组成2.研究步骤三、研究成果与应用前景四、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism）三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat

Matlab图像处理Matlab基础数组1、向量生成方式1：x=[值]x=[123]%行向量y=[4;5;6]%列向量z=x'%行向量转列向量

要点算法实现：PyTorch单尺度和多尺度质量指标算法|C++单尺度质量指标算法|Rust多尺度质量指标算法|LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标

voronoi多边形的图常常应用在各种建模中，matlab中的mpt工具箱可高效快捷绘制voronoi图，方法如下：1.安装mpt工具箱下载mpt工具箱：https://pan.baidu.com/s/

通常需要计算两个点云的高程差值代码如下假设pointCloud1和pointCloud2是两个点云数据的矩阵%每行代表一个点，列分别是x,y,z坐标%对齐点云[tform,~,pointCloud1Reg]=pcregistericp(pointCloud1,pointCloud2);%计算重叠区域%假设通过一定的距离阈值来提取重叠区域distanceThreshold=0.1;%可以根据需要调整

目录径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念二、网络结构三、工作原理四、学习算法五、优点与应用六、与BP神经网络的比较智能优化算法常见的智能优化算法灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer,GWO）一、算法原理二、算法流程三、算法特点四、应用场景代码实现定义目标函数主函数径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念径向基函

目录引言基本原理主要特点应用领域发展趋势智能优化算法——蜣螂优化算法（DBO）算法原理算法特点应用前景代码实现ELM训练函数——elmtrain函数ELM预测函数——elmpredict函数适应度函数主函数引言极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）是一种单隐层前馈神经网络（SLFNs）的学习算法，由黄广斌教授于2004年提出。ELM以其训练速度快、泛化能力强、易于实现等

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab

CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972   个人介绍:研一｜统计学｜干货分享        擅长Python、Matlab、R等主流编程软件        

前言数据输入和输出是Matlab数据分析和处理的核心部分。良好的数据输入输出能够提高工作效率，并确保数据处理的准确性。

本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。  另一方面，由于

该方法返回Matlab式恒等矩阵初

内容：matlab计算太阳高度角和方位角输入年月日，小时，分钟，所在地经纬度，输出太阳高度角和方位角%%太阳高度角和方位角计算%xp%2024/1/2function[al,az]=f_sun_angle2

一、计算公式二、太阳高度角计算太阳高度角的求解应先求解太阳赤纬角ds和太阳时角ts。2.1太阳时角定义sd为平太阳时；et为真太阳时时差；st为真太阳时；ts为太阳时角。doublesd=hour1+(minute1+(120-116.33)*4)/60;doubleet=0.0028-1.9587*sin(b)+9.9059*sin(2*b)-7.0924*cos(b)-0.6882*cos(2

在MATLAB中，你可以使用contour函数来绘制等高线图。以下是一个简单的示例，说明如何使用contour函数来绘制一个二维函数的等高线图。

在MATLAB中实现退火算法（也称为模拟退火算法，SimulatedAnnealing,SA）通常涉及几个关键步骤：初始化系统状态、定义能量函数（或成本函数）、模拟退火过程（包括温度下降和状态转移）、以及判断是否达到停止条件