说明：基于复杂网络的囚徒困境博弈matlab源程序，基于方形格子或无标度网络。

囚徒博弈 囚徒困境-matlab 博弈 博弈-程序 格子网络-matlab

说明：模糊熵，为解决从信号中提取故障特征难的问题, 介绍了一种新的信号故障特征提取方法—— 多尺度熵( multi-scale entro py, 简称MSE) , 并将样本熵和多尺度熵分别应用于转子故障信号复杂性的度量, 以提取故障特征。试验数据 分析表明, 与样本熵相比, 多尺度熵更能有效地实现转子故...

特征熵提取 故障数据 多尺度模糊熵 多尺度-熵 故障度量

说明：LTE 上行链路调度可以解决优化问题，顾客的解决方案在哪里可调度 PRBs 调度习惯之间的映射关系，最大化所需的性能目标。解决调度问题可以是考虑到人数考虑，考虑的因素非常复杂，以及几乎无限的数量的调度模式来检查。此外，数据包计划溃疡面临硬时间约束调度程序有只有一个 TTI 长度到找出最优分配方案

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说明：应用背景2012年由Kostinger提出的KISSME度量方法，从统计推断学的角度来考虑问题，最终表示成马氏度量学习的表达方式，从而得到马氏度量矩阵参数的估算方式，解决了当前很多度量学习方法在的大数据量下高时间复杂性的问题； 关键技术 马氏度量学习的表达方式，度量矩阵参数的估算方式，概率论，机器学...

matlab 算法 学习 kissme 度量

说明：这些技术在低强度图像蒙版用在人脸识别中的主要应用。直方图均衡化是最受欢迎由于其有效性和简洁性的对比度增强算法。它可以分为两个分支，根据使用的变换函数： 全局或本地。全局直方图均衡化是简单、 快速，但它的对比度增强力量是相对较低。局部直方图均衡化，另一方面，可以更有效地增强整体对比度计算所需的复杂性，...

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说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...

排课 排课问题 solving fuzzy 排课约束 NP排课 适应度函数

说明：深度学习MATLAB的工具箱，包括CNN、RNN、CAE、LSTM等复杂的神经网络的代码。

LSTM工具箱 deeplearntoolbox lstm 深度学习LSTM

说明：应用背景 实现飞机的短距甚至垂直起飞和着陆具有很大的意义： （1）对于战斗机，较短的起降距离可以降低对机场的要求甚至减小对机场依赖，可以在破损的机场、简陋的野战机场起降，必要时甚至可以在公路、屋顶、空地起降，便于出击、疏散隐蔽和转移，提高了战场生存能力、机动作战能力和快速反应能力，以及支...

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说明：网络模型的matlab实现(包括随机网络、小世界网络、无标度网络、以及拓扑性质计算程序),可以快捷的生成任意形式的网络类型，结合拓扑性质相关程序可以分析各种复杂网路的性质，具有很高的可读性

matlab 网络 程序 模型 实现 计算 包括 随机 以及 性质 拓扑 世界 标度

说明：优秀论文及配套源码。Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量...

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