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TOPSIS法(优劣解距离法)
TOPSIS法(优劣解距离法)
于 2021-07-20 发布
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TOPSIS法,内含实验数据及视频教程
下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!
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格子玻尔兹曼3D 两相shen-chen
学习3DLBM的好例子
2021-05-06
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基
于
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的数字图像处理(untitled.fig)
基于matlab对将原图像进行了灰度,灰度直方图,灰度线性转换,灰度非线性转换,灰度均衡化,高斯噪声,椒盐噪声,泊松噪声等方面的处理
2020-12-11
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机器学习中的多示例包层次SVM分类算法
【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │ ├── Bag_KISVM_prediction.m │ ├── Bag_KI_SVM.m │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │ ├── Find_y.m │ ├── Find_y_linear.m │ ├── Inst_KISVM_prediction.m │ ├── Inst_KI_SVM.m │ ├── Max_Violated_y_set.m │ ├── Readme.htm │ ├── celltomatrix.m │ ├── genIndex.m │ └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │ ├── COPYRIGHT │ ├── Makefile │ ├── README │ ├── doc.txt │ ├── heart_scale.mat │ ├── make.asv │ ├── make.m │ ├── read_sparse.c │ ├── read_sparse.mexw32 │ ├── read_sparse.mexw64 │ ├── svm.cpp │ ├── svm.cpp.bak │ ├── svm.h │ ├── svm.h.bak │ ├── svm.obj │ ├── svm_model_matlab.c │ ├── svm_model_matlab.c.bak │ ├── svm_model_matlab.h │ ├── svm_model_matlab.obj │ ├── svmpredict.c │ ├── svmpredict.mexw32 │ ├── svmpredict.mexw64 │ ├── svmtrain.c │ ├── svmtrain.c.bak │ ├── svmtrain.mexw32 │ └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files
2021-07-07 00:32:06
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