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【项目代码】基于Matlab计算Jousselme证据距离的自编代码.rar

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简介：
本资源提供了一套使用Matlab语言编写、用于计算Jousselme证据距离的自定义程序代码。此代码适用于需要比较不同证据体之间相似性的研究与工程应用，便于用户深入理解和灵活运用D-S证据理论中的关键概念和算法。 【项目代码】证据理论中用于求取Jousselme证据距离的matlab代码，自己编写的哦！-rar文件。

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  • 【项目代码】基于Matlab计算Jousselme证据距离的自编代码.rar
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    本资源提供了一套使用Matlab语言编写、用于计算Jousselme证据距离的自定义程序代码。此代码适用于需要比较不同证据体之间相似性的研究与工程应用，便于用户深入理解和灵活运用D-S证据理论中的关键概念和算法。 【项目代码】证据理论中用于求取Jousselme证据距离的matlab代码，自己编写的哦！-rar文件。
     
  • 基于Matlab的Jousselme证据距离计算代码在证据理论中的应用
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    本研究利用Matlab编写了Jousselme证据距离算法的代码，用于量化证据体间的差异。此方法在证据理论中具有广泛应用价值，如目标识别、模式分类等场景下的不确定性度量与分析。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：证据理论中用于求取Jousselme证据距离的matlab代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • Jousselme的证据距离与编码
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    本文探讨了Jousselme提出的基于证据理论的距离度量方法及其在信息融合中的应用，并介绍了相关的编码技术。通过分析这些度量和编码的有效性及局限性，文章为理解和改进不确定性处理提供了新的视角。 该代码的核心是证据距离公式中的D矩阵，能够计算各个子集的交集除以并集的情况。此代码具有较高的拓展性，适合新手理解和掌握相关公式，并且推广性强。
     
  • 马氏距离Matlab原代码-SODA_Python项目
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    本项目提供了一个用Python实现的SODA算法版本，以及计算马氏距离的MATLAB原始代码。旨在简化异常值检测流程。 SODA_Python存储库包含一个SODA算法的Python版本，并且加入了一些距离指标。这些距离指标包括： - 离线模式下的震级： - 欧几里得：两点之间的直线距离。 - 马氏（Mahalanobis）：衡量一个多维空间中两个点的标准差差异，即一个点与另一个点之间有多少标准偏差的距离的多维度概括。 - Cityblock（曼哈顿/出租车）：在只能以直角移动的情况下计算两点之间的距离。 - 切比雪夫：沿任何坐标轴方向上两向量的最大绝对值之差。 - Minkowski：一种根据参数$p$推广其他类型的距离的度量方法，在此代码中使用的是$p=1.5$，具体而言： - $p=1 \rightarrow$ Cityblock - $p=2 \rightarrow$ 欧几里得 - $p=\infty \rightarrow$ 切比雪夫 - 堪培拉：Cityblock的加权版本，在计算两个向量之间的距离时，会将它们变量值绝对差除以这些变量值之和。这种度量方式对于靠近原点的点更敏感。 - 角度： - 余弦相异度：通过减去两向量之间夹角的余弦来衡量。 在线模式下的震级包括欧几里得（两点之间的直线距离）以及角度余弦相似性。
     
  • 【项目代码】基于2D图像映射计算对应3D距离的程序.rar
    优质
    本项目提供了一种将二维图像中的像素位置转换为三维空间中相应距离的方法和程序。通过该工具，用户能够快速准确地获取物体在真实世界中的深度信息。此资源以压缩包形式打包，内含源代码及相关文档说明。 人们能够感知深度的原因在于从三维世界获取的不同视角。本程序旨在通过一个二维图像来映射并计算对应的三维距离。
     
  • Matlab中计算测地距离的代码
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    本段代码用于在MATLAB环境中实现计算两点间的测地距离，适用于地理数据分析与处理，帮助用户精确测量地球表面上任意两点的距离。 计算测地距离的MATLAB代码包括使用Dijkstra算法和Floyd算法的方法。此外，还提供了一个关于瑞士卷的例子以供参考。
     
  • 用Matlab计算点到曲线的距离的代码
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    本代码使用MATLAB编写，旨在高效准确地计算平面上任一点到给定参数曲线的最短距离。适用于工程和科学领域的数据分析与图形处理需求。 function [xy,distance,t_a] = distance2curve(curvexy,mapxy,interpmethod) % distance2curve: 计算从一个点到一般曲线弧的最小距离。 % 使用方法：[xy,distance,t] = distance2curve(curvexy,mapxy)，此用法使用线性曲线段。 % 可选参数：[xy,distance,t] = distance2curve(curvexy,mapxy,interpmethod)
     
  • MATLAB中的均匀分布函数代码-Wasserstein距离：适用于1D及2D Wasserstein距离计算的简洁代码...
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    这段代码提供了在MATLAB中计算一维和二维空间内Wasserstein距离（也称为Earth Movers Distance）的便捷方法，特别适用于基于均匀分布的研究与应用。 以下是用于计算一维概率分布的1-和2-Wasserstein距离的紧凑MATLAB代码。Wasserstein距离的一般定义可以查阅相关文献。 此实现基于以下事实：对于给定的概率分布u和v，1-Wasserstein距离可表示为： \[ W_1(u, v) = \int |F_u^{-1}(t) - F_v^{-1}(t)| dt \] 其中\(F_u\) 和 \(F_v\) 分别是累积密度函数（CDF），而\(F_u^{-1}\)和 \(F_v^{-1}\) 是对应的伪逆累积分布函数。2-Wasserstein距离可以表示为： \[ W_2(u, v) = \left( \int |F_u^{-1}(t) - F_v^{-1}(t)|^2 dt \right)^{0.5} \] 代码假设u和v是离散且均匀的概率分布。在这种情况下，存在样本使得任何来自\( u \) 分布的随机变量满足： \[ X_k = F_u(k),\quad k=1, 2,...n \] 这些样本作为函数输入，并被假定为按升序排序。累积分布函数及其伪逆由阶跃函数给出。 该代码已在MATLAB R2017a中测试通过，针对（在计算1-Wasserstein距离时）和进行了验证。另外的代码能够用于一般p-Wasserstein距离的计算，但相对于描述的情况而言更复杂。 参考文献可以查看 Carrillo 和 Toscani 的相关研究工作：“非线性扩散方程中的Wasserstein度量及其长时间行为”。
     
  • 基于Matlab的自编码源代码
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    本资源提供了一套基于Matlab编写的自编码器（Autoencoder）源代码。适用于机器学习和深度学习领域的研究与应用开发。 自编码器的源代码非常有效，在MATLAB上运行状态良好。