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MATLAB版本的GSTA模型:MATLAB版本的GSTA模型...

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简介:
本段介绍MATLAB实现的GSTA(Graph-based Spatio-Temporal Aggregation)模型。此模型利用图理论处理时空数据,适用于模式识别与数据分析领域,提供高效的数据聚合方法。 该代码名为“晶粒尺寸趋势分析”(GSTA),它是基于Gao (1996)提出的几种组合趋势:类型 1:更好的排序、更粗糙且偏斜度更高;类型 2:排序更好、颗粒更细且负偏斜更大。主程序为 GSTA2013_KNU.m,输入文件是 input.txt,输出文件包括 OUT.txt 和 input_GSTA.csv。 OUT.txt 是 Gao (1996) 提出的原始 FORTRAN 代码的结果。Input_GSTA.csv 则是该段代码执行后的结果。 参考文献:《沿海杂志研究》,特刊第85号,第426-430页。

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    本段介绍MATLAB实现的GSTA(Graph-based Spatio-Temporal Aggregation)模型。此模型利用图理论处理时空数据,适用于模式识别与数据分析领域,提供高效的数据聚合方法。 该代码名为“晶粒尺寸趋势分析”(GSTA),它是基于Gao (1996)提出的几种组合趋势:类型 1:更好的排序、更粗糙且偏斜度更高;类型 2:排序更好、颗粒更细且负偏斜更大。主程序为 GSTA2013_KNU.m,输入文件是 input.txt,输出文件包括 OUT.txt 和 input_GSTA.csv。 OUT.txt 是 Gao (1996) 提出的原始 FORTRAN 代码的结果。Input_GSTA.csv 则是该段代码执行后的结果。 参考文献:《沿海杂志研究》,特刊第85号,第426-430页。
  • MTCLIM4.0
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    MTCLIM4.0是一款先进的气候模拟与分析工具,用于预测和评估气候变化对农业、生态系统及水资源的影响。 MTCLIM模型是用于分析生态与生理模型的重要工具。它能够解释这些模型的结果,并且可以用来研究在不同气候条件下生态系统及水文过程的变化趋势。此外,该模型还作为其他模型的辅助管理工具,帮助制定适用于各种环境条件下的生态保护计划。
  • AHPExcel
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    AHP模型的Excel版本提供了一个简便实用的工具,用于实现层次分析法中的计算与评估过程。用户可通过此模板轻松进行判断矩阵构建、一致性检验及权重计算等操作,适用于决策支持和项目管理等多种场景。 直接输入数据可以计算出权重。
  • MATLAB人口增长算法实现
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    本简介探讨了如何使用MATLAB软件实现人口增长模型的算法。通过代码示例和数据可视化技术,详细解释了几种经典人口增长理论,并分析其应用与局限性。适合编程初学者及数学建模爱好者学习参考。 人口增长模型算法的实现可以使用MATLAB进行编程。这种方法能够帮助研究人员模拟不同条件下的人口动态变化,并对未来的趋势做出预测。通过编写相应的代码,我们可以探索各种假设情景下的人口增长率、死亡率以及迁移模式等关键因素的影响。 在处理这类问题时,常用的方法包括但不限于指数增长模型和逻辑斯蒂(Logistic)增长模型。这些模型能够根据历史数据来调整参数,并进行拟合以预测未来的趋势。此外,在实际应用中还可能需要考虑年龄结构、性别比例等因素对人口变化的潜在影响。 总之,利用MATLAB开发的人口增长算法为分析复杂的社会现象提供了有力工具,有助于政策制定者做出更加科学合理的决策。
  • 流变MATLAB代码-Rheo-Model
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    Rheo-Model提供了一系列用于模拟和分析材料流变行为的MATLAB代码及函数,涵盖多种经典与现代流变学本构模型。 本构模型MATLAB代码用于流变模型计算,包括LAOS(大振幅震荡剪切)和启动过程的模拟。这里提供的第一个例子采用的是Rolie-Poly模型[1]进行演示。 对于启动过程中剪切速率的ODE求解器功能采用了矩阵形式以提高计算效率。通过循环探索感兴趣的频率范围,并考虑了并行计算可能带来的性能提升。在LAOS操作中,可以调整剪切率作为参数来观察其影响。 为了运行MATLAB代码,请确保安装了适当的MATLAB Runtime环境(如9.3版本的R2017b)以支持独立的应用程序执行。 参考文献: Likhtman, A.E., & Graham, R.S. (2003). A simple constitutive equation for linear polymer melts derived from molecular theory: The Rolie–Poly model. Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics, 114(1), 1-12.
  • Yolov5 V5yolov5s.pt
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    简介:Yolov5 V5版本中的yolov5s.pt模型是一款轻量级目标检测工具,基于深度学习技术优化而成,在保持高效运行的同时提供准确的目标识别能力。 yolov5s.pt
  • PytorchVGG-Face
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的VGG-Face模型,适用于人脸识别和身份验证任务。该模型在大规模人脸数据集上进行了预训练,能够有效提取面部特征并应用于各种应用场景。 VGG-Face模型的Pytorch版本可以直接通过`torch.load(VGG_FACE_LOCATION)`读取。该模型基于千万张人脸数据进行训练。
  • yolov5-segONNX
    优质
    本项目提供YOLOv5-seg模型的ONNX格式版本,便于在多种平台上进行部署和应用。包含详细的转换流程及使用说明。 yolov5分割测试模型
  • Yolov5Yolov5s.pt
    优质
    Yolov5s.pt是YOLOv5系列中的一种轻量级模型,适用于资源受限的设备。它在精度和速度之间取得了良好的平衡,在目标检测任务中表现出色。 凭什么要向我们收费呢?