Matlab 量纲消除代码 - Explainable-UQ-Analysis：包含项目源代码与数据，支持基于机器学习的可解释性降维分析...

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
Explainable-UQ-Analysis是一个利用MATLAB进行量纲消除和数据分析的开源项目。它提供详尽的源代码及配套数据集，专注于通过机器学习实现高透明度与理解性的特征降维技术研究。这项工作通过数据驱动的降维方法（即活动子空间）揭示了物理见解，并据此得出原始系统的低维表示形式。由于消除了昂贵的数据驱动子空间识别过程，我们能够更快地进行不稳定风险计算。该研究最初发表于某期刊上：郭S.，席尔瓦CF，鲍尔海姆M.，加尼A.，波利夫克W.等人，《燃烧研究所学报》，2019年37卷第4期：5299-5306页。准确量化燃气轮机系统中预测的燃烧不稳定性中的不确定性至关重要。通过采用数据驱动降维方法（活动子空间），我们发现了高维参数空间内的关键方向，这些方向使目标输出变化最大。然而，由于这种方法具有黑箱性质，无法对识别出的方向进行物理解释，从而限制了我们对其成功与否的理解。为了解释由低维流形表达的物理解释，我们与领域专家合作，并开始处理控制燃烧不稳定性现象的物理方程：线性化这些控制方程并执行规模分析以消除次要项。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Matlab 量纲消除代码 - Explainable-UQ-Analysis：包含项目源代码与数据，支持基于机器学习的可解释性降维分析...

优质

Explainable-UQ-Analysis是一个利用MATLAB进行量纲消除和数据分析的开源项目。它提供详尽的源代码及配套数据集，专注于通过机器学习实现高透明度与理解性的特征降维技术研究。这项工作通过数据驱动的降维方法（即活动子空间）揭示了物理见解，并据此得出原始系统的低维表示形式。由于消除了昂贵的数据驱动子空间识别过程，我们能够更快地进行不稳定风险计算。该研究最初发表于某期刊上：郭S.，席尔瓦CF，鲍尔海姆M.，加尼A.，波利夫克W.等人，《燃烧研究所学报》，2019年37卷第4期：5299-5306页。准确量化燃气轮机系统中预测的燃烧不稳定性中的不确定性至关重要。通过采用数据驱动降维方法（活动子空间），我们发现了高维参数空间内的关键方向，这些方向使目标输出变化最大。然而，由于这种方法具有黑箱性质，无法对识别出的方向进行物理解释，从而限制了我们对其成功与否的理解。为了解释由低维流形表达的物理解释，我们与领域专家合作，并开始处理控制燃烧不稳定性现象的物理方程：线性化这些控制方程并执行规模分析以消除次要项。

基于Matlab的支持向量机代码与机器学习实践项目

优质

本项目提供基于Matlab环境下的支持向量机(SVM)代码实现及应用示例，旨在通过实际案例帮助初学者掌握SVM原理及其在机器学习中的运用。支持向量机的MATLAB代码程序示例如下： ```matlab % 加载数据 load fisheriris X = meas; Y = species; % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(size(X, 1), HoldOut, 0.2); X_train = X(training(cv), :); Y_train = Y(training(cv), :); X_test = X(test(cv), :); Y_test = Y(test(cv), :); % 训练支持向量机模型 SVMModel = fitcsvm(X_train, Y_train, KernelFunction, RBF, BoxConstraint, 1); % 预测 Y_pred = predict(SVMModel, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / length(Y_test); disp([准确率： , num2str(accuracy * 100), %]); ```

情感分析项目(基于机器学习的sentiment-analysis)。

优质

本项目运用机器学习技术进行情感分析，旨在通过训练模型识别和理解文本中的正面、负面或中立情绪，服务于社交媒体监测、市场调研等领域。情感分析的目标是使用机器学习技术来确定文本的情感极性（正向、中立或负面）。通过训练模型识别带有情感标签的样本数据集，可以教会机器自动检测新文本中的情感倾向而无需人工干预。项目结构如下： - 步骤a：导入所需库和数据。 - 步骤b：进行文本规范化处理。 - 步骤c：执行归类化操作。 - 步骤d：对数据进行预处理以准备模型训练。 - 步骤e：构建并训练情感分析模型，使用的算法包括线性回归、决策树分类器、随机森林分类器、K近邻分类器和支持向量机（SVM）。

RSAMATLAB代码-FMRI_LAMBDA：支持fMRI数据分析的MATLAB代码（含DCM与GLM）

优质

RSAMATLAB代码-FMRI_LAMBDA是一个包含用于功能性磁共振成像(fMRI)数据处理和分析的MATLAB脚本集，特别适用于动态因果模型(DCM)及广义线性模型(GLM)的应用。 fMRI_LAMBDA是用于LAMBDA项目中的功能磁共振成像（fMRI）分析的MATLAB和R代码集合，包括代表相似性分析（RSA）、动态因果模型（DCM）以及一般线性模型（GLM）的相关内容。

支持向量机(SVM)的机器学习实验报告（含源代码）

优质

本实验报告详细介绍了支持向量机(SVM)在机器学习中的应用，并通过具体实例和源代码展示了SVM模型的构建与优化过程。我已经完成了支持向量机（SVM）机器学习算法的实现，并通过交叉验证来确定最优的C值。

关于Shape机器学习的可解释性分析.zip

优质

本资料包探讨了Shape机器学习模型的可解释性问题，包含相关理论介绍、案例分析及实用工具推荐等内容。适合对提高机器学习透明度感兴趣的读者参考使用。基于心脏病数据的shape机器学习可解释性分析探讨了如何利用形状特征来提高机器学习模型在心脏病诊断中的透明度和理解力。通过这种方法，研究人员能够更好地解析算法决策背后的逻辑，并提升临床应用的效果与可靠性。

本项目数据分析与可视化的源代码

优质

本项目提供全面的数据分析及可视化解决方案，包含多种数据处理算法和动态图表展示功能，旨在帮助用户高效理解复杂数据。本项目的数据分析及可视化部分的源码。

8PSK解调资源包_包含matlab代码及滚降分析

优质

本资源包提供一套完整的8PSK信号解调Matlab代码，内含详细的滚降因子影响分析，适用于通信系统设计与研究。使用MATLAB编写8PSK调制与解调的代码，并包含滚降滤波器的相关内容。

MATLAB支持向量机的源代码

优质

本段落提供MATLAB环境下实现的支持向量机（SVM）完整源代码，适用于机器学习任务中的分类与回归分析。包含详细注释和示例数据集以指导使用者快速上手应用及优化模型参数。关于MATLAB支持向量机的源代码，这里可以找到相关的资源和示例代码来帮助你理解和实现支持向量机在MATLAB中的应用。这些代码通常包括数据预处理、模型训练以及结果评估等步骤，是学习和支持向量机算法的一个良好起点。

MATLAB支持向量机的源代码

优质

本段落提供MATLAB环境下支持向量机(SVM)的具体实现源代码，适用于机器学习任务中的分类与回归分析。个人编写了MATLAB支持向量机的源代码并希望与他人分享。