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带有全中文注释的Wilcoxon实验MATLAB代码

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简介:
这段资料提供了一套完整的MATLAB代码用于执行Wilcoxon秩和检验,并附有详尽的中文注释以帮助学习者理解每一步骤的功能与实现。 提供进化算法的Wilcoxon实验代码,其中包括PSO和GWO的一些数据,已经亲测有效。这可以节省时间并有助于科研工作。

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客服
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  • WilcoxonMATLAB
    优质
    这段资料提供了一套完整的MATLAB代码用于执行Wilcoxon秩和检验,并附有详尽的中文注释以帮助学习者理解每一步骤的功能与实现。 提供进化算法的Wilcoxon实验代码,其中包括PSO和GWO的一些数据,已经亲测有效。这可以节省时间并有助于科研工作。
  • WOA-LSTM MATLAB
    优质
    这段代码实现了一个带有全中文注释的WOA-LSTM模型,并以MATLAB语言编写。它为理解与应用LSTM神经网络结合鲸鱼优化算法提供了便利,特别适合于需要预测分析和模式识别的应用场景。 使用WOA优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数及最小包尺寸数,在Matlab 2017至2022版本中进行训练,支持GPU或CPU设置。此方法经过验证有效,可以帮助科研人员节省时间,并提供实际数据以供操作。
  • GWOLSTM回归预测Matlab
    优质
    本代码采用长短期记忆网络(LSTM)结合全球风组织(GWO)优化算法,在MATLAB环境下实现时间序列回归预测,并提供详尽的中文注释以辅助理解与应用。 使用GWO优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数以及最小包尺寸数,在Matlab 2017至2022版本中进行训练,支持GPU或CPU设置。此方法经过验证有效,能够帮助科研人员节省时间。
  • GRBL翻译
    优质
    本资源提供了一种将GRBL代码与详细中文注释相结合的学习材料,旨在帮助用户更好地理解并掌握GRBL数控编程技术。 GRBL 0.9版本的代码已经全部翻译成中文并添加了详细的注释。这对学习GRBL非常有帮助。
  • Linux 0.11 源 -
    优质
    《Linux 0.11源代码-带有中文注释》为初学者提供了深入理解早期Linux内核结构的机会,书中每一行代码都配有详尽的中文解释,非常适合希望从底层了解操作系统原理和技术细节的学习者。 学习Linux 0.11源码并附有详细注释的文档对于理解Linux系统的内部机制非常有益。这种资料特别适合那些想要深入了解操作系统底层原理的人士,尤其是对侵入式技术感兴趣的读者。
  • DE算法MATLAB
    优质
    本资源提供了一种差异演化(Differential Evolution, DE)算法的MATLAB实现代码,并附有详细的中文注释,便于学习和理解。 以优化SVR算法的参数c和g为例,对DE(差分进化)算法的MATLAB源码进行了详细中文注解,这是一份很好的学习材料。
  • socat源
    优质
    《带有中文注释的socat源码》旨在通过详细且易于理解的中文解释,帮助读者深入解析和学习socat网络工具的核心代码,适用于希望提升网络安全及编程技能的技术爱好者和专业人士。 在进行socat源代码的二次开发过程中,我花了一周时间通读了整个代码,并添加了详细的注释。我还增加了一个-M参数,用于在端口无法打开的情况下超时退出(不影响其他功能)。经过编译并通过测试后,在操作系统上成功运行。
  • 详细SA(模拟退火)MATLAB
    优质
    本资源提供了一份详尽的MATLAB代码,用于实现模拟退火算法(SA),并配有详细的中文注释,便于学习和理解该优化方法。 以优化SVM算法的参数c和g为例,对SA(模拟退火)算法的MATLAB源码进行了逐行中文注解。这是一份很好的学习材料。
  • NSGA-II
    优质
    带有中文注释的NSGA-II是一篇介绍非支配排序遗传算法二代(NSGA-II)的文章,通过详细的步骤解释和示例代码,并辅以中文说明,帮助读者深入理解多目标优化问题的求解方法。 NSGA-II 带有详细的中文版注释,适合 MATLAB 初学者逐字逐句地翻译和理解。这份资源非常全面。
  • DNN模型
    优质
    本项目提供了一种包含详细注释的深度神经网络(DNN)模型实现代码,旨在帮助初学者更好地理解与应用复杂的DNN架构。 本段落涵盖了环境设置、数据准备(包括Dataset格式)、深度神经网络模型构建以及模型的训练与测试过程。