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Catte.zip_Catte模型_非线性扩散_选择扩散模型

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简介：
本研究介绍了一种名为Catte的非线性扩散模型，专注于图像处理中的边缘保持和噪声去除。该模型采用选择性扩散策略，在平滑图像的同时保护重要细节特征。 基于非线性扩散的图像选择性平滑和边缘检测算法在Matlab中的实现效果很好，这被称为Catte模型。

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  • Catte.zip_Catte模型_非线性扩散_选择扩散模型
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    本研究介绍了一种名为Catte的非线性扩散模型，专注于图像处理中的边缘保持和噪声去除。该模型采用选择性扩散策略，在平滑图像的同时保护重要细节特征。 基于非线性扩散的图像选择性平滑和边缘检测算法在Matlab中的实现效果很好，这被称为Catte模型。
     
  • 扩散模型
    优质
    扩散模型是一种用于生成高质量图像、文本和其他类型数据的概率建模方法，在机器学习领域中被广泛应用。 扩散模型主要分为两部分，并主要用于解决计算机视觉问题。有一个网站可以应用该模型：输入一段描述性文字后，它能够生成相关的场景图片。这份PPT是我组会上讲解的内容。
     
  • 一维扩散模型_MATLAB扩散模拟_partlnh_一维扩散_水质模型.zip
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB的一维扩散模型代码，用于水质研究中的污染物扩散模拟。通过该工具包，用户可以深入分析和理解水环境中物质迁移的过程，适用于环境科学、水利工程等相关领域的学习与科研工作。 一维水质扩散模型的Matlab代码已经编写完成并经过测试可以使用。
     
  • 高斯扩散模型分析
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    高斯扩散模型分析探讨了利用高斯过程模拟和预测物质或信息在空间中随时间扩散的行为与规律，广泛应用于环境科学、金融等领域。 高斯扩散模型及其改进公式可以为环境专业领域提供参考，主要用于建立大气污染物的扩散模型。
     
  • VAEDDPM扩散模型详解PPT
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    本PPT详细解析了VAEDDPM（变分自编码器结合密集扩散概率机制）扩散模型的工作原理、应用场景及技术优势，旨在帮助读者深入理解这一先进的机器学习算法。 P1：VAE变分自编码模型 在隐藏变量z是随机变量的情况下，通过encoder提取特征后，再加入全连接层来预测均值和方差，根据这些参数可以采样出一个z。这里的z是可以进行随机抽样的样本。 解码器则是在给定条件下基于概率P(x|z)来估计x的值，即最大化似然性。因此整个过程可视为不同的z通过P(x|z)的概率分布融合后得到最终的P(x)。 P3：我们希望 P ( x ) 的值越大越好，这等价于求解关于x的最大对数似然logP(x)。 logP(x)可以转换为右边这种形式，并引入Q(z|x)，其中Q(z|x）和logP(x)无关，取任意值时积分结果为1。 利用条件概率公式将P(x)的形式改写成联合概率P(z,x)/条件概率P(z|x)，同时引进q(z|x)，通过对数的乘法规则拆分后可以看到右边这一项是KL散度。根据KL散度非负性的特性，可以构造如下的不等式，即变分下界Lb。 P4：根据上一页所述内容，极大似然函数等于Lb和KL散度之和。 然而仅优化变分下界并不能确保极大似然函数也达到最优状态，因为其间还存在一个固定的KL散度值。logP(x)与q(z|x)无关，仅仅依赖于P(x|z)以及P的设定。
     
  • 气体扩散模拟程序模型
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    简介：本项目开发了一套先进的气体扩散模拟程序模型，旨在精确预测和分析不同条件下气体分子的传播行为。通过高度自定义的算法，该模型能够有效处理复杂环境中的气体扩散问题，为化工安全、环境保护等领域提供科学依据与技术支持。 放射性气体泄漏事故可能对附近居民和环境造成严重危害。一旦发生泄漏，气体物质难以限制在一定范围内，从而导致广泛的影响。因此，预测某点的气体浓度对于预防不必要的事故发生、减少损失至关重要。本论文通过数学建模并利用Java编程实现了仿真模拟。
     
  • 高斯扩散模型——高斯烟羽大气污染扩散模型（含GetQx.m、GetQy.m、Qmain.m）
    优质
    本资源提供高斯烟羽大气污染扩散模型的MATLAB实现代码，包括风向修正函数GetQx.m、风速修正函数GetQy.m及主程序Qmain.m，适用于环境科学与工程领域的研究。 MATLAB 源代码包括高斯扩散模型的三个文件：GetQx.m、GetQy.m 和 Qmain.m。这些文件用于实现高斯烟羽大气污染扩散模型。
     
  • 信息扩散及信息扩散模型在Matlab中的应用
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    本研究探讨了信息在网络中传播的行为和规律，并在此基础上提出了多种信息扩散模型及其在MATLAB环境下的实现方法与应用案例。 通过核密度估计来获取样本的概率密度分布。
     
  • 高斯扩散模型的MATLAB代码-uFab-正式元素扩散
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的高斯扩散模型代码，用于模拟和分析物质在不同环境中的扩散过程。该模型特别适用于研究材料科学、化学及工程领域中正式元素（如掺杂剂）的扩散现象。通过调整参数，用户可以深入探究温度、时间等因素对扩散速率与分布的影响，为相关科研工作提供了有力工具。 高斯扩散模型的MATLAB代码采用了uFab形式元素扩散背景技术，请参考James D. Plummer等人在《硅VLSI技术：基础知识、实践和建模》一书中的第七章内容，特别是7.5.1节的内容。此外，《计算物理学》第二版中Nicholas J. Giordano和Hisao Nakanishi也讨论了扩散方程的数值解法，这本书可以在凯文街图书馆找到。您还应阅读我关于扩散的相关注释以及Plummer书中有关章节的部分。 热传导可以被视为掺杂剂扩散的一个良好类比，因为它们所遵循的基本方程式非常相似。这里提供了一些参考文献和可能有用的代码片段以供借鉴。 任务： 您的工作是使用MATLAB或其他编程语言编写程序来构建并探索高斯扩散模型的实际应用价值。您需要通过有限差分方法对扩散方程进行数值求解。首先，简化模型使得DΔt/(Δx^2)=1/2成立；这允许我们将硼在扩散过程中的扩散方程式从(7.38)式简化为(7.40)式。 初始轮廓可以被建模成一个增量函数——即高浓度预沉积。设定表面浓度为2×10^19 cm^-3，您可以通过简单的MATLAB代码生成此初始向量。在处理第一个点时，请仔细考虑其左侧没有数据的情况。
     
  • AFTOX环境风险扩散模型(基于高斯色散)
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    AFTOX环境风险扩散模型是一款基于高斯色散理论开发的专业软件工具，用于评估和预测化学事故中的有毒气体释放对周围环境的影响。 AFTOX是一种高斯色散模型，适用于处理点源或面源连续或瞬时的液体或气体释放，无论是升高排放还是表面释放。该模型能够输出浓度等值线图、指定位置的具体浓度数据以及在给定高度和时间内的最大浓度信息。它适合模拟非浮力中性气体扩散及浮力烟羽扩散，并能处理瞬间或持续性的地面源或者具有一定高度的气态或液态物质排放。 国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室使用此模型，版权归属环境保护部环境工程评估中心所有。如需转载和印刷，请与该机构联系以获得授权。