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Matlab信任模型代码-PyDCM:利用Python实施动态因果模型

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简介:
简介:PyDCM是基于Python实现的动态因果模型(DCM)工具包,它支持通过Matlab信任模型进行复杂神经网络连接机制的研究与模拟。该代码库为研究人员提供了一个灵活且强大的平台,用于探索大脑不同区域之间的因果关系和信息流。 Matlab的trust model代码pydcm是Python的一个动态因果建模端口实现。DCM的实际参考实现属于一个更大的软件套件的一部分,该套件由英国伦敦大学学院(UCL)神经病学研究所的功能成像实验室(FIL),以及惠康信托基金会神经影像中心开发。 SPM是由MATLAB编写并以GPL2许可免费提供的。他们还提供了无需MATLAB许可证即可使用的独立编译版本的SPM,但这些版本无法进行自定义修改(除非重新编译的话仍然需要使用MATLAB)。此DCM实现基于的是来自SPM12版7487代码的基础。

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  • Matlab-PyDCMPython
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    简介:PyDCM是基于Python实现的动态因果模型(DCM)工具包,它支持通过Matlab信任模型进行复杂神经网络连接机制的研究与模拟。该代码库为研究人员提供了一个灵活且强大的平台,用于探索大脑不同区域之间的因果关系和信息流。 Matlab的trust model代码pydcm是Python的一个动态因果建模端口实现。DCM的实际参考实现属于一个更大的软件套件的一部分,该套件由英国伦敦大学学院(UCL)神经病学研究所的功能成像实验室(FIL),以及惠康信托基金会神经影像中心开发。 SPM是由MATLAB编写并以GPL2许可免费提供的。他们还提供了无需MATLAB许可证即可使用的独立编译版本的SPM,但这些版本无法进行自定义修改(除非重新编译的话仍然需要使用MATLAB)。此DCM实现基于的是来自SPM12版7487代码的基础。
  • Matlab社会-Social-Trust
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    本代码实现了一种基于MATLAB的社会信任模型,用于模拟和分析复杂网络中的信任关系动态变化。适用于社交网络、网络安全等领域研究。 在Matlab环境中实现社会信任模型的代码建议使用Epinions数据集进行实验。以下是相关文件结构及功能介绍: A. 安装:无需安装额外软件。 B. 代码结构: - Centrality.m:此脚本基于度中心性、本征中心性(Eigen)、Katz和PageRank等不同的中心度测量方法来计算用户在网络中的重要程度。 - Fact.m:利用矩阵分解技术,将用户与项目映射到一个共同的潜在因子空间中,从而通过这个内部产品模型化用户对项目的评分行为。 - 相似性.m:此文件定义了两种类型的相似度指标用于衡量不同用户之间的关系。包括连接相似性和等级相似度(后者进一步细分为PCC和VSS)。 C. 输入: - input_s.mat 文件包含两个主要矩阵,一个是用户的项目评分数据,另一个是反映用户间信任程度的矩阵。 D. 相关出版物: Anahita Davoudi 和 Mainak Chatterjee 在《在线社交网络与媒体杂志》(OSNEM)上发表了一篇关于社会信任模型在推荐系统中评级预测应用的文章。该论文探讨了相似度、中心性和社会联系对于提高推荐准确性的影响,于2018年7月由Elsevier出版发行。 以上为Matlab环境下用于构建和分析基于Epinions数据集的社会信任模型的代码框架概述与说明。
  • MATLAB子FF
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    本代码实现基于MATLAB的三因子Fama-French模型分析,适用于金融数据分析和投资策略研究,帮助用户评估资产定价。 该文件是基于Fama-French三因子模型编写的MATLAB程序代码,并包含详细说明和PDF文档。
  • PySCMs:现结构(SCM)的Python
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    PySCMs是一款专为研究者和数据科学家设计的Python工具包,旨在支持结构因果模型(SCM)的构建、分析与仿真,助力深入探究变量间复杂的因果关系。 结构因果模型(SCM)的Python包提供了一种将结构因果模型转换为图形的方法,并且可以直接从系数矩阵生成线性结构因果模型。在这个过程中,“图形”对象通过给定一个邻接矩阵(以及可选的名字)来定义,它们包含并维护了不同形式的表示方式,这些不同的表示方式可能非常有用,并提供了在各种表示之间进行转换的功能。 当前实现的支持包括: - 通过邻接矩阵 - 通过邻接表 - 通过边缘(“类型化”的边缘:无边、向前、向后或双向)
  • MATLAB现转换功能
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    本文介绍了如何使用MATLAB软件进行复模态振型向实模态振型的转换,并提供了具体的实现方法和步骤。适合需要在工程领域内处理振动问题的研究者和技术人员参考。 从结构模态识别得到的复模态振型具有复杂的形式。可以使用特定函数将这些复模态振型转换为实模态振型。参考文献:土木工程结构的运行模态分析,第182页和第183页。 执行此代码所需的命令如下: 1. 加载示例文件 使用命令加载名为Example.mat的文件。 2. 将复模态振型转换为实模态振型 通过调用函数ComplexModeToRealMode,使用以下语句:`Real_Phi=ComplexModeToRealMode(Phi)`。
  • Stock-Watson 子分析
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    Stock-Watson动态因子分析模型是由经济学家James H. Stock和Mark W. Watson提出的一种统计方法,用于从大量时间序列数据中提取少量公共因子,从而提高宏观经济预测的准确性。 Stock_Watson_DFM_HOM_replication_files_20160312 这个文件是用来复制动态因素模型的程序算法。
  • 世纪-生
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    《世纪模型源代码-生态模型》是一套全面模拟自然生态系统运作机制的计算机程序集,旨在帮助科研人员及学生深入理解生物多样性、物种互动和环境变化等关键议题。 生态学模型地球生物化学模型century模型的源代码在官网已不再提供下载。我自己也是偶然发现了这一点。
  • 优质
    动态模型是一种用于模拟和预测系统行为随时间变化的方法或工具。它能够捕捉变量之间的相互作用及其演变过程,在科学研究、工程设计及政策制定等领域广泛应用。 动态模型讲义涵盖卡尔曼滤波等方法。
  • Matlab - Trust_WCAS_2021:包含WCAS2021论文《拟干旱预报中的》的与数据
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    本项目提供Matlab代码及数据支持,用于实现发表于WCAS 2021会议论文《模拟干旱预报中的用户信任》中所提出的信任模型。 在WCAS 2021中的“对干旱预测中的用户信任建模”论文中提供了相关的MATLAB代码和数据。“对干旱预测中的用户信任建模”的三个脚本可用于生成概率性干旱预测,模拟信任演变,并评估事前与事后预测值。所需的数据可以在InputData.xlsx文件中找到(包括干旱时间序列、预报时间序列以及用户基于预报更新的信念)。此外,severn MATLAB 数据文件包含了用于价值得分敏感性分析的20个场景下的干旱时间序列和1000个场景下的预测时间序列。
  • 使Python现的LDA
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    本段代码采用Python语言实现了主题模型中的经典算法——Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型,适用于文本数据的主题提取和分析。 基于Python的LDA模型实现代码可以帮助用户进行主题建模分析。通过使用Gensim库或其他相关工具,可以方便地构建、训练并评估LDA模型。在编写此类代码时,建议首先准备文本语料库,并对其进行预处理以提高模型性能。接着定义合适的参数如主题数量和词汇表大小等来初始化LDA模型,然后利用已有的文档数据对模型进行训练。 完成这些步骤后,可以使用生成的主题分布和其他统计信息来进行进一步的分析或可视化操作。这样的实现不仅能够帮助理解大规模文本集合中的潜在结构模式,还能为诸如内容推荐、情感分析等多种应用场景提供支持。