例12:一只游船上有800(1000)人,一名游客不慎患传染病,12(10)小时后有3人发病,由于船上不能及时隔离,问经过60(30)小时,72小时,患此病的人数.(与人口模型和Logistic模型类似) 先用python和matlab模拟 我的python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import random import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u's

LINK :http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f037d60100ok8y.html

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html Matlab和C#混合编程文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329753.html Matlab还是一如既往的每年2个版本的发布速度.2015年3月R2015a (版本 8.5) 正式发行.在新版本中,带有四个新的工具箱以及79个产品进行的更新.MATLAB 2015a 中的许多新功能都是在 R2014b 的功能基础上升级而来的,其中

1.研究噪声特性的必要性 本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性. 将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声. 实际生活中的各种照片的老化,都能够归结为下面老化模型. 这个模型非常easy,也能够直接用下面公式来表达. 在频域内,用下面公式区表示. 依据以上式子,能够看出,老旧照片的复原.主要分为两个任务,一个是去噪:还有一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理. 本文首先由噪声类型与其建模.随后的博文.会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法. 2.噪声的实现 2.1

MATLAB r2018b mac中文版是一款强大的可视化数学分析软件,专门用于在Mac上执行数值计算,编程和可视化任务时极大地提高您的工作效率.在MATLAB的帮助下,您可以分析数据,创建应用程序,模型和开发算法,此外,由于其内置工具的大量选择,以及语言和内置数学算法,您可以仔细检查各种方法并找到解决方案比传统的编程语言和电子表格快得多.MATLAB可用于各种应用,从通信和信号处理到控制系统,视频处理,计算金融和生物学,测试和测量.   MATLAB R2018b for Mac版安装教程 M

转眼间三月都已经过去一半,一直找不到有什么可以写的,一直想等自己把LTE仿真平台搭好后,再以连载的形式记录下来.但是,后来一想,我必须先做好充分的铺垫,在这过程中也遇到了很多问题,及时留下点什么,也是好的.即便以后回过头来再看这些文章,可能会有些许惊讶,惊讶于当时的无知或是稚嫩.不得不说,时间真的是一把杀猪刀,猪没少杀,更可怕的是扼杀了许多人的梦想.今天没有去实验室,我觉得在忙了一周后,应该停下来歇歇,有时候的驻足观望或许是为了更好的前行. 言归正传,今天想记录的是自己在仿真中遇到的一个问题,那

1.未定义与 'struct' 类型的输入参数相对应的函数 'tb_optparse' 在运行matlab程序时,出现上述错误. 原因是tb_optparse在common文件夹里面,没在robot文件夹里面,我们只添加了robot到搜索路径里面.添加下路径就好了. 参考robtics调用函数报错:未定义输入参数对应的函数 'tb_optparse' 2.建立MATLAB仿真模型. 建立机械臂模型 3.MATLAB中Scope图形设置坐标轴参数. 在MATLAB命令行中添加如下代码,在编辑里选择

完美人类假设:一类人,具有最完美的基因组,享受最健康的环境和饮食,同时拥有最健康的思想情绪,最终以最长的寿命,自然死亡. 自然死亡是自然生命最终的归宿,这是写在目前基因组里的铁律! 不管科技如何发展,人最终都会追求生命的拓展和延续,所以医学总体是不可能败落的,只是医学的部分低价值的工作会被淘汰. 疾病的研究似乎永远没有尽头,疾病本质就是健康的异常,鉴于健康的生命活动的复杂性,任何一个局部发生异常都会导致疾病. 所以,生命系统有多复杂,疾病研究就能有多复杂! 有趣的是,必须通过疾病模型,我们才能更

实验三 按键key 实验内容 在FPGA的实验中,经常涉及到按键的使用,按键是必不可少的人机交互的器件之一,在这些实验中,有时将按键的键值读取显示到数码管.LCD或者是通过串口传送到PC的串口助手上进行显示.本实验采用以往未曾采用过的方式,将按键的键值读取后通过硬件在环传送到simulink上进行显示,由此来学习如何将FPGA采集到的数据通过硬件在环传送到simulink. 本实验的主要原理是,FPGA对按键信号进行消抖.采样,然后将对应按键的键值通过硬件在环传送到simulink中,并通过si

实验二LED 实验内容 在实验一的基础上,将simulink产生的测试信号输出到FPGA开发板上的LED灯进行显示,这里要在生成的硬件模型上进行修改,将传送到FPGA的信号输出到8个LED灯上,并且对信号进行分配引脚. 创建模型 在Matlab的指令窗口输入以下指令,hdlsetuptoolpath('ToolName','Altera Quartus II','ToolPath','C:\altera\11.0\quartus\bin\quartus.exe(修改为软件安装的路径)'). Si

逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型,得到的是0~1之间的概率分布.自变量范围是,值域范围限制在0~1之间.在搜索广告.信息处理和生物统计中有广泛的应用.例如搜索广告的点击率预估,将影响概率预测的各种信息作为变量,比如广告的位置.广告和搜索词的相关性.广告展示的时间(比如晚上广告的点击率会略高于下午) 优缺点: 优点: 1)容易使用和解释,实用价值高的常用市场预测方法: 2)它是直接对分类可能性建模,无需事先假设数据分布,这样就避免了假设分布不准确问题: 3)可以适用于连续

每年全球都要花费数十亿美元来预防疾病,减少死亡,资助预防保健及治疗的各种研发项目,以及其他的健康方案.但资金毕竟是有限的,所以一些组织,比如全球卫生资金的主要捐助者比尔&梅林达·盖茨基金会(Billand Melinda Gates Foundation),需要考虑优先把钱花在那儿.华盛顿大学健康指标及评估研究所(Institute for Health Metrics and Evaluation,IHME)正在帮助解决这个问题,而且是用数据科学的方法. IHME的主要项目之一,是全球疾病监测

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系 QQ:231469242 http://www.kancloud.cn/wizardforcel/scipy-lecture-notes/129866

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

各步骤的简介各步骤的简介 (1)Control Design and offline Simulation:算法模型构建和离线仿真(基于模型的设计).算法工程师用Matlab模型实现算法:并实施离线仿真,验证算法. (2)Rapid Control Prototyping:快速原型.算法工程师将上一步构建好的算法模型下载到快速原型设备中,并使用快速原型设备控制车辆,并实施在线仿真,验证算法.请注意,这一步的仿真是在线仿真,而上一步则是离线仿真. (3)Automatic Code Generat

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

MATLAB随机森林回归模型: 调用matlab自带的TreeBagger.m T=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2'); X=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\train_abalone10.2'); %nTree =

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究.工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C.Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平