# Reversible-Jump-Markov-Chain-Monte-Carlo(RJMCMC) with Simulated Annealing
## Introduction
This repo is about using Reversible Jump MCMC(RJMCMC) and Simulated Annealing algorithm(SA) to train Radial Basis Function(RBF) network, so that we can obtain a model with uncertain parameter dimensions. Besides, different model choosing approaches including AIC, BIC, MDL, MAP, HQC, and their performance are compared.
## Code
1. Metropolis-Hastings&Gibbs
Use Metropolis Hastings algorithm and Gibbs Sampling to estimate parameters in 2D Gaussian distribution.
2. RJMCMC
A simple example of Reversible Jump MCMC.
3. RJMCMC+SA
Use RJMCMC and SA to train RBF network.
4. Model Choosing
A comparison between different model choosing criteria, including AIC, BIC, MDL, MAP, HQC.
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matlab模拟退火随机过程的RJMCMC.zip
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2024-03-24
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab算法仿真工作10年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。
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matlab模拟退火随机过程的RJMCMC.zip (17个子文件)
matlab模拟退火随机过程的RJMCMC
RJMCMC
birth_exp.m 570B
rjmcmc_exp.m 2KB
death_exp.m 600B
update_exp.m 576B
MCMC_report.pdf 2.05MB
ModelChoosing
Model1.m 2KB
update_mu.m 135B
ChooseModel.m 5KB
Metropolis-Hastings&Gibbs
MH.m 2KB
Gibbs.m 1KB
README.md 776B
RJMCMC+SA
birth.m 1KB
RJMCMC_SA.m 3KB
update1.m 1KB
death.m 1KB
merge.m 2KB
split.m 2KB
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