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数据融合matlab代码-ACDC:交流电
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2021-05-22
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数据融合matlab代码欢迎来到ACDC! 这是一个旨在自主跨域转换(ACDC)的框架,该框架以完整的自演化结构处理拟合/训练和概念漂移,并通过域对抗分类器模块实现了域自适应,所有这些都不需要超参数可调性。 该文件仍在审查中。 您将在此存储库中找到以下内容: 原始ACDC源代码,因此您可以重新验证屏幕上显示的结果,但无需可视化代码。 ACDC数值结果的汇编,包括实验和消融研究。 整篇文章中使用的基准的源代码。 基线数值结果的汇编。 设置环境 我们有主要用于两种语言的源代码: Python(包括Python 2和Python 3) Matlab的 您将需要Matlab运行以下基准: ATL 您将需要Python运行以下基准: 交流电 MSC 融合 在计算机上安装Matlab之后,虽然Matlab源代码可能是即插即用的功能,但Python源代码将使用不同的环境。 但是,我们为您组织并配置了它,因此您可以使用单个命令进行安装。 确保在计算机中安装了Anaconda或Conda。 它可以是Windows,Mac或Linux操作系统。 打开Anaconda Prompt,然后转到要执行的源代码目
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数据融合matlab代码-ACDC:交流电 (151个子文件)
libsvm.so.2 83KB
svmtrain.c 13KB
svmpredict.c 10KB
svm-train.c 9KB
svm-scale.c 8KB
svm_model_matlab.c 8KB
svm-predict.c 5KB
libsvmread.c 4KB
libsvmwrite.c 2KB
COPYRIGHT 1KB
svm.cpp 65KB
svm.def 477B
libsvm.dll 252KB
svm.h 3KB
svm_model_matlab.h 201B
heart_scale 27KB
FAQ.html 77KB
change_point.jar 8.36MB
LICENSE 1KB
debug.log 348B
NeuralNetwork.m 44KB
ATL.m 23KB
DataManipulator.m 17KB
AGMM.m 11KB
Util.m 8KB
AutoEncoder.m 8KB
ElasticNodes.m 4KB
DenoisingAutoEncoder.m 3KB
NeuralNetworkConstants.m 2KB
GMM.m 1KB
make.m 777B
Makefile 1KB
Makefile 732B
Makefile 32B
README.md 5KB
README.md 5KB
README.md 938B
svm.o 104KB
config.properties 464B
config.properties 254B
ACDC_Ablation_A.py 69KB
ACDC_Ablation_B.py 69KB
ACDC.py 69KB
ACDC_Ablation_C.py 69KB
ACDC_Ablation_D.py 68KB
ACDCDataManipulator.py 48KB
manager.py 25KB
NeuralNetwork.py 24KB
manager.py 16KB
grid.py 15KB
grid.py 15KB
grid.py 15KB
kliep.py 11KB
svm.py 10KB
svm.py 10KB
svmutil.py 9KB
svmutil.py 9KB
ensemble.py 7KB
AutoEncoder.py 7KB
model.py 7KB
changedetection.py 6KB
changedetection.py 5KB
properties.py 4KB
ensemble.py 4KB
prepare_datasets.py 4KB
kmm.py 4KB
kmm.py 4KB
subset.py 3KB
properties.py 3KB
easy.py 3KB
MySingletons.py 3KB
checkdata.py 2KB
model.py 2KB
ElasticNodes.py 2KB
stream.py 1KB
multistream.py 986B
multistream.py 872B
MyUtil.py 760B
runScript.py 528B
CombineStreams.py 482B
gaussianModel.py 274B
kliep.pyc 10KB
manager.pyc 9KB
ensemble.pyc 7KB
properties.pyc 5KB
model.pyc 2KB
gaussianModel.pyc 1KB
multistream.pyc 893B
AMAZON MAGAZINE to BOOKS.rar 9.33MB
AMAZON BOOKS to MAGAZINE.rar 8.93MB
AMAZON LUXURY to BOOKS.rar 8.83MB
AMAZON INDUSTRIAL to BOOKS.rar 8.73MB
AMAZON BOOKS to INDUSTRIAL.rar 8.73MB
AMAZON BOOKS to LUXURY.rar 8.67MB
AMAZON BEAUTY to BOOKS.rar 8.52MB
AMAZON BOOKS to BEAUTY.rar 8.38MB
Results_run_1.rar 6.8MB
Results_run_5.rar 6.56MB
Results_run_4.rar 6.5MB
Results_run_3.rar 6.21MB
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