D-S证据理论算法的MATLAB编写及简易实现

D-S证据理论的MATLAB实现算法已经以函数形式编写，用户只需输入参数即可轻松使用。如果需要改进，仅需进行少量修改。

DS证据理论Matlab代码实现：DS_fusion.m，这是一个简单的D-S证据理论融合代码，经过注释和优化，适用于独立的单一命题。附件包括m文件代码： function x=DS_fusion %功能：融合x,y两行向量% x,y的格式形如[m1 m2 m3, ... , mk, m] %要求m1 m2 m3 ...之间互相无交集% m可不为0，表示不确定度% m肯定是0 [nx,mx]=size; if 1~=nx     disp;     return; end [ny,my]=size; if 1~=ny     disp;     return; end if mx~=my  

黑白风格的 DS 证据理论，挺适合搞规则合成和冲突的场景。你要是研究像防火墙规则优化、数据挖掘啥的，点进来看看挺值。里面那套合成规则讲得蛮清楚，思路也比较系统。嗯，尤其是你遇到多源信息决策冲突的时候，参考这个真能省不少事。

A算法在静态路网中被广泛应用，是一种高效的最短路径搜索方法。随着时间的推移，出现了多种预处理算法（如ALT、CH、HL等），它们极大地提高了A算法的在线查询效率。

S-Function 的扩展能力真的是 Simulink 里的一把利器。写过 Simulink 模型的朋友都遇到过内置模块不够用的情况吧？这时候，自己写个S-Function就挺香的，是要实现一些比较复杂的算法逻辑，或者跟硬件打交道的时候。 M 文件 S-Function用起来比较快，调试方便，就是执行效率差点；MEX 文件写起来虽然麻烦点，但跑起来真是稳、快，适合那种对性能有要求的场景。像什么大数据、实时仿真，直接上 C 写 MEX，绝对不亏。 S-Function靠的是一套回调机制，像初始化、更新、输出这些步骤都有对应的函数，你可以插手每一步操作，想怎么控制流程都行。比如你要做一个有状态控

广义S变换MATLAB程序 以下是广义S变换的MATLAB程序示例，可以直接运行： function S_transform = generalized_S_transform(signal, time, freq) % signal: 输入信号 % time: 时间向量 % freq: 频率向量 % 计算广义S变换 S_transform = zeros(length(time), length(freq)); for i = 1:length(freq) % 定义变换核函数 kernel = exp(-2*p

随着信息通讯技术的飞速发展，各行各业产生了大量数据，促使数据挖掘这门新兴学科的兴起。数据挖掘从海量数据中挖掘出潜在的、先前未知的信息与关联，建立可支持决策的模型与工具，为预测性决策提供支持。在交通领域，大数据应用广泛，如利用手机信令数据分析城市人口与交通出行特征，优化交通规划；利用网约车数据优化路网流量与信号配时方案，提升交通控制效率；多源数据整合实现全面的交通管理与优化。

这是粒子群优化算法的一个非常基础的实现，帮助初学者更好地理解此优化算法。

Matlab代码中的中值滤波是一种简单而有效的图像处理技术，特别适合初学者使用。只需直接运行代码即可看到效果。中值滤波能够有效去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。