信念传播

给定一个奇偶校验矩阵， pchkArray = [1，1，1，0，0; 0, 1, 0, 1, 0; 1, 0, 1, 0, 1];对于(7,4)汉明码和噪声码字= [1, 0, 1, 0];有1位错误置信传播算法用于纠正错误。

我编写了一款基于深度信念网络的程序模型，可直接调用。使用该程序进行光伏发电预测，效果显著。

客户行为预测的 Bayesian 信念网络算法，真的挺好用。用CBN（客户行为 Bayesian 网络）来建模客户行为，不只是理论，还真能落地，适合做一对一营销优化。它的学习算法分成连线和定向两块，复杂度是O(N⁴)的条件相关测试——听起来有点吓人？其实跑起来比你想象中快多了。 在零售行业实际用了一把，效果还不错。构建速度快，预测也准，是比传统的朴素 Bayesian 分类法要靠谱。你要是做精准营销，或者搞用户画像那一块，可以考虑引入这套方法。不一定非得全盘上，可以先从模型训练这块试水。 用法也不复杂，基本逻辑是先通过历史数据学习出 CBN 结构，再算联合概率，给出预测结果。说白了，就是先理解

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

Java 写的病毒传播模拟项目，封装在virusBroadcast.rar里，功能挺全的，适合做建模竞赛或课程设计参考。项目用到了 SIR 模型那一套，模拟病毒在群体中怎么传播，界面也有，直观展示传播过程，点点按钮就能看到变化，比较友好。 Java 编程负责主逻辑和 GUI，数据也靠它。UI 部分用的是 Swing，看着虽然不算炫，但胜在清晰，响应也快。建模部分用了SIR模型，参数像R0、潜伏期啥的都能配置，算得还挺靠谱。 如果你对数学建模感兴趣，是对病毒传播类的模型，这份资源蛮合适的。你能看到模型是怎么一步步跑起来的，而且数据结构和算法也用得比较稳当，逻辑清晰，适合学习。 值得一提的是它的事

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

小卫星项目里，姿态传播这一块总被不少人忽略，但其实它挺关键的。Smart Nanosatellite Attitude Propagator（SNAP）就是一个还不错的小工具，能帮你模拟轨道和姿态的变化情况。模块设计得比较清晰，轨道传播用的是简化的二体引力模型，轻量好上手。再加上重力梯度、磁滞阻尼、空气动力等被动稳定手段，适合做初步方案，不用一上来就动手撸复杂控制器。像那种用永磁体做磁稳定的设计、或者想知道在低轨环境下气动力到底有没有效果，这个模型都能给你点启发。而且作者也有论文支持，想深挖的可以顺着文献看下去。你要是正好在搞姿态控制，或者对被动稳定感兴趣，不妨下载跑一跑。嗯，记得在引用时带上

这项技术融合了聊天数据库和国家地理代码，为理解技术传播模式以及地域相关性提供了新的视角。

使用有限差分模拟在自由空间中传播1000微米的高斯脉冲。只需运行脚本，您将得到一个由以1微米步长传播的脉冲组成的表面。

这个Matlab代码基于小世界网络实现，是经典的SIR传播模型。模型中，个体状态经历S（易感）、I（感染）、R（康复）三种阶段。康复者具有免疫力，不再感染。尽管代码实现基本功能，其简洁性有待提高，适合学习SIR传播模型的代码设计思路。