融合建模

想要了解**媒体混合建模**（MMM）吗？这是一种实用的经济计量方法，可以营销人员衡量不同媒体广告的效果。尤其是对于大品牌来说，能清楚知道每一笔广告花费背后的效果，简直是提升投资回报的利器。你会觉得 MMM 有点复杂，需要大量的统计数据，没错，的确如此。而且，多人认为这种方法太昂贵，需要专业的工具和技术。不过，如果你能掌握相关的模型，真的是大大提升营销效果。 **mediamixmodeling**这个工具就是一个不错的入门参考，它展示了如何进行 MMM 模型演示。对于刚接触 MMM 的同学来说，挺友好的，而且对代码和数据的都有好的示范。 ，如果你正在做媒体投放，想要科学衡量效果，了解 MMM

结合粗糙集和遗传神经网络，提出一种融合建模方法用于滑坡灾害预测。通过建立决策表并进行约简，利用粗糙集提取影响因素，再以这些因素支持度配置BP神经网络初始权值。该模型有效去除冗余信息，提升了运算速度和预测精度，在工程实践中具有应用价值。

这本书涵盖了贝叶斯混合建模和蒙特卡罗方法，适合深入学习，同时提供了实用的模拟仿真案例。

由Aggarwal、Priya和Anubha Gupta提出的研究，探索了组级脑网络的组融合多元回归建模方法。该研究发表于2019年的《神经计算》期刊第363期，详细分析了MATLAB在该模型开发中的应用和实现。

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（

这是一个基于泊松融合方程的图像融合 MATLAB 实现，参考论文为：Pérez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[M]//ACM SIGGRAPH 2003 Papers. 2003:313-318。 该项目包含两个 MATLAB 脚本：Poisson Fusion 和 Poisson Repair，并提供了一些用于练习的图片，包括原始图像、蒙版、目标图像和结果图像。

这是一个基于Matlab实现的QABF融合评价程序，用于客观评估图像融合的性能，灵感来源于C.S.Xydeas和V.Petrovic的研究成果。

基于HSI的图像融合算法，用起来还挺方便的，是个现成的Matlab函数文件，拿来就能跑。你只需要传两张图进去，它会自动帮你做HSI变换，再融合成一张效果还不错的图，适合做遥感图像或者多光谱图像的朋友。 HSI 模型的好处就是它更贴近人眼的感知，比如亮度和颜色信息分开，融合起来会更自然。这个方法就用了这点，先把图像从RGB转到HSI，融合完再转回去，流程也比较清晰。 代码方面也比较友好，函数结构简单，没有太多复杂依赖，新手看着也不头疼。你要是之前折腾过RGB到HSI的转换，基本一眼就能懂它怎么融合的。 想多了解一点的话，可以看看这个Matlab 实现图像 RGB 到 HSI 空间的转换，或者这篇