产生式模型和判别式模型（Generative model vs. Discriminative model）,概率图模型（Graphical Models）,朴素贝叶斯分类器（ Naive Bayes Classifier）,隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）,最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）,最大熵马尔可夫模型（MEMM）,条件随机场（conditional random fields，CRF）

sarimagematlab代码机场显着性 论文“多层抽象显着性用于 SAR 图像中的机场检测”的简单演示 用法 下载OpenCV 3.2.0 ，将 DLL 文件opencv\build\x64\vc14\bin\opencv_world320.dll到utils\文件夹。 运行Demo.m 。 引文 @article{liu2019multi, title={Multi-Layer Abstraction Saliency for Airport Detection in SAR Images}, author={Liu, Nengyuan and Cao, Zongjie and Cui, Zongyong and Pi, Yiming and Dang, Sihang}, journal={IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing}, volume={57}, number={12}, pages={9820--9831}, year={2019}, publisher={IEEE} } @article{liu2018

高斯过程随机场 这是David Moore和Stuart Russell撰写的NIPS 2015论文的代码。 除了通常的依赖项（numpy，scipy，matplotlib）之外，它还取决于： 软件包，其中包含几个距离函数，内核函数及其派生类的C ++实现。 特别是，它实现了地震实验中使用的大圆距离。 万一兼容性在将来某个时候被破坏，可以使用该代码来提交a0aa7ae65a4b9144a499016bbf0ccaf0c611cc0d 。 ，用于与稀疏GP-LVM进行比较。 实验是使用0.6.0版进行的。 可以使用适当的选项运行gprfopt.py来复制论文中的各个合成实验。 例如， python gprfopt.py --n=10000 --seed=0 --yd=50 --lscale=0.06 --obs_std=0.02 --noise_var=0.01 --method=

该模型模拟了飞机起飞之前客流登机的过程，其中飞机信息由excel表提供，客流等待、等机及飞机起飞过程由内部代码实现，干货满满，一起来学习anylogic吧~(创建excel时候注意和修改相应代码避免空指针问题)

该文件包括两部分，main_seg 和 7 个函数。 测试图像可能是任何 Matlab 图像。

基于马尔科夫随机场的图像分割算法

包含国内机场名称及所属省市地理位置信息，之前工作中需要采集全国机场信息，法线没有完整的资源，在此分享出来供下载。数据来源于维基百科，经过自己整理后得到。

国际民航组织附件，用来供民航专业从业人员浏览学习，附件编号：Annex_14，附件名称：机场设计和运行

基于乔列斯基分解法生成二维相关对数正态分布随机场。

matlab移动平均数代码Random_Field_Generation Matlab代码使用转向带法，矩阵分解，KL展开和移动平均法生成平稳的高斯随机场。