matlab由频域变时域的代码-BINGO:答对了

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文件名称：matlab由频域变时域的代码-BINGO:答对了
文件大小：87KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 18:35:21
系统开源 matlab由频域变时域的代码答对了 这是BINGO（具有高斯过程动态模型的网络的贝叶斯推理）的代码，这是一种根据时间序列数据进行基因调控网络推理的方法。 在文章中介绍 A. Aalto，L。Viitasaari，P。Ilmonen，L。Mombaerts和J. Goncalves。 “从稀疏采样的噪声数据推断基因调控网络”，。 如果您在项目中使用该方法，请引用该文章。 方法已在Matlab 2017a中进行了测试。 一般信息 BINGO假设从连续时间轨迹x采样离散时间序列数据，满足dx / dt = f（x）+ u 。 函数f被建模为高斯过程（GP），网络结构被编码为GP协方差的超参数。 f的第i个分量的平均值为m i （ x ）= b i - a i x i 。 该方法基于MCMC采样，这意味着它将收集大量网络采样。 如果在60％的样本中出现特定链接，则在给出数据和基础假设的情况下，该链接存在的后验概率。 建议至少收集5000个样本。 十分之九的样本被丢弃（稀疏），因此5000个样本需要进行50000次迭代。 可以在开始时运行较少的迭代次数，以检查采样器是否正常运行，然后运行更多采

【文件预览】：
BINGO-master
----BINGO_files()
--------readme_BINGO.rtf(30KB)
--------BINGO_init.m(5KB)
--------BINGO.m(14KB)
--------BINGO_init.m~(5KB)
--------missing_data_sampler.m(1KB)
--------BINGO.m~(14KB)
--------disp_stats.m(1KB)
--------match_check.m(550B)
--------Millar10Data()
--------missing_data_interpolation.m(1KB)
--------Example_Data.mat(3KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(16KB)
----BINGO_example.m(6KB)
----BINGO_main.m(916B)