文件名称：matlab精度检验代码-matlab:Matlab的
文件大小：5.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 20:05:05
系统开源
matlab精度检验代码20171219 修复我们拥有的排名模型 使用我的模拟数据（alpha矢量= [23 4 2 1]），从已发布的CrowdBT代码中提取贝叶斯矩匹配零件代码，调整参数alpha 8 beta2。结果：收敛Swift，获得约90％的精度。 娃娃脸分支-使用娃娃脸数据集，我以前的CrowBT方法也获得了85％的合理结果-即使数据不足以使用纸张，并且我自己对整个18位宝宝进行了排名也得出了事实真相面Kong。 如果我得到原始的地面真实数据，则准确性可能更高。 根据目标代码结构，将BMM部分替换为OnlineBT和OnlinePL，也取得了很好的效果，准确性高于90％。 但是ROPAL仍然无法获得这种准确性。 最后，在圆钢的支持下，我知道了初始化ROPAL参数的技巧。 总之，用于处理我的模拟数据的4个排名模型（alpha vector = [23 4 2 1]）的准确度约为90％。 4个排名模型汇总我的模拟数据的准确性（alpha矢量= [23 4 2 1]） 脑电图实验 尽管我对数据存有疑问，但我还是做一些实验，假设数据还可以。 每个通道每个通道的每个通道的FFT
【文件预览】：
matlab-master
----readme.md(4KB)
----BCIprocessedData()
--------corr()
--------AmplitudeSpectrumOfAsample s02_050921m_epoch.fig(54KB)
--------data2AmplitudeSpectrum.m(991B)
--------getOpt.m(244B)
--------test_Amplitude_Spectrum.m(582B)
--------dataFile2AmplitudeSpectrum_Energy.m(1KB)
--------DPless2file.m(457B)
--------fftsample.m(778B)
--------Single_Side_Amplitude_Spectrum.m(1KB)
--------correlation.m(1KB)
--------AmplitudeSpectrumOfAsample s03_051023m_epoch.fig(54KB)
--------correlationTraverseAllData.m(2KB)
--------Corr()
--------beta_RT.m(2KB)
--------online_update_CrowdBT.m(1KB)
--------DetectNoise.m(5KB)
--------AmplitudeSpectrumOfAsample s01_051017m_epoch longRT.fig(54KB)
--------AmplitudeSpectrumOfAsample s01_051017m_epoch.fig(54KB)
--------Powersample.m(1KB)
--------RT2DP.m(349B)
--------preProcessDD.m(826B)
--------TraverseAllFiles.m(398B)
--------Single_Side_Amplitude_Spectrum__Energy.m(1KB)
--------ReadMe.txt(2KB)
--------online_update_ROPAL.m(4KB)
----CrowdBT()
--------main.m(2KB)
--------getOpt.m(254B)
--------drchrnd.m(160B)
--------active_learning.m(7KB)
--------Readme.txt(3KB)
--------alter.m(1KB)
--------test_new_object.m(912B)
--------calc_auc.c(1KB)
--------calc_auc.mexw64(8KB)
--------work_online.m(1KB)
--------func_s.m(1KB)
--------func_alpha.m(1KB)
--------work.m(1KB)
--------init_score.m(2KB)
--------generateData.m(4KB)
--------data_expert_23_4_2_1.mat(508KB)
--------active_greedy_8_workers_10_items.mat(402B)
--------online_update.m(2KB)
--------babyfaceData()
----ACML_Code()
--------CrowdBT()
--------reOrganizeExpert()
--------ROPAL()