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1.程序功能描述   奇异谱分析（SingularSpectrumAnalysis，简称SSA）是一种强大的非线性和非参数时间序列分析方法。该方法基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的概念，用于提取时间序列中的趋势、周期性和噪声成分。在本课题中，通过SSA算法，从强干扰序列中提取其趋势线。2.测试软件版本

1.程序功能描述奇异谱分析（SingularSpectrumAnalysis，简称SSA）是一种强大的非线性和非参数时间序列分析方法。该方法基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的概念，用于提取时间序列中的趋势、周期性和噪声成分。在本课题中，通过SSA算法，从强干扰序列中提取其趋势线。2.测试软件版本以及

1.SSA（SparrowSearchAlgorithm）简介:SSA是一种新兴的群体智能优化算法，模拟麻雀觅食行为。麻雀群体中的“发现者”负责寻找食物，并将信息传递给“追随者”，后者根据这一信息进行觅食。SSA通过这种合作机制寻找最优解。SSA在优化问题中可以视为一种元启发式算法，擅长在复杂搜索

                          

                          

1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。它是基于Transformer结构的一种改进，主要解决了传统Transformer在处理长序列时计算复杂度高的问题。1.1Informer的关键机制稀疏自注意力机制（ProbSparseAttention）：传统的Tra

叠Buff!经典麻雀优化算法+多重双向深度学习！SSA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测目录叠Buff!经典麻雀优化算法+多重双向深度学习！SSA-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现SS

JCR一区级|Matlab实现SSA-Transformer-LSTM多变量回归预测目录JCR一区级|Matlab实现SSA-Transformer-LSTM多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.【JCR一区级】Matlab实现SSA-Transformer-LSTM多变量回归预测，麻雀搜索算法（S

麻雀算法加上bp网络importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalfromtensorflow.keras.modelsimportModelfromtensorflow.keras.layersimportInput,Conv2D,MaxPoolin

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于MATLAB的麻雀算法(SSA)优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元

什么是SSASSA(SubStationAlpha),是由CSLow,比传统字幕格式如SRT格式功能更加先进的字幕文件格式。该格式字幕的外挂文件以*.ssa作为后缀。什么是ASS?ASS(AdvancedSubStationAlpha),是一种比SSA更为高级的字幕格式,其实质版本是SSAv4.00+它是基于SSA4.00+编码构建的。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

前言距离上次和大家分享SSA相关的知识已经过去了许久，在这大概两个月的时间里，牛牛可是丝毫没有摸鱼！兢兢业业的完成几个大型PR后，在最近的更新的v1.2.7-sp2中，SSA终于从科普文章中的屠龙刀变成了Yak中解析代码的利器。  有了SSA现在我们能做啥！目前YakSSA模块可以完

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！PublishedasaconferencepaperatICLR2023（同大组工作） ABSTRACT我们考虑了两种生物学合理的结构，脉冲神经网络（SNN）和自注意机制。前者为深度学习提供了一种节能且事件驱动的范式，而后者则能够捕获特征依赖性，使Trans

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

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Spikformercodesource(pku)：GitHub-ZK-Zhou/spikformer:ICLR2023,Spikformer:WhenSpikingNeuralNetworkMeetsTransformer摘要本文结合了两种生物学上的合理结构（biologicallyplausiblestructures），尖峰神经网络(spikingneuralnetwork,snn)和自注意力机制（self-atten