mia-2dmyoica- موازية غير صلبة - عبر الإنترنت في السحابة

برنامج:

اسم

mia-2dmyoica-nonrigid -allel - قم بتشغيل تسجيل سلسلة من الصور ثنائية الأبعاد.

موجز

mia-2dmyoica- موازية غير صلبة -i -o [خيارات]

الوصف

mia-2dmyoica- موازية غير صلبة هذا البرنامج يطبق النسخة ثنائية الأبعاد للحركة
خوارزمية التعويض الموصوفة في Wollny G ، Kellman P ، Santos A ، Ledesma-Carbayo MJ ،
"التعويض التلقائي للحركة للتنفس الحر حصل على بيانات نضح عضلة القلب بواسطة
باستخدام تحليل المكونات المستقلة "، تحليل الصور الطبية ، 2012 ،
DOI: 10.1016 / j.media.2012.02.004 يمكن لهذا الإصدار من البرنامج تشغيل جميع التسجيلات في
موازى.

OPTIONS

ملف IO
-أنا في ملف = (إدخال ، مطلوب) ؛ سلسلة
مجموعة بيانات نضح الإدخال

-o --out-file = (الإخراج ، مطلوب) ؛ سلسلة
مجموعة بيانات الإخراج نضح

-r - مسجل = reg
قاعدة اسم الملف للصور المسجلة. نوع الصورة ونظام الترقيم
مأخوذة من صور الإدخال على النحو الوارد في مجموعة بيانات الإدخال.

- حفظ-اقتصاص = (الإخراج) ؛ خيط
حفظ مجموعة اقتصاص لهذا الملف ، سوف تستخدم ملفات الصور جذع الاسم
كقاعدة اسم الملف

- ميزة الحفظ = (الإخراج) ؛ خيط
حفظ صور ميزة التجزئة ومصفوفة خلط ICA الأولية

- حفظ المراجع = (الإخراج) ؛ خيط
لكل تمريرة تسجيل ، احفظ الصور المرجعية في الملفات مع المعطى
قاعدة الاسم

- حفظ ريجس = (الإخراج) ؛ خيط
لكل تمريرة تسجيل ، احفظ الصور الوسيطة المسجلة

المساعدة & معلومات
-V - الإفراط في الكلام = تحذير
الإسهاب في الإخراج ، وطباعة الرسائل ذات المستوى المحدد والأولويات الأعلى.
الأولويات المدعومة التي تبدأ من أدنى مستوى هي:
info - رسائل منخفضة المستوى
تتبع - تتبع استدعاء الوظيفة
فشل - الإبلاغ عن إخفاقات الاختبار
تحذير - تحذيرات
خطأ - الإبلاغ عن الأخطاء
تصحيح - إخراج التصحيح
الرسالة - رسائل عادية
مميت - الإبلاغ عن الأخطاء الفادحة فقط

--حقوق النشر
طباعة معلومات حقوق النشر

ح- مساعدة
اطبع هذه التعليمات

-؟ --استخدام
اطبع تعليمات قصيرة

--الإصدار
اطبع رقم الإصدار واخرج

ICA
-C - المكونات = 0
مكونات ICA 0 = تقدير تلقائي مكونات ICA 0 = تلقائي
تقدير

- تطبيع
المرحلية تطبيع

--لا خط الوسط
لا تجرد الوسط من منحنيات الاختلاط

-s - مقياس = 0
قم بتقسيم مربع المحاصيل وقياسه حول مقطع LV (0 = بدون تجزئة) و
قم بتوسيع صندوق المحاصيل حول LV (0 = لا يوجد تجزئة)

-k - تخطي = 0
تخطي الصور في بداية السلسلة ، على سبيل المثال لأنها صور أخرى
modalitiesskip الصور في بداية السلسلة ، على سبيل المثال لأنها
هي من طرائق أخرى

-m - max-ica-iter = 400
الحد الأقصى لعدد التكرارات في ICA الحد الأقصى لعدد التكرارات في ICA

-E --segmethod = الميزات
طريقة التجزئة
قمة دلتا - اختلاف صور تحسين الذروة
ملامح - صور مميزة
ميزة دلتا - اختلاف ميزة الصور

-ب - تردد التنفس الدقيق = -1
الحد الأدنى لمتوسط ​​التردد الذي يمكن أن ينشأ منه منحنى الخلط
تخمير. معدل التنفس الصحي أثناء الراحة هو 12 في الدقيقة. قيمة سالبة
يعطل الاختبار. متوسط ​​التردد الأدنى الذي يجب أن يكون عليه منحنى الخلط
تعتبر أنها تنبع من التخمير. معدل التنفس الصحي أثناء الراحة هو 12 لكل
دقيقة. تؤدي القيمة السالبة إلى تعطيل الاختبار.

اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ
- الخيوط = -1
الحد الأقصى لعدد الخيوط المراد استخدامها للمعالجة ، يجب أن يكون هذا الرقم أقل
أو يساوي عدد نوى المعالج المنطقي في الجهاز. (-1:
تقدير تلقائي). عدد الخيوط المستخدمة في المعالجة ، هذا
يجب أن يكون الرقم أقل أو مساويًا لعدد نوى المعالج المنطقي في
الآلة. (-1: تقدير تلقائي).

التسجيل:
-O - ​​المُحسِّن = gsl: opt = gd ، الخطوة = 0.1
مُحسِّن يستخدم للتقليل. سيتم استخدام قيمة السلسلة لبناء
مكون إضافي. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر PLUGINS: المصغر / المفردة

- معدل البدء ج = 16
معدل معامل البدء في العمود الفقري ، يتم تقسيمه على - c-rate-divider with
كل تمريرة معدل البدء في العمود الفقري ، يتم تقسيمها على
--c-rate-divider مع كل تمريرة.

--c-rate-divider = 2
مقسم معدل كافٍ لكل مسار. مقسم معدل كافٍ لكل تمريرة.

-d --start-divcurl = 10000
بدء divcurl weight ، يتم تقسيمه على - divcurl-divider مع كل
pass.Start divcurl weight ، يتم تقسيمها على divcurl-divider مع كل ملف
البشري.

- divcurl-divider = 2
تحجيم الوزن Divcurl مع كل تمريرة جديدة
تمريرة جديدة.

-w --imagecost = الصورة: الوزن = 1 ، التكلفة = ssd
تكلفة الصورة ، لا تحدد معلمات src و ref ، فسيتم تعيينهما بواسطة
البرنامج. سيتم استخدام قيمة السلسلة لإنشاء مكون إضافي. ل
المكونات الإضافية المدعومة انظر PLUGINS: 2dimage / fullcost

-ل - مستويات ملغ = 3
مستويات دقة متعددةمستويات دقة متعددة

-P - التمريرات = 3
يمر التسجيل

المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

com.bspline إنشاء نواة B-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [0 ، 5]
درجة المفتاح.

omoms إنشاء نواة OMoms-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [3 ، 3]
درجة المفتاح.

المكونات الإضافية: 2 الصورة / التكلفة

lncc الارتباط التبادلي الموضعي المحلي مع دعم الإخفاء. ، المعلمات المدعومة
هي:

w = 5 ؛ uint في [1 ، 256]
نصف عرض النافذة المستخدمة لتقييم التقاطع المحلي
علاقة.

LSD قياس مسافة المربعات الصغرى

(لا توجد معلمات)

mi المعلومات المتبادلة القائمة على Spline parzen. ، المعلمات المدعومة هي:

مختون = 0 ؛ تطفو في [0 ، 40]
النسبة المئوية للبكسلات المطلوب قطعها بكثافة عالية ومنخفضة للإزالة
القيم المتطرفة.

مبينز = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المتحركة.

مكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة المفتاح لتحريك الصورة hinstogram parzen. للمكونات الإضافية المدعومة
انظر المكونات: 1d / splinekernel

روبينز = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المرجعية.

rkernel = [bspline: d = 0] ؛ مصنع
نواة المفتاح للحصول على صورة مرجعية parzen hinstogram. للمكونات المدعومة-
الإضافية انظر المكونات: 1d / splinekernel

NCC تطبيع عبر الارتباط.

(لا توجد معلمات)

نجف تقوم هذه الوظيفة بتقييم تشابه الصورة بناءً على التدرج الطبيعي
مجالات. تتوفر نواة تقييم مختلفة ، والمعلمات المدعومة هي:

وحدة التقييم = س. قاموس
النوع الفرعي للمكوِّن الإضافي. القيم المدعومة هي:
sq - مربع الاختلاف
ds - مربع الفرق المتدرج
نقطة - نواة المنتج العددية
عبر - عبر نواة المنتج

SSD تكلفة الصورة ثنائية الأبعاد: مجموع الفروق التربيعية ، المعلمات المدعومة هي:

أوتوثريش = 0 ؛ تطفو في [0 ، 1000]
استخدم التقنيع التلقائي للصورة المتحركة بأخذ قيم الكثافة فقط
إلى accound أكبر من الحد المعطى.

معيار = 0 ؛ منطقي
عيّن ما إذا كان يجب تسوية المقياس بعدد وحدات بكسل الصورة.

ssd- أوتوماسك
تكلفة الصورة ثنائية الأبعاد: مجموع تربيع الفروق ، مع تحديد المهام تلقائيًا بناءً على المعطى
العتبات ، المعلمات المدعومة هي:

rthresh = 0 ؛ مزدوج
قيمة شدة العتبة للصورة المرجعية.

شريش = 0 ؛ مزدوج
قيمة شدة العتبة للصورة المصدر.

المكونات الإضافية: 2dimage / fullcost

صورة وظيفة تكلفة تشابه الصورة المعممة التي تتعامل أيضًا مع الدقة المتعددة
يعالج. يتم إعطاء مقياس التشابه الفعلي معلمة إضافية es.،
المعلمات المدعومة هي:

كلف = SSD ؛ مصنع
نواة دالة التكلفة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر PLUGINS: 2dimage / cost

تصحيح = 0 ؛ منطقي
حفظ النتائج الوسيطة للتصحيح.

المرجع = (إدخال ، سلسلة)
صورة المرجعية.

SRC = (إدخال ، سلسلة)
صورة الدراسة.

وزن = 1 ؛ يطفو
وزن دالة التكلفة.

التسمية
وظيفة تكلفة التشابه التي تحدد تسميات صورتين وتسميات المقابض-
الحفاظ على معالجة متعددة الدقة ، المعلمات المدعومة هي:

تصحيح = 0 ؛ كثافة العمليات في [0 ، 1]
كتابة تحويل المسافة إلى صورة ثلاثية الأبعاد.

ماكسليبل = 256 ؛ كثافة العمليات في [2 ، 32000]
أقصى عدد من الملصقات للنظر فيها.

المرجع = (إدخال ، سلسلة)
صورة المرجعية.

SRC = (إدخال ، سلسلة)
صورة الدراسة.

وزن = 1 ؛ يطفو
وزن دالة التكلفة.

الصورة المقنعة
وظيفة تكلفة تشابه الصورة المقنعة المعممة التي تتعامل أيضًا مع
معالجة القرار. يجب تعبئة الأقنعة المزودة بكثافة في المناطق
معالجة متعددة الدقة وإلا فقد تضيع معلومات القناع
عند تصغير حجم الصورة. القناع المرجعي والقناع المحول لـ
يتم الجمع بين صورة الدراسة بواسطة ثنائي AND. يتم إعطاء مقياس التشابه الفعلي
المعلمات الإضافية es. ، المعلمات المدعومة هي:

كلف = SSD ؛ مصنع
نواة دالة التكلفة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2 صورة / تكلفة مقنعة

المرجع = (إدخال ، سلسلة)
صورة المرجعية.

المرجع قناع = (إدخال ، سلسلة)
قناع الصورة المرجعية (ثنائي).

SRC = (إدخال ، سلسلة)
صورة الدراسة.

قناع src = (إدخال ، سلسلة)
دراسة قناع الصورة (ثنائي).

وزن = 1 ؛ يطفو
وزن دالة التكلفة.

المكونات الإضافية: 2dimage / io

BMP دعم إدخال / إخراج صورة BMP ثنائي الأبعاد

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .BMP ، .bmp

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، بدون إشارة 8 بت ، بدون إشارة 16 بت

داتابول IO الظاهري من وإلى تجمع البيانات الداخلي

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها:. @

ديكوم صورة ثنائية الأبعاد io لـ DICOM

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .DCM ، .dcm

أنواع العناصر المدعومة:
توقيع 16 بت ، 16 بت بدون توقيع

EXR مكون إضافي 2dimage io لصور OpenEXR

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .EXR ، .exr

أنواع العناصر المدعومة:
32 بت بدون إشارة ، النقطة العائمة 32 بت

JPG مكون إضافي 2dimage io لصور jpeg ذات المقياس الرمادي

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .JPEG ، .JPG ، .jpeg ، .jpg

أنواع العناصر المدعومة:
8 بت غير موقعة

بابوا نيو غينيا مكون إضافي 2dimage io لصور png

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .PNG ، .png

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، بدون إشارة 8 بت ، بدون إشارة 16 بت

الخام دعم إخراج صور RAW ثنائية الأبعاد

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .RAW ، .raw

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، موقعة 8 بت ، بدون إشارة 8 بت ، موقعة 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ،
توقيع 32 بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64
بت

معرض طرابلس دعم إدخال / إخراج صور TIFF 2D

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .TIF ، .TIFF ، .tif ، .tiff

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، بدون إشارة 8 بت ، بدون إشارة 16 بت ، بدون إشارة 32 بت

فيستا مكون إضافي 2dimage io لصور فيستا

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .V ، .VISTA ، .v ، .vista

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، موقعة 8 بت ، بدون إشارة 8 بت ، موقعة 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ،
توقيع 32 بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64
بت

المكونات الإضافية: 2 صورة / تكلفة مقنعة

lncc الارتباط التبادلي الموضعي المحلي مع دعم الإخفاء. ، المعلمات المدعومة
هي:

w = 5 ؛ uint في [1 ، 256]
نصف عرض النافذة المستخدمة لتقييم التقاطع المحلي
علاقة.

mi المعلومات المتبادلة المستندة إلى المفتاح المعزول مع الإخفاء ، المعلمات المدعومة هي:

مختون = 0 ؛ تطفو في [0 ، 40]
النسبة المئوية للبكسلات المطلوب قطعها بكثافة عالية ومنخفضة للإزالة
القيم المتطرفة.

مبينز = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المتحركة.

مكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة المفتاح لتحريك الصورة hinstogram parzen. للمكونات الإضافية المدعومة
انظر المكونات: 1d / splinekernel

روبينز = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المرجعية.

rkernel = [bspline: d = 0] ؛ مصنع
نواة المفتاح للحصول على صورة مرجعية parzen hinstogram. للمكونات المدعومة-
الإضافية انظر المكونات: 1d / splinekernel

NCC تطبيع الارتباط المتبادل مع دعم اخفاء.

(لا توجد معلمات)

SSD مجموع تربيع الاختلافات مع اخفاء.

(لا توجد معلمات)

المكونات الإضافية: المصغر / واحد

gdas نزول متدرج مع تصحيح تلقائي لحجم الخطوة ، المعلمات المدعومة هي:

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان التغيير النسبي للمعيار أقل من ..

ماكس خطوة = 2 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
الحد الأقصى لحجم الخطوة المطلق.

الحد الأقصى = 200 ؛ uint في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

دقيقة = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
الحد الأدنى لحجم الخطوة المطلق.

xtola = 0.01 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كانت قاعدة المعلومات المشعة للتغيير المطبق على x أقل من هذه القيمة ..

com.gdsq نزول متدرج مع تقدير خطوة تربيعية ، المعلمات المدعومة هي:

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان التغيير النسبي للمعيار أقل من ..

gtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان معيار inf من التدرج أقل من هذه القيمة ..

الحد الأقصى = 100 ؛ uint في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

مقياس = 2 ؛ مزدوج في (1 ، inf)
تغيير حجم الخطوة الثابتة الاحتياطية.

. = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي.

xtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كانت قاعدة المعلومات الخاصة بتحديث x أقل من هذه القيمة ..

GSL مُكوِّن إضافي مُحسِّن يعتمد على مُحسِّن متعدد الوسائط لمكتبة GNU العلمية
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/ ، المعلمات المدعومة هي:

العائد على السهم = 0.01 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
أدوات تحسين الأداء القائمة على التدرج: توقف عند | grad | <eps، simplex: توقف متى
الحجم البسيط <eps ..

ايتر = 100 ؛ uint في [1، inf)
أقصى عدد من التكرارات.

اختار = غد ؛ قاموس
مُحسِّن محدد لاستخدامه .. القيم المدعومة هي:
com.bfgs - برويدن فليتشر - جولدفارب - شان
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (الإصدار الأكثر كفاءة)
الفريق الاستشاري الاب - خوارزمية Flecher-Reeves المترافقة للتدرج
gd - نزول متدرج.
البسيط - خوارزمية Simplex لنيلدر وميد
الفريق الاستشاري العلاقات العامة - خوارزمية التدرج المتقارن Polak-Ribiere

. = 0.001 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي.

تول = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
بعض معلمات التسامح.

nlopt تصغير الخوارزميات باستخدام مكتبة NLOPT ، للحصول على وصف لملف
المحسنون يرجى الاطلاع على "http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms '، المعلمات المدعومة هي:

فتولا = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير المطلق لقيمة الهدف أقل
هذه القيمة.

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار التوقف: التغيير النسبي لقيمة الهدف أدناه
هذه القيمة.

أعلى = الوقود النووي المشع ؛ مزدوج
حد أعلى (متساوي لجميع المعلمات).

محلي = لا شيء ؛ قاموس
خوارزمية التصغير المحلية التي قد تكون مطلوبة للملف الرئيسي
خوارزمية التصغير .. القيم المدعومة هي:
gn- اصل مباشر- l - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي ،
متحيز محليا)
نوسكال مباشر - تقسيم المستطيلات (بدون مقياس ، متحيز محليًا)
gn-isres - تحسين إستراتيجية تطور التصنيف العشوائي
ld-tnewton - اقتطاع نيوتن
gn-مباشر-l-راند - تقسيم المستطيلات (متحيزة محليًا ، عشوائية)
ln-newuoa - التحسين غير المقيد الخالي من المشتقات عن طريق التكرار
بناء التقريب التربيعي
gn-Direct-l-rand-noscale - قسمة المستطيلات (بدون مقياس محلي
متحيز ، عشوائي)
GN- اصل مباشر - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي)
ld-tnewton-precond - اقتطاع نيوتن مشروط مسبقًا
إعادة تشغيل ld-tnewton - اقتطاع نيوتن مع إعادة التشغيل عند أقصى درجات الانحدار
Gn- مباشر - قسمة المستطيلات
ln-neldermead - خوارزمية Nelder-Mead البسيطة
ln-cobyla - التحسين المقيد بالتقريب الخطي
gn-crs2-lm - البحث العشوائي الخاضع للرقابة مع الطفرة المحلية
ld-var2 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 2
ld-var1 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 1
ld-mma - طريقة تحريك الخطوط المقاربة
ld-lbfgs-nocedal - لا أحد
ld-lbfgs - BFGS منخفضة التخزين
GN- مباشر- ل - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا)
لا شيء - لا تحدد الخوارزمية
ln- بوبيقا - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات
ln- sbplx - البديل Subplex من Nelder-Mead
ملزمة ln newuoa - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات بواسطة
التقريب التربيعي المبني بشكل متكرر
التطبيق العملي - تحسين محلي خالٍ من التدرج عبر المحور الرئيسي
خدمة التوصيل
نوسكال مباشر - قسمة المستطيلات (بدون مقياس)
ld-tnewton- إعادة التشغيل المسبق - نيوتن مبتور مشروط مسبقًا مع
إعادة بدء الانحدار

خفض = -inf ؛ مزدوج
الحد الأدنى (يساوي جميع المعلمات).

الحد الأقصى = 100 ؛ int في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

اختار = ld-lbfgs ؛ قاموس
خوارزمية التصغير الرئيسية. القيم المدعومة هي:
gn- اصل مباشر- l - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي ،
متحيز محليا)
ز- mlsl-lds - وصلة أحادية متعددة المستويات (تسلسل منخفض التباين ،
تتطلب تحسينًا وحدودًا محلية تعتمد على التدرج)
نوسكال مباشر - تقسيم المستطيلات (بدون مقياس ، متحيز محليًا)
gn-isres - تحسين إستراتيجية تطور التصنيف العشوائي
ld-tnewton - اقتطاع نيوتن
gn-مباشر-l-راند - تقسيم المستطيلات (متحيزة محليًا ، عشوائية)
ln-newuoa - التحسين غير المقيد الخالي من المشتقات عن طريق التكرار
بناء التقريب التربيعي
gn-Direct-l-rand-noscale - قسمة المستطيلات (بدون مقياس محلي
متحيز ، عشوائي)
GN- اصل مباشر - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي)
ld-tnewton-precond - اقتطاع نيوتن مشروط مسبقًا
إعادة تشغيل ld-tnewton - اقتطاع نيوتن مع إعادة التشغيل عند أقصى درجات الانحدار
Gn- مباشر - قسمة المستطيلات
أوغلاغ مكافئ - خوارزمية لاغرانج المعززة مع قيود المساواة
فقط
ln-neldermead - خوارزمية Nelder-Mead البسيطة
ln-cobyla - التحسين المقيد بالتقريب الخطي
gn-crs2-lm - البحث العشوائي الخاضع للرقابة مع الطفرة المحلية
ld-var2 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 2
ld-var1 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 1
ld-mma - طريقة تحريك الخطوط المقاربة
ld-lbfgs-nocedal - لا أحد
ز- mlsl - ربط واحد متعدد المستويات (يتطلب تحسينًا محليًا و
حدود)
ld-lbfgs - BFGS منخفضة التخزين
GN- مباشر- ل - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا)
ln- بوبيقا - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات
ln- sbplx - البديل Subplex من Nelder-Mead
ملزمة ln newuoa - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات بواسطة
التقريب التربيعي المبني بشكل متكرر
اوجلاغ - خوارزمية لاغرانج المعززة
التطبيق العملي - تحسين محلي خالٍ من التدرج عبر المحور الرئيسي
خدمة التوصيل
نوسكال مباشر - قسمة المستطيلات (بدون مقياس)
ld-tnewton- إعادة التشغيل المسبق - نيوتن مبتور مشروط مسبقًا مع
إعادة بدء الانحدار
ld-slsqp - البرمجة التربيعية ذات المربعات الصغرى المتتابعة

. = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي للأساليب الخالية من التدرج اللوني.

توقف = -inf ؛ مزدوج
معيار الإيقاف: تقل قيمة الوظيفة عن هذه القيمة.

xtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير المطلق لجميع قيم x أقل من هذا
.

com.xtolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير النسبي لجميع قيم x أقل من هذا
.

مثال

قم بتسجيل سلسلة التروية الواردة في "section.set" باستخدام تقدير ICA التلقائي.
تخطي صورتين في البداية واستخدام المعلمات الافتراضية الأخرى. قم بتخزين ملف
ينتج عنه "مجموعة مسجلة".

mia-2dmyoica- غير صلب- متوازي- مقطع ط.مجموعة -o مسجلة

المؤلفون)

جيرت وولني

حقوق الطبع والنشر

هذا البرنامج خاضع لحقوق الطبع والنشر (ج) 1999-2015 لايبزيغ ، ألمانيا ومدريد ، إسبانيا. يأتي
بدون ضمان مطلقًا ويمكنك إعادة توزيعه وفقًا لبنود GNU
الترخيص العام العام الإصدار 3 (أو أحدث). لمزيد من المعلومات ، قم بتشغيل البرنامج بامتداد
الخيار "- حقوق النشر".

استخدم mia-2dmyoica-nonrigid -allel عبر الإنترنت باستخدام خدمات onworks.net