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迭代學習

  • 粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來

    粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來,提供給用戶的為算法的可調參數,用戶只需要定義好自己需要優化的函數(計算最小值或者最大值),并設置好函數自變量的取值范圍、每步迭代允許的最大變化量(稱為最大速度,Max_V)等,即可自行優化。

    標簽: PSO 工具箱 粒子群算法

    上傳時間: 2016-06-23

    上傳用戶:541657925

  • 后向傳播

    后向傳播,它通過迭代地處理一組訓練樣本,將每個樣本的網絡預測與實際知道的類標號比較,進行學習。

    標簽:

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:ryb

  • AR模型譜估計算法

    AR模型譜估計算法,對初涉AR模型譜估計的同學有很大的幫助,可以了解到其基本的模型構造和其譜估計的迭代步驟。

    標簽: AR模型 譜估計 算法

    上傳時間: 2016-06-29

    上傳用戶:refent

  • Runge_Kutta算法 在計算方法中對微分方程進行求解

    Runge_Kutta算法 在計算方法中對微分方程進行求解,迭代進行求解,效率較高

    標簽: Runge_Kutta 算法 微分方程 計算方法

    上傳時間: 2016-07-01

    上傳用戶:thuyenvinh

  • 以下是從一維數據計算最大Lyapunov指數的算法源程序

    以下是從一維數據計算最大Lyapunov指數的算法源程序,在Visual C++中通過。 其中number一數據總量,dimension一重構維,delay-重構延遲,maxsplit一最大分離量 minsplit一最小分離量,iterates一迭代次數,resource-一維數據序列。

    標簽: Lyapunov 數據計算 算法 源程序

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:chenbhdt

  • 微粒群工具箱PSOt為PSO的工具箱

    微粒群工具箱PSOt為PSO的工具箱,該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來,提供給用戶的為算法的可調參數,用戶只需要定義好自己需要優化的函數(計算最小值或者最大值),并設置好函數自變量的取值范圍、每步迭代允許的最大變化量(稱為最大速度,Max_V)等,即可自行優化。

    標簽: PSOt PSO 工具箱 微粒群

    上傳時間: 2016-07-03

    上傳用戶:璇珠官人

  • 最小均方(LMS)自適應算法就是一中已期望響應和濾波輸出信號之間誤差的均方值最小為準的

    最小均方(LMS)自適應算法就是一中已期望響應和濾波輸出信號之間誤差的均方值最小為準的,依據輸入信號在迭代過程中估計梯度矢量,并更新權系數以達到最優的自適應迭代算法。LMS算法是一種梯度最速下降方法,其顯著的特點是它的簡單性。這算法不需要計算相應的相關函數,也不需要進行矩陣運算。

    標簽: LMS 自適應算法 濾波 輸出信號

    上傳時間: 2013-12-15

    上傳用戶:zhaiye

  • 若不希望用與估計輸入信號矢量有關的相關矩陣來加快LMS算法的收斂速度

    若不希望用與估計輸入信號矢量有關的相關矩陣來加快LMS算法的收斂速度,那么可用變步長方法來縮短其自適應收斂過程,其中一個主要的方法是歸一化LMS算法(NLMS算法),變步長 的更新公式可寫成 W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n) =w(n)+ (3.1) 式中, = e(n)x(n)表示濾波權矢量迭代更新的調整量。為了達到快速收斂的目的,必須合適的選擇變步長 的值,一個可能策略是盡可能多地減少瞬時平方誤差,即用瞬時平方誤差作為均方誤差的MSE簡單估計,這也是LMS算法的基本思想。

    標簽: LMS 輸入信號 矢量 矩陣

    上傳時間: 2016-07-07

    上傳用戶:changeboy

  • 使用梯形法求函數的積分

    使用梯形法求函數的積分,迭代時步長是固定值。用面向對象的類編寫

    標簽: 函數 積分

    上傳時間: 2014-01-13

    上傳用戶:bruce5996

  • 用牛頓法求解矩陣特征值

    用牛頓法求解矩陣特征值,具體最 大 特征值迭代變量,分析了使用最 小 特征值迭代變量迭代時發散的原因。程序中有詳細注釋

    標簽: 牛頓 矩陣 特征

    上傳時間: 2016-07-08

    上傳用戶:maizezhen

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