目录1. 一般最小二乘法 31.1. 一次计算最小二乘算法 31.2. 递推最小二乘算法 32. 遗忘因子最小二乘算法 62.1. 一次计算法 62.2. 递推算法 63. 限定记忆最小二乘递推算法 94. 偏差补偿最小二乘法 115. 增广最小二乘法 136. 广义最小二乘法 157. 辅助变量法 178. 二步法 199. 多级最小二乘法 2110. Yule-Walker辨识算法 23Matlab程序附录 24附录1、最小二乘一次计算法 24附录2、最小二乘递推算法 25附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31附录7、增广最小二乘递推算法 32附录8、广义最小二乘递推算法 34附录9、辅助变量法 36附录10、二步法 38附录11、多级最小二乘法 39附录12、Yule-Walker辨识算法 42
2024/3/27 14:36:30
1.06MB
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由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。
传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。
传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。
2024/3/4 2:50:15
16KB
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本程序代码是通过Matlab编写完成的，里面有用高清相机拍摄的图片提取的二值化直线图像，每一幅图像都有几个MB；
虽压缩包只有几十kb，但功能完善，没有任何问题。
通过记录二值化图像像素点，利用设定的距离阈值参数，然后利用距离阈值参数通过最小二乘法迭代来剔除偏差较大的像素点，进而实现直线拟合,并在原二值化图像上面画上直线，记录直线方程（包括斜率和截距这两个参数）。
请放心下载，资源没有任何问题。
虽压缩包只有几十kb，但功能完善，没有任何问题。
通过记录二值化图像像素点，利用设定的距离阈值参数，然后利用距离阈值参数通过最小二乘法迭代来剔除偏差较大的像素点，进而实现直线拟合,并在原二值化图像上面画上直线，记录直线方程（包括斜率和截距这两个参数）。
请放心下载，资源没有任何问题。
2024/2/24 21:55:20
23KB
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使用最小二乘法对采样后的信号进行参数估计。
可以有效识别原始信号基波以及各次谐波的幅值和相位。
文件包括供Matlab使用的两个m文件，以及参考的两篇文献，帮助大家更深入地理解。
可以有效识别原始信号基波以及各次谐波的幅值和相位。
文件包括供Matlab使用的两个m文件，以及参考的两篇文献，帮助大家更深入地理解。
2024/2/3 22:47:07
485KB
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针对脉冲变压器存在的漏感和分布电容等寄生参数产生波形畸变的问题，本文给出了一种基于匝数变化的平面脉冲变压器设计方法。
该方法首先分析脉冲变压器各工作阶段的等效电路，然后选取TDK公司性能较好的PC95平面磁芯，绕制平面脉冲变压器来取代用环形磁芯绕制的传统脉冲变压器。
为了测试电路中寄生参数对电压脉冲波形畸变的影响，利用不同的绕组形式，分析匝数等比情况下初次级不同匝数同步变化下的波形，最后对测试得到的匝数和电压值用最小二乘法拟合，用拟合曲线观察变化趋势，进而选择合适的匝数。
实验结果表明通过使用平面磁芯的脉冲变压器，能够在合适的匝数下有效减小波形畸变。
该方法首先分析脉冲变压器各工作阶段的等效电路，然后选取TDK公司性能较好的PC95平面磁芯，绕制平面脉冲变压器来取代用环形磁芯绕制的传统脉冲变压器。
为了测试电路中寄生参数对电压脉冲波形畸变的影响，利用不同的绕组形式，分析匝数等比情况下初次级不同匝数同步变化下的波形，最后对测试得到的匝数和电压值用最小二乘法拟合，用拟合曲线观察变化趋势，进而选择合适的匝数。
实验结果表明通过使用平面磁芯的脉冲变压器，能够在合适的匝数下有效减小波形畸变。
2024/1/25 0:06:34
2.52MB
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关于目标跟踪的最小二乘的matlab程序其坐标是建立在三维中参考论文为：《信息融合中多平台多传感器的时空对准研究》P28页至33页。
2024/1/24 15:21:04
3KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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