weixin_42927835的博客

原创 LATEX各种花体字母

存一下总是忘。

原创 3.20阅读论文--A stock price prediction method based on meta-learning and variational mode decomposition

元学习预测股票价格

原创 10.31阅读论文笔记Online State of Health Estimation Method for Lithium-ion Battery Based on CEEMDAN for...

读书笔记

原创 10.29读书笔记《python元学习：通用人工智能的实现》第7章Meta-SGD和Reptile

阅读论文

原创 10.29读书笔记《python元学习：通用人工智能的实现》第6章MAML及其变体

阅读笔记

原创 10.28读书笔记《python元学习：通用人工智能的实现》2章孪生网络&3章原型网络&4章关系网络和匹配网络

读书笔记

原创 10.28读书笔记《python元学习：通用人工智能的实现》第1章元学习简介

读书笔记

原创 10.24论文笔记

阅读论文

原创 Original error was: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。

今天想用tensorboard看一下，结果硬是打不开tensorboard。报错：Please note and check the following:The Python version is: Python3.9 from “D:\study\anaconda\python.exe”The NumPy version is: “1.20.3”and make sure that they are the versions you expect.Please carefully study

原创 1.14阅读论文：A Composite Failure Precursor for Condition Monitoring...Shuai Zhao等

阅读论文笔记：A Composite Failure Precursor for Condition Monitoring and Remaining Useful Life Prediction of Discrete Power Devices

原创 1.6阅读电池论文：Taesic Kim等人的Model-based condition monitoring for lithium-ion batteries

论文阅读：Model-based condition monitoring for lithium-ion batteriesTaesic Kim a, Yebin Wang b, *, Huazhen Fang c, Zafer Sahinoglu b, Toshihiro Wada d,Satoshi Hara d, Wei Qiao e在考虑迟滞效应的电路模型的基础上，提出了一种基于模型的锂离子电池状态监测策略。

原创 1.5阅读电池论文：Huazhen Fang等人的Improved adaptive state-of-charge estimation for batteries using

Improved adaptive state-of-charge estimation for batteries using a multi-model approach Huazhen Fang a, Xin Zhao a, Yebin Wang b,*, Zafer Sahinoglu b, Toshihiro Wada c, Satoshi Hara c, Raymond A. de Callafon 阅读笔记电池的荷电状态：state-of-charge (SoC)摘要：在本研究中，我们提出

原创 1.3读论文笔记：M. Raissi a等人的Physics-informed neural networks：A deep learning framework for solving forw..

阅读论文笔记：Physics-informed neural networks

原创 12.30阅读论文笔记：Physics-Informed Neural Networks for Power Systems

Physics-Informed Neural Networks for Power SystemsGeorge S. Misyris, Andreas Venzke and Spyros Chatzivasileiadis

原创 阅读论文笔记——12.29

阅读论文摘抄

原创 读书笔记12.27 12.28 12.29（数据驱动状态监测）

读论文笔记：Enabling Data-Driven Condition Monitoring of Power Electronic Systems With Artificial Intelligence: Concepts, Tools, and Developmentby Shuai Zhao and Huai Wang

原创 texstudio引用文献顺序

最近用texstudio写论文，在加参考文献时有点小问题，小白智能百度，最终找到了解决方法。问题：加了Bibtex引用文献，并且使用了\bibliographystyle{unsrt}，发现参考文献仍不按照引用的顺序来，而是按照作者姓名排序。后来发现了这篇：https://www.it610.com/article/1283448630157524992.htm原来是我平时编译的方式不对。我之前都直接点这个build&view.原来时需要这样：...

原创 8.17读书笔记

凸包(Convex Hull)是计算几何中的一个经典常用的算法。它解决的问题在于给定空间一堆离散的点，计算包含所有点的凸多边形。百度百科：在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，…Xn)的凸组合来构造.次梯度（subgradient）、次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大，劣势是算法收敛速度慢。...

原创 15、16读书笔记

原创 8.13 读书笔记 The Kiefer–Wolfowitz Procedure

有那么点懂，又不完全懂…

原创 8.12 学习笔记

有的地方卡住了，竟然锲而不舍研究到12点了。好久没享受这种钻研数学题的感觉了！爽！，今晚做的不错，明天继续努力。至此，1.1 The Robbins–Monro Algorithm就结束了。3-13页看了四天（当然每天付出的时间有限）。刚开始接触，进入状态比较慢很正常。会越来越好的~...

原创 8.11读书笔记 1.1.3 Best Linear Least Squares Fit

1.1.3 Best Linear Least Squares Fit 最佳线性最小二乘拟合The matrix inversion lemma：Example 3

原创 读书笔记（到1.1.2）

药量例子实验法：在一些固定的值附近作大量实验。这会导致有很多实验数据远离最优数据而无用。随即逼近算法：在每次观测后参数值会向正确的方向移动。Decentralized 分散asynchronous 异步iterate 迭代infinitesimal perturbation analysis 无穷小扰动分析序论看到第8页，下面是第一章基本的随机逼近算法只不过是一个步长很小的随机差分方程，分析的基本问题是它在较长时间间隔内的定性行为，如收敛性和收敛速度。牛顿迭代法（Newton’s met.

原创 2021-08-01

8.1 学习论文逐句弄懂，打好基础，不急于求成，日积月累加油！置信区间和置信度正态分布(Normal distribution)，也叫高斯分布。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。高斯过程（GP）是概率论和数理统计中随机过程的一种，是一系列服从正态分布的随机变量在一指数集（index set）内的组合。高斯过程由其数学期望和协方差函

转载 2021-07-27 学习笔记——优化方法中的梯度方法

强凸性是保证基于梯度下降方法的算法的线形收敛速率的条件之一。一个可微函数强凸的定义是：强凸性并不要求函数处处可微(differentiable),当函数不光滑的时候，梯度即用次梯度(sub-gradient)代替。从表达式来看，强凸比一般的凸函数更严格在于其中的的二次项u/2∥y−x∥^2.因此可以将其表述为u-strong convex。强凸的性质是很重要的。直观从一维函数来说，一般凸函数只要求函数曲线在其切线之上，至于“上”多少没有要求，也就意味着曲线可以无限“贴着”切线，只要保持在其上就行了。.