weixin_46039719的博客

目录1 概述2物流配送中心选址规划研究3 Matlab代码4 结果1 概述影响物流配送中心选址的因素有很多,精确选址优化问题亟待解决。通过充分考虑货物的配送时间,将免疫算法加入其中,介绍了物流配送选址模型的构建以及免疫算法实现的相关步骤,最后利用matlab软件进行分析,提出的数学模型以及免疫优化算法在收敛时间和配送选址规划方面优化的合理性得到了验证,证明所提出的解决物流配送中心选址问题的免疫优化算法的有效性。2物流配送中心选址规划研究随着经济的迅速发展，电子商务平台..

目录1 遗传算法2 RBF神经网络3 Matlab代码实现4 结果1 遗传算法*智能优化算法（持续更新中......）2 RBF神经网络RBF神将网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。流图如下： RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RB...

目录1、概述1.1 有监督学习1.2 多项式回归2 概念3 案例实现——方法13.1 案例分析3.2 代码实现3.3 结果3.4 可视化4 案例实现——方法24.1 代码4.2 结果4.3 可视化5 致谢1、概述1.1 有监督学习1.2 多项式回归上一次我们讲解了线性回归，这次我们重点分析多项式回归。多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一 个或多个自变量间多项式的...

1 概述（1）无监督学习（2）聚类（3）K-Mean均值算法2 K-Mean均值算法2.1 引入步骤：设定 K 个类别的中心的初值； 计算每个样本到 K个中心的距离，按最近距离进行分类； 以每个类别中样本的均值，更新该类别的中心； 重复迭代以上步骤，直到达到终止条件（迭代次数、最小平方误差、簇中心点变化率）。from sklearn.cluster import KMeans # 导入 sklearn.cluster....

目录1、概述（1）人工智能学习（2）机器学习（3）有监督学习（4）线性回归2、线性回归（1）实现步骤（2）数学表达式3、代码实现（Python）（1）机器学习库（sklearn.linear_model）（2）Python详细实现（方法1）（3）Python详细实现（方法2）（4）Python详细实现（方法3）4、致谢1、概述（1）人工智能学习 （2）机器学习（3）有...

使用支持向量数据描述 （SVDD） 进行多类分类。基于SVDD的多类分类在此MATLAB脚本中呈现。尽管如此，该代码仍然具有功能性，适用于理论测试，目的是使其在强应用情况下表现良好。[1]蔡金燕,杜敏杰.多分类SVDD混叠域识别新方法与故障诊断应用[J].航天控制,2012,30(06):83-88.DOI:10.16804/j.cnki.issn1006-3242.2012.06.016.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

在过去的十年中，机器学习为我们提供了自动驾驶汽车，实用的语音识别，有效的网络搜索以及对人类基因组的理解大大提高。在本代码中，您将了解最有效的机器学习技术，并获得实施它们并让它们为自己工作的练习。更重要的是，您不仅将学习学习的理论基础，还将获得快速有效地将这些技术应用于新问题所需的实践知识。机器学习和人工智能的创新过程）。本课程还将借鉴众多案例研究和应用，以便您还将学习如何应用学习算法来构建智能机器人（感知、控制）、文本理解（网络搜索、反垃圾邮件）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘和其他领域。

然而，由于吉布斯现象，FT的使用是有问题的。因此，我们提出了一种新的频率增强信道注意力，它基于离散余弦变换自适应地模拟信道之间的频率相互依赖性，这将从本质上避免傅里叶变换过程中有问题的周期引起的高频噪声，这被定义为吉布斯现象。该模块可以提高现有主流网络的预测能力，只需几行代码，即可在LSTM上降低35.99%的MSE，在Reformer上降低10.01%，在Informer上降低8.71%，在Autoformer上降低8.29%，在Transformer上降低8.06%等，计算成本很小。

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（recurrent neural network）的推广。当递归神经网络的每个父节点都仅与一个子节点连接时，其结构等价于全连接的循环神经网络。递归神经网络（recursive neural network）是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行。本文包含通过展开序列ISTA（SISTA）算法创建的递归神经网络（RNN）的代码，用于序列稀疏编码。递归神经网络（recursive neural network）提出于1990年，被视为。且权重共享，被用于包含结构关系的机器学习任务，在。

随着网络技术的飞速发展,流媒体类型的新型娱乐方式应运而生,与此同时,随着三维图形软硬件技术的进步,虚拟现实（VR）技术也逐渐成为当今最火热的技术之一。本文旨在VR视频流的预测、通信和计算持续时间优化。[1]吴长昊,王健,方丽华,郭庆稳.基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法[J].计算机应用研究,2016,33(11):3426-3429+3434.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

由于现有的单原型聚类算法大多不适用于复杂形状的聚类，因此提出了许多多原型聚类算法。然而，自动估计聚类数量和检测复杂形状仍然具有挑战性，并且解决这些问题通常依赖于用户指定的参数，并且可能非常耗时。该文提出一种基于稳定隶属度的自调优多峰聚类算法（SMMP），无需迭代即可实现快速、自动、有效的多原型聚类。设计一种动态关联-转移方法，应用密度峰聚类技术，学习子聚类生成过程中点对子聚类中心的代表性。同时，基于合理的聚类在聚类阈值变化时应具有相对稳定的隶属状态的假设，SMMP可以分别自动识别子簇和簇的数量。

文章包含用于实现自适应识别和控制的在线顺序学习算法、元认知神经网络和前馈神经网络的代码。这些方法也用于解决分类和时间序列预测问题。

基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测（Matlab代码实现）

宏观经济时间序列的分析和预测是国家决策者非常感兴趣的因素。然而，由于缺乏精确的经济模型和外部因素（如天气变化或政治决策）的影响，经济分析和预测不是简单的任务。在本论文中，我们研究了不同类型的神经网络及其在各种分析任务中的适用性，包括GDP预测以及评估各国发展的主要趋势。分析了1980-2015年期间17个西班牙语国家以及法国和德国的历史宏观经济数据。这项工作随后比较了用于训练神经网络的各种算法的性能，并展示了各国经济状况的变化。此外，我们还提供了解释数据中发现的趋势的可能原因。行百里者，半于九十。

1]杨学威.基于机器学习算法的股指期货价格预测模型研究[J].软件工程,2022,25(12):1-8.DOI:10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.012.001.通过分析序列进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

精确高效的降水预测模型可以更好地反映未来的气候，为管理决策提供重要参考，帮助人们为未来的恶劣天气做好准备。深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。

特征选择是当前信息领域,尤其是模式识别领域的研究热点。本文二元灰狼优化（BGWO）应用于特征选择任务问题。[1]童坤. 基于改进GWO算法的入侵检测特征选择研究[D].湖北工业大学,2019.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

通过最小化目标函数的聚类算法有一个明显的缺点，即必须手动设置聚类数。虽然密度峰值聚类能够找到聚类的数量，但在用于图像分割时会出现内存溢出，因为中等大小的图像通常包含大量像素，从而导致巨大的相似性矩阵。首先，将超像素思想用于密度峰值（DP）算法，有效减小相似矩阵的大小，从而提高DP算法的计算效率;最后，在框架中使用基于先验熵的模糊c均值聚类来改善图像分割结果。由于考虑了像素和隶属关系的空间邻域信息，有效地改善了最终的分割结果。实验表明，所提框架不仅实现了图像自动分割，而且比现有算法提供了更好的分割结果。

1]徐睿,梁循,齐金山,李志宇,张树森.极限学习机前沿进展与趋势[J].计算机学报,2019,42(07):1640-1670.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

由于现有的单原型聚类算法大多不适用于复杂形状的聚类，因此提出了许多多原型聚类算法。然而，自动估计聚类数量和检测复杂形状仍然具有挑战性，并且解决这些问题通常依赖于用户指定的参数，并且可能非常耗时。该文提出一种基于稳定隶属度的自调优多峰聚类算法（SMMP），无需迭代即可实现快速、自动、有效的多原型聚类。设计一种动态关联-转移方法，应用密度峰聚类技术，学习子聚类生成过程中点对子聚类中心的代表性。同时，基于合理的聚类在聚类阈值变化时应具有相对稳定的隶属状态的假设，SMMP可以分别自动识别子簇和簇的数量。

有许多种类的神经网络已经应用于特征提取、聚类和分类。流行的方法包括用梯度下降训练的多层感知器（MLP）、标准的反向传播前馈神经网络、自动联想神经网络（AANN）和Kohonen的自组织映射（SOM）。大多数神经网络的关键在于构建隐藏层。AANN需要一个以上的隐藏层来表示非线性可分离问题。AANN提取的特征数量等于单个标准隐藏层中的节点数量。通常，该层保持较小以确保有效编码。MLP可以被视为在其隐藏层中实现特征空间的非线性投影。它们的构造必须使输入节点的数量与原始特征的数量（数据的维度）相匹配，而输出节点的数

然后再对粗定位后的图像利用Canny算子进行边缘检测,根据车牌部分图像黑白跳变频率较高的特征,最终实现了车牌的精确定位。在字符的分割部分,本文依据现行的车牌设计原则,利用改进后的水平投影法,将车牌图像分割7个待识别字符,并对分割后的字符进行了归一化处理。实践证明该方法对解决汉字的不连通问题、字符的粘连问题、噪声的干扰问题以及车牌的前2个字符和后面5个字符之间存在的小圆点问题是行之有效的。在字符的识别部分,采用改进后的BP神经网络,针对汉字、字母、字母或数字、数字四种不同的识别问题,设计了四种不同的分类器。

在使用改进的优化模型后,保险公司的最优投资组合出现变化,而保险公司的偿付能力充足率相应有所改善。本文还对保险公司期初的资本充足度进行了敏感性分析,结果显示,最优投资组合与保险公司的期初资本有相关关系,期初资本充足率越高,保险公司风险资产的占比可以越高。[1]卫晓婧,熊立华,万民,刘攀.融合马尔科夫链-蒙特卡洛算法的改进通用似然不确定性估计方法在流域水文模型中的应用[J].水利学报,2009,40(04):464-473+480.S_M = ExpReturn(1);%% 蒙特卡洛仿真模拟无GUI程序代码。

利用图像结构信息是字典学习的难点,针对传统非参数贝叶斯算法对图像结构信息利用不充分,以及算法运行效率低下的问题,该文提出一种二进制数据的贝叶斯非参数聚类算法。[1]董道广,芮国胜,田文飚,张洋,刘歌.具有聚类结构相似性的非参数贝叶斯字典学习算法[J].电子与信息学报,2020,42(11):2765-2772.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

结果] = NExTFERA_CONDENSED（data，refch，window，N，p，fs，ncols，nrows，initialcut，maxcut，shift，EMAC_option，LimCMI，LimMAC，LimFreq，Plot_option）ncols： 汉克尔矩阵中的列数（大于 2/3*（ceil（窗口/2+1）-1））nrows： 汉克尔矩阵中的行数（超过 20 * 模式数）初始切割： 模式阶数的初始截止值 maxcut： 模式阶。

ncols： 汉克尔矩阵中的列数（大于 2/3*数字参考*（ceil（窗口/2+1）-1） ）nrows： 汉克尔矩阵中的行数（超过 20 * 模式数）cut： 截止值=2*模式。[结果] = NExTFERA（data，refch，window，N，p，fs，ncols，nrows，cut，shift，EMAC_option）ncols： 汉克尔矩阵中的列数（超过 2/3*numref*（maxlags+1） ）nrows： 汉克尔矩阵中的行数（超过 20 * 模式数）

本文使用主成分分析 （PCA） 对 2DOF 系统进行振型识别，该系统受到高斯白噪声激励，并增加了响应的不确定性（也是高斯白噪声）。而不是恒等式inv（M）*K将不是对称的，即使刚度矩阵是对称的，PCA将无法识别实际的振型。-PCA 只有在实振型是正颌时才识别它们，这意味着 inv（M）*K 是对称的。-模态形状仅在矩阵 inv（M）*K 对称时才是正交的。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。协方差矩阵的对称性，PCA的特征向量是正颌的。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

本文使用脉冲激励下的 2DOF 系统的独立分量分析 （ICA） 识别振型。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

在PCA中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。此类操作有效地将输入单分解为数据中方差最大的方向上的正交分量。因此，PCA通常用于降维应用，其中执行PCA会产生数据的低维表示，可以反转以紧密重建原始数据。在 ICA 中，多维数据被分解为在适当意义上最大程度独立的组件（在此包中为峰度和负熵）。ICA与PCA的不同之处在于，低维信号不一定对应于最大方差的方向;相反，ICA组成部分具有最大的统计独立性。在实践中，ICA通常可以在多维数据中发现不相交的潜在趋势。

本文旨在帮助可视化学习的分类器，在训练非线性 C-SVM 以将二维数据（2 个特征）分类为 2 个或更多类时。C = Inf 给出硬边距分类器，而 C < Inf 给出 1 范数软边距分类器的情况。MATLAB 的 quadprog 用于求解对偶变量 a。求解器设置为使用内点方法。高斯径向基函数 （RBF） 核用于生成非线性边界。在二进制分类文件 （SVMtrial.m） 中：有 6 个不同的训练集可供使用。输出是分类器的 3D 网格图和支持向量的数量。二元分类的数据集：（1） 典型。

现有的标准辛烷值测量方法为研究法辛烷值(RON)、马达法辛烷值(MON),它们的准确度高，但测量过程十分不易，不仅需要专用的试验发动机设备，而且还需要配备各种抗爆性等级的标准混合燃料，存在分析时间长、测试成本高等缺点，为此需寻求一种快速的辛烷值检测方法。与红外光谱法相比，近红外光谱信号弱且灵敏度低，对于汽油中微量组分(如添加剂、非烃类组分等)响应较差，因此可能会导致对辛烷值具有贡献的一些组分不能被识别出来，从而使得汽油辛烷值测量不够准确，而红外光谱法由于灵敏度高，能够很好地解决这一问题。

博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。本文基于ALOHA MAC方法的蒙特卡罗模拟。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

首先,针对基本PSO算法易陷入局部最优的缺陷,通过分析惯性权重和学习因子对算法性能的影响,本文提出了一种改进算法:基于惯性权重和分段时变学习因子的PSO算法（WFPSO）。其次,将这种改进PSO算法应用于模糊控制器的设计中,在线自动调整模糊控制器的量化因子ke、kec和比例因子ku,较好的实现系统快速一无超调的动态性能。因此,本文把改进粒子群算法优化的模糊控制器应用到无刷直流电机的控制中,就电机的启动转矩、转速调节的快速性与传统模糊控制系统进行对比研究。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

DEEC 使用节点的初始和剩余能量水平来选择集群头。为了避免每个节点都需要知道网络的全局知识，DEEC估计了网络寿命的理想值，该值用于计算每个节点在一轮中应消耗的参考能量。%簇内节点（发送4000bit数据）能量消耗。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。%(5)簇内成员选择簇头模块(即簇的形成模块)%簇内成员对簇头的选择（即簇的形成）算法。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

度量学习和支持向量机（SVM）的想法在最近的许多工作中相互学习。从 SVM 算法获得的分类器具有许多优点，包括最大的余量和内核技巧。同时，度量学习算法可以得到一个强调相关特征并降低非信息特征影响的马氏距离函数。这两种方法的组合，称为SVM与基于马氏距离的径向基函数（MDRBF）核，似乎是大多数分类问题的良好解决方案。本文的算法，该算法学习马氏距离核以支持向量机分类。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

近年来，Suykens等人提出了一种新的SVM方法——最小二乘支持向量机(LSSVM),它把 SVM的学习问题转化为线性方程组的求解问题,极大地减少了SVM中求解约束二次凸规划带来的计算复杂度﹐而LSSVM的数值稳定性和容量控制的策略使得核函数矩阵在非正定的情况下也能取得良好的效果.[1]邓佳佳,刘爽.基于免疫模糊聚类的LSSVM在短期负荷预测中的应用[J].河北大学学报：自然科学版,2012,32(3):234-239。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。

quantidade de realiza莽玫es。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

目前，很多工程领域都涉及到优化问题，如小规模负荷预测问题[1]、光伏模型参数识别[2]、作业车间调度问题[3]、机器人路径规划[4] , 风电预测[5], 能源管理问题[6], 彩色图像分割[7], 联合能源-储备市场清洁问题[8], 复杂网络聚类[9], 工程结构设计问题[10], 风能和太阳能短期功率预测[11] ，智能皮肤癌检测问题 [12]，无线传感器网络的节能路由问题 [13] 以及为承诺的储备

本文构建了基于帝企鹅算法优化 BP(AFO-BP)神经网络的数据预测模型。使用AFO优化传统BP神经网络的初始参数,有助于解决BP神经网络易陷入局部最优,以及对模型初始连接权值、阈值选择敏感等缺点。