21、物联网应用中的机器学习算法

物联网应用中的机器学习算法

1. 引言

物联网（IoT）使得各类设备和物品能够通过互联网相互连接和通信，所连接的设备可以收集有价值的数据，从而提高人类的效率和竞争力。而机器学习是一种数据分析技术，可自动创建分析模型，基于计算机能从数据中学习、识别模式并在很少或无需人工干预的情况下做出决策的理念发展而来。下面将详细介绍适用于物联网应用的多种机器学习算法。

2. 网络参数计算

2.1 权重和偏置调整

输入和隐藏层的权重和偏置调整公式如下：
- 权重调整项：$\Delta v_{ij} = \alpha\delta$ (11.17)
- 偏置调整项：$\Delta v_{oj} = \alpha\delta$ (11.18)

2.2 新权重和偏置计算

• 新权重值：$v_{ij}^{(new)} = v_{ij}^{(old)} + \Delta v_{ij}$ (11.19)
• 新偏置值：$v_{oj}^{(new)} = v_{oj}^{(old)} + \Delta v_{oj}$ (11.20)

3. 径向基函数（RBF）

3.1 原理概述

径向基函数（RBF）是一种无监督学习方法，它考虑点到中心的距离。其架构有两层，内层将RBF算法与其特征相结合，后续时间步确定输出时会考虑特征的输出，本质上是一种记忆功能。RBF网络能将输入空间 $R^n$ 非线性映射到输出空间 $R^m$，其中 $R^n$ 由输入向量 $x_i$（$i = 1, 2, 3…n$）表示，$R^m$ 由输出向