基于粒子滤波算法的多目标跟踪技术研究随着计算机技术的发展和普及，人们对于多目标跟踪技术的需求越来越高，这也促进了多目标跟踪技术的研究与应用。而在众多的多目标跟踪算法中，粒子滤波算法因其出的性能表现和较高的稳定性而备受关注。粒子滤波算法的原理是利用随机采样的方法来描述概率分布，通过对这些样本的更新和筛选，最终得到与目标实际运动情况相匹配的状态。在多目标跟踪中，每个目标的状态可以表示为一个四元组：位...

第36卷第3期山东建筑大学学报Vol.36No.3 2021年6月JOURNAL OF SHANDONG JIANZHU UNIVERSITY Jun.2021DOI：10.12077/sdjz.2021.03.002基于超收敛点配点法求解圆周上超奇异积分方程李金*，桑瑜，张晓蕾，苏晓宁，屈金铮(华北理工大学理学院，河北唐山063210)摘要：超奇异积分方程的求解可用于解决科学工程中的许多问题，如...

多个损失函数计算loss    在深度学习中，损失函数是评价模型训练的重要指标之一。在实际应用中，有时需要使用多个损失函数来计算总的loss值，以更好地反映模型的训练效果。    常见的多个损失函数计算loss的方式有以下几种：    1. 加权和：将不同损失函数的结果按照一定的权重进行加权，得到总的loss值。例如，对于分类问题，可以将...

nll_loss公式NLL损失（Negative Log Likelihood Loss） 是一种常用的损失函数，用于衡量模型在多分类任务中的性能。它基于对数似然的原理，帮助模型优化参数以最小化错误分类的概率。NLL损失的公式如下：正则化损失函数NLL_loss = -∑log(P(y_true))下面我们来分析一下NLL损失的含义以及其推导过程。然后，我们使用对数函数来缩小概率值的区间，从而将概...

常数变易法常数变易法是微积分的一种基本方法，它可以用来求解一类形如 $y^{(n)}=f(x)$ 的高阶常微分方程。常数变易法的核心思想是假设解为 $y=y(x,c_1,c_2,\\cdots,c_n)$，其中 $c_1,c_2,\\cdots,c_n$ 是常数，然后将常数 $c_1,c_2,\\cdots,c_n$ 视为未知函数 $c_1(x),c_2(x),\\cdots,c_n(x)$ 的值...

文章编号㊀１６７２Ｇ６６３４(２０２０)０４Ｇ０００８Ｇ０６D O I ㊀１０．１９７２８/j．i s s n １６７２Ｇ６６３４．２０２０．０４．００２两类非线性方程(组)的对称约化和精确解孙世飞㊀李雪霞㊀刘汉泽(聊城大学数学科学学院，山东聊城２５２０５９)摘㊀要㊀利用直接对称的方法研究了C u b i c Ｇ非线性S c h r öd i n g e r (C N S )方程和非线性S c h...

一个形变散耗散方程的精确解作者：王泽军 代冬岩 孙涛 郑生森来源：《科技资讯》2014年第12期        摘 要：根据试探方程法的一种解法，获得了一个非线性的形变散耗散方程的精确解，并给出实际参数得到相应解的具体构造。        关键词：试探方程法 精确解 形变散耗散方程    &n...

收稿日期基金项目 国家重点基础研究发展规划项目              高等学校博士学科点专项科研基金和国家自然科学基金          资助项目 作者简介 谢福鼎        男 讲师 博士研究生文章编号维扩散长波方程的显式行波解谢...

SIFT特征点提取与匹配SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点提取与匹配是一种在计算机视觉领域广泛使用的图像特征提取和匹配算法。它由David G. Lowe于1999年提出，并在后续的研究中得到了改进和优化。关键点检测的目标是到一些具有局部极值的图像点。这里的局部极值是指该点所在位置的像素值在周围邻域中达到最大或最小值。为了实现尺度不变性，SIFT...

正则化系数一般取多少实证 标准化系数在设计时，必须考虑生产上的要求，如结构工艺性、经济性、标准化等，符合生产要求的电气设备，才能高效率、低成本的制造出来，产品质量才能得到保证。是在对自变量和因变量同时进行标准化处理后所得到的回归系数，数据经过标准化处理后消除了量纲、数量级等差异的影响，使得不同变量之间具有可比性，因此可以用标准化回归系数来比较不同自变量对因变量的作用大小。通常我们主要关注的是标准化...

逻辑回归（LogisticRegression）详解，公式推导及代码实现逻辑回归(Logistic Regression)什么是逻辑回归:  逻辑回归(Logistic Regression)是⼀种基于概率的模式识别算法，虽然名字中带"回归"，但实际上是⼀种分类⽅法，在实际应⽤中，逻辑回归可以说是应⽤最⼴泛的机器学习算法之⼀回归问题怎么解决分类问题?  将样本的特征和样本发⽣的...

稀疏表示与压缩感知正则化与稀疏1. 稀疏表示   信号表达是数字信号与信息处理中的根本问题，而信号处理是指对信号进行滤波、变换、分析、加工、提取特征参数等的过程。在信号处理中，我们常常希望在特定的空间中研究数字信号，如时域(一维信号)、空间域(多维信号)、频域、自相关域和小波域等。运用空间变换思想等价的表达信号对于处理信号是一种有效的手段，常用的变换方法是将信号分解到一组正交基...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101930601 A(43)申请公布日 2010.12.29(21)申请号 CN201010269223.X(22)申请日 2010.09.01(71)申请人 浙江大学    地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号(72)发明人 戴朝约 冯华君 徐之海 李奇 (74)专利代理机构...

学习笔记：使⽤opencv做双⽬测距（相机标定+⽴体匹配+测距）.最近在做双⽬测距，觉得有必要记录点东西，所以我的第⼀篇博客就这么诞⽣啦~双⽬测距属于⽴体视觉这⼀块，我觉得应该有很多⼈踩过这个坑了，但⽹上的资料依旧是云⾥雾⾥的，要么是理论讲⼀⼤堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码⼀贴，让你懵逼。所以今天我想做的，是尽量给⼤家⼀个明确的阐述，并且能够上⼿做出来。⼀、标定⾸先我们要对摄像头做标...

微分方程中的边值问题与特解求解技巧微分方程是描述自然现象和数学模型中常见的数学工具，它涉及到函数与其导数之间的关系。在微分方程的研究过程中，边值问题和特解的求解是非常重要的。本文将介绍微分方程中的边值问题以及一些常用的特解求解技巧。侧边值问题一定要用正则化吗一、边值问题边值问题是指在微分方程中给定一些边界条件，要求求解满足这些条件的特解。常见的边值问题有两类：两点边值问题和混合边值问题。1. 两点...

二项分布的特征函数推导过程二项分布是一种离散概率分布，用于描述在n次独立重复试验中，成功事件发生的次数。具体来说，二项分布可以用两个参数n和p来描述，其中n表示试验的次数，p表示每次试验中成功事件发生的概率。特征函数是一个概率分布的独特函数，通过它可以完全确定一个概率分布。对于二项分布，我们可以通过推导它的特征函数来了解它的特性。首先，我们需要定义二项分布的概率质量函数（PMF）。对于二项分布，其...

数学中的泛函微分方程泛函微分方程是数学中一类重要的方程，其研究对象是泛函，也就是函数的函数。这种方程具有广泛的应用背景，涉及到诸多领域，如力学、物理学、经济学等。泛函微分方程是数学中的一门深奥而精妙的学科，其解析研究和数值计算都具有一定的难度和挑战性。一、泛函微分方程的基本概念    泛函微分方程是在泛函空间中定义的微分方程。泛函是一个将函数映射到实数的算子，而泛函微分方程则是...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 109060292 A(43)申请公布日 2018.12.21(21)申请号 CN201810555482.5(22)申请日 2018.06.01(71)申请人 华南理工大学    地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 张乐乐 谢壮宁 余先锋 石碧青 (74)专利代...

中国科学院研究生院课程编号：712008Z      试 题 专 用 纸          课程名称：机器学习任课教师：卿来云———————————————————————————————————————————————姓名学号            &nbs...

stata协方差命令    STATA协方差分析是统计学中一种重要的工具，它可用于定性或定量变量之间关系的分析。它可以用来研究变量之间的关系，并对不同变量之间影响的差异进行分析。正则化协方差    协方差分析使用STATA软件中的“cov”命令来完成，该命令可以计算变量和变量之间相关的相关系数，以及变量的均值和标准差。它同时可以确定变量的残差及其方差，以及回...

中国科学院研究生院课程编号：712008Z      试 题 专 用 纸          课程名称：机器学习任课教师：卿来云———————————————————————————————————————————————姓名学号            &nbs...

协方差的计算公式推导协方差（Covariance）是指统计学中用于衡量两个随机变量之间的线性关系程度的一种指标。它可以用于描述两个随机变量之间的关联性，即随着一个变量的变化，另一个变量的变化情况。为了推导协方差的计算公式，我们首先定义两个随机变量X和Y，其对应的观测值分别为x和y。假设有n个观测值对(x₁,y₁),(x₂,y₂),...(xₙ,yₙ)，我们可以计算出X和Y的均值分别为μX和μY，以...

向量总结知识点公式一、向量的定义及表示1. 向量的定义在数学中，向量是指具有大小和方向的量，它通常用箭头表示，箭头的长度代表向量的大小，箭头的方向表示向量的方向。向量一般用字母加上一个箭头表示，比如a。2. 向量的表示向量可以用坐标表示，通常是一个n维的有序实数数组，如(a1, a2, ..., an)，也可以用矩阵表示，如[a1 a2 ... an]。3. 向量的运算向量有加法、减法、数乘等运算...

特征抽取中的特征合并与特征选择技巧特征抽取是机器学习和数据挖掘中的重要环节，它涉及到从原始数据中提取出对问题解决有用的特征。在特征抽取的过程中，特征合并和特征选择是两个常用的技巧，它们能够帮助我们提高模型的性能和减少特征空间的维度。特征正则化的作用一、特征合并特征合并是将多个特征进行组合，形成新的特征。这种技巧可以帮助我们发现特征之间的关联性，从而提取更有用的特征。在特征合并的过程中，可以采用以下...

东南大学《数学实验》报告学号姓名成绩实验内容：一实验目的1.掌握matlab基本矩阵编程计算方法2.加深对层次分析法的理解3.掌握矩阵随机一致性指标RI的计算过程二实验思路为了求任意n阶矩阵的随机一致性指标RI的值，我们需要做以下几步工作1.先构造n阶的正互反矩阵2.求正互反矩阵的特征值3.出最大特征值4.取多个n阶正互反矩阵最大特征值的平均值5.计算相应的RI值三实验内容与要求1.实验代码及说...

matlab mamdani模糊推理（最新版）一、引言  二、Mamdani 模糊推理的介绍  三、MATLAB 环境下的 Mamdani 模糊推理  四、Mamdani 模糊推理的应用实例  五、总结正文一、引言模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法，它允许使用模糊概念和模糊关系来进行推理。相比于传统的逻辑推理，模糊推理更加接近人类的思维方式，能够更好地处理...

归⼀化（Normalization）和标准化（Standardization）正则化 归一化归⼀化和标准化是机器学习和深度学习中经常使⽤两种feature scaling的⽅式，这⾥主要讲述以下这两种feature scaling的⽅式如何计算，以及⼀般在什么情况下使⽤。归⼀化的计算⽅式：上述计算公式可以将特征的值规范在[0, 1]之间，使⽤归⼀化来进⾏feature scaling⼀般是要求所有...

将l0范数转化成l1的方法正则化回归算法【实用版1篇】篇1 目录1.引言  2.L1 和 L2 范数的定义和区别  3.L1 范数转化为 L2 范数的方法  4.应用实例  5.结论篇1正文1.引言在机器学习和数据挖掘领域，特征选择和特征提取是重要的步骤。在这些过程中，我们通常需要对特征进行规范化，以提高模型的性能和收敛速度。L1 和 L2 范数是常用的两种...

基于简单L12稀疏正则化的高光谱混合像元分解正则化可以产生稀疏权值高光谱图像解混方法中基于稀疏性的混合像元分解方法成为近来研究的热点，其中稀疏正则化高光谱混合像元分解方法（SUnSAL）得到了较好的解混效果。尽管如此，但正则化解的稀疏性和稳健性并不好。基于正则子比正则子更易于求解，同时比正则子具有更好的稀疏性和稳健性，本文引入用正则子来代替正则子。同时，采用了一种简单有效的稀疏正则化的求解方法，将...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108492264 A(43)申请公布日 2018.09.04(21)申请号 CN201810195727.8(22)申请日 2018.03.09(71)申请人 中国人民解放军国防科技大学    地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人 林再平 王龙光 安玮 盛卫东 李...