LR和GBDT的区别---孟凡赛LR•逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型是在线性回归的基础上，使用一个逻辑函数，使因变量的输出值在[0，1]区间，将它用于二元分类。GBDT•GBDT(Gradient Boosting Decision T ree) 又叫MART（Multiple Additive Regression正则化线性模型T ree)，是一种迭代的决策树算法...

第39卷第12期 2017年12月系统工程与电子技术S y s t e m s Engineering a n d ElectronicsV o l. 39 N o. 12D e c e m b e r 2017文章编号 :1001-506X(2017) 12-2857-06 网址：www. sys-ele. com 智能优化的代价评估粒子滤波算法王进花，曹洁，李伟(兰州理工大学电气工程与信息工程...

电子技术• Electronic Technology82 •电子技术与软件工程  Electronic Technology & Software Engineering【关键词】粒子滤波算法 建议密度 UKF 非线性1 引言滤波是系统的状态估计问题。经典的卡尔滤波算法提供了线性高斯问题的最优解决方法。然而现实生活中存在大量非线性特性的实际问题。粒子滤波算法在非线性、非高斯系统...

自适应中值滤波算法 python自适应中值滤波算法是一种常用的图像处理算法，它能够有效地去除图像中的噪声，提高图像的质量。Python是一种流行的编程语言，它具有简单易学、代码简洁、可读性强等优点，因此在图像处理领域也得到了广泛的应用。本文将介绍自适应中值滤波算法的原理和Python实现方法。一、自适应中值滤波算法原理自适应中值滤波算法是一种基于像素邻域的滤波算法，它的基本思想是根据像素邻域内像素...

中微子事例的筛选算法概述中微子是一种反应极为微弱的基本粒子，其探测对于理解宇宙的变化和了解粒子物理的本质具有重要意义。然而，中微子的产生十分稀少，而且与其他粒子的相互作用也非常微弱，这给中微子的筛选带来了极大的挑战。为了提高中微子信号的提取效率，科研人员提出了各种筛选算法来辨识中微子事例。本文将对中微子事例的筛选算法进行全面、详细、完整和深入的探讨。传统的中微子筛选算法传统的中微子筛选算法主要依赖...

可分离迭代滤波算法    （一）可分离迭代滤波（SeparableIterativeFiltering，SIF）算法正则化粒子滤波    可分离迭代滤波（Separable Iterative Filtering，SIF）是一种优化滤波算法，它能够有效地去除图像中的噪声，在保持图像细节和视觉效果的前提下，更好地抑制传统滤波算法的容易产生模糊的缺点。可分离迭代...

粒子滤波算法的应用研究及优化近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能等领域的应用不断扩展，各种算法也不断被提出和应用。粒子滤波算法是一种常见的非参数滤波算法，其主要应用于状态估计和目标跟踪等领域。在实际应用中，粒子滤波算法也存在许多问题，需要进行优化和改进。一、 粒子滤波算法的基本原理粒子滤波算法基于蒙特卡罗方法，根据现有的状态量，通过不断地提出指定数量的粒子，不断逼近滤波目标的状态。具体算法流...

专利名称：基于空间正则化流形学习算法的高光谱遥感图像分类方法专利类型：发明专利发明人：马丽，张晓锋，周，喻鑫正则化粒子滤波申请号：CN201510515751.1申请日：20150821公开号：CN105069482A公开日：20151118专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明提供了一种基于空间正则化流形学习算法的高光谱遥感图像降维和分类方法，包括以下步骤：将高光谱遥感图像划分为多个子块；...

第５１卷　第４期              　激光与红外Ｖｏｌ．５１，Ｎｏ．４　２０２１年４月              ＬＡＳＥＲ　＆　ＩＮＦＲＡＲＥＤＡｐｒｉｌ，２０２１  文章编号：１００１ ５０７８（２０２１）０４ ０５１５ ０８·图像与信号...

水下声学信号处理算法研究第一章 引言水下声学是研究水下声波传播、反射、衍射、散射等现象的学科，具有广泛的应用领域，如海洋勘探、船舶通讯、水下探测等。而在水下声学领域中，水下声学信号处理算法是非常重要的一个方面。本文将对水下声学信号处理算法的研究进行探讨。第二章 水下声波传播特点在水下环境中，由于水的密度和粘性较大，声波的传播特性与空气中有很大的不同。其中主要有以下几点：2.1 水下声波的传播路径在...

基于粒子滤波的车辆跟踪算法研究随着车辆的普及和道路交通的不断增长，车辆跟踪算法成为了一个备受关注的热门领域。在实际应用中，对于车辆跟踪算法的需要，不仅仅是为了提供交通管理，更为重要的是为交通行为建模和交通预测提供重要的数据。基于此，本文将介绍一种基于粒子滤波的车辆跟踪算法，并深入研究其实现原理。一、粒子滤波算法简介粒子滤波算法（Particle Filter）是一种随机采样技术，用于解决非线性、非...

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...

粒子滤波算法的fpga设计与实现    随着激光雷达、红外对箱等新技术的发展，粒子滤波算法的在定位估计中的应用已经被广泛采用。它的优势表现在可靠性、准确性、处理效率等方面，如果将其应用于FPGA硬件平台，则将大大提高系统处理效率。本文将介绍用于测距定位应用的粒子滤波算法，讨论其FPGA实现的技术方案，对如何对该算法进行FPGA实现进行了深入的研究。    粒...

粒子滤波算法在目标跟踪中的应用研究摘要:目标跟踪在计算机视觉和机器人技术中具有广泛的应用。随着技术的发展，粒子滤波算法成为目标跟踪领域中常用的一种方法。本文将重点介绍粒子滤波算法在目标跟踪中的应用，并对其优缺点进行分析。通过实验证明了粒子滤波算法在目标跟踪中的有效性。1. 引言目标跟踪是计算机视觉和机器人技术中的一个重要研究领域。它的目标是根据观测数据，及时准确地估计目标在图像序列中的位置和动态特...

一、介绍粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于蒙特卡洛方法的非线性、非高斯滤波算法，它通过一组随机产生的粒子来近似表示系统的后验概率分布，从而实现对非线性、非高斯系统的状态估计。在实际应用中，粒子滤波算法被广泛应用于目标跟踪、导航、机器人定位等领域。本文将以matlab实例的形式介绍粒子滤波算法的基本原理和应用。二、粒子滤波算法的原理及步骤粒子滤波算法的主要原理是基于贝叶斯滤波理论，通过一组随机产生的...

粒子滤波算法在目标跟踪中的应用目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的应用涉及到很多方面，包括军事、安防、交通、医疗等。在目标跟踪的过程中，需要对目标进行检测、跟踪和预测，并且要能够应对各种复杂的环境条件和场景变化。目前，粒子滤波算法被广泛应用于目标跟踪中，其优良的性能和实用性备受赞誉。一、粒子滤波算法的基本原理粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗方法的估计算法，该算法通过随机粒子的集合来模拟概率...

• 106•ELECTRONICS WORLD ・探索与观察粒子滤波算法的应用研究沈阳建筑大学  宋昊霖随着信息技术的不断发展，非线性系统状态估计已逐渐成为一个受到国内外学者重视的热点研究课题。但随着实际应用对模型的复杂性不断提高，传统的滤波方法已无法满足滤波精度的要求。粒子滤波技术作为一种非线性数值滤波方法，可以高效地处理非线性，非高斯动态系统状态估计。在面向更复杂的非线性模型时，无需...

粒子滤波算法在多传感器测量中的应用在多传感器测量中，常常面临着数据不准确、存在干扰等问题。粒子滤波算法是一种有效的多传感器数据融合方法，能够解决这些问题，提高测量的准确性和稳定性。一、粒子滤波算法的基本概念粒子滤波算法主要用于状态估计问题，其基本思想是利用大量粒子拟合可能的状态值，并通过一系列重要性采样、重采样等步骤实现状态空间的推断。 具体来说，粒子滤波算法将状态表示为随机变量的形式，使用一组随...

粒子滤波算法范文粒子滤波算法（Particle Filter），也称为蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization），是一种用于非线性和非高斯系统的滤波算法。与传统的卡尔曼滤波器相比，粒子滤波器通过使用一组粒子来近似概率密度函数（PDF）来处理非线性和非高斯问题。粒子滤波算法的基本原理是通过加权的随机采样来近似未知的概率密度函数。在粒子滤波器中，状态变量被表示为一组粒子，它们在状...

AI训练中的Nesterov动量 加速收敛并提高稳定性的方法AI训练中的Nesterov动量：加速收敛并提高稳定性的方法AI训练中的优化算法是提高模型性能和收敛速度的关键。而传统的随机梯度下降（SGD）算法在处理大规模数据集时存在一些问题，如收敛速度慢、易陷入局部最优等。因此，人们提出了一系列改进的优化算法，其中Nesterov动量是一种常用且有效的方法。本文将详细介绍Nesterov动量的原理及...

Convergent Rate of Genetic Algorithms withArbitrary Encoding作者： 明亮[1]；王宇平[2]作者机构： [1]西安电子科技大学理学院，陕西西安710071;[2]西安电子科技大学计算机学院，陕西西安710071正则化收敛速率出版物刊名： 系统工程理论与实践页码： 88-93页主题词： 经典遗传算法；收敛速度;Markov链；全变差距离;m...

正则化收敛速率收敛半径的三种求法    收敛半径是一个数值分析中常用的概念，它可以用来量化一个算法中的收敛性和正确性。收敛半径有多种计算方法，用以判断一个算法的收敛速度以及算法所求出的结果的准确度。常用的求收敛半径的方法包括相邻两次迭代误差的求法（Neighboring Error Calculation Method），解的离散变化量的求法（Residual Discrete...

DOI : 10.11992/tis.202006046非光滑凸情形Adam 型算法的最优个体收敛速率黄鉴之1，丁成诚1，陶蔚2，陶卿1（1. 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 信息工程系，安徽 合肥 230031; 2. 中国人民解放军陆军工程大学 指挥控制工程学院，江苏 南京 210007）l 1摘    要：Adam 是目前深度神经网络训练中广泛采用的一种优化算法框架，同...

摘要随着科学和工程技术的发展，越来越多的问题需要求解大规模的线性方程组，对这类方程的快速求解已成为数值代数研究的热点之一，特别是具有稀疏结构的大型方程组的求解。基于Galerkin原理的Arnoldi算法是求解这种线性代数方程组的近似算法，以下称这种方法为广义极小残余算法(GMRES算法)。GMRES 方法是目前求解大型稀疏非对称线性方程组最为流行的一种迭代方法。GMRES算法在迭代过程中通常表现...

稳定性与收敛性分析方法稳定性和收敛性是科学研究中非常重要的概念和指标，用于评估一个系统、方法或算法的可行性和有效性。在各个领域，包括数学、物理学、工程学等，稳定性和收敛性分析方法都起着关键的作用。本文将介绍稳定性和收敛性的概念，并重点讨论在数值计算中常用的分析方法。一、稳定性分析方法正则化收敛速率稳定性是指一个系统在输入或参数扰动下，输出的响应是否会趋于有界或者稳定的状态。在数学建模、控制理论等领...

svm损失函数支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的机器学习算法，它在分类和回归问题中都有广泛的应用。在SVM中，我们通过最小化一个损失函数来到一个最优的超平面将不同类别的数据分开。SVM的损失函数有多种形式，其中最常见的是Hinge Loss。Hinge Loss是一种基于边界距离的损失函数，在SVM中被用来衡量样本点是否被正确分类。具体来说，对于一个给...

第23卷第1期重庆科技学院学报(自然科学版)2021年2月基于ABC、XGBoost与迁移学习的入侵检测方法黄清兰游贵荣(福建商学院信息技术中心，福州350012)摘要：传统的入侵检测机器学习算法，面对有差异的新旧数据尤其是未知的攻击行为，会出现检测准确率较低、漏检率较高的问题。为此，提出了一种将人工蜂(ABC)算法、XGBoost模型与迁移学习相结合的ABC-XGBTri算法。首先通过使用少量...

梯度损失函数    梯度损失函数是指在机器学习中用于优化模型的一种损失函数，它通过计算模型预测值与实际值之间的误差来确定模型的训练效果。在梯度损失函数中，使用梯度下降算法来更新模型参数，从而最小化损失函数，提高模型预测的精度。正则化损失函数    通常情况下，梯度损失函数由两部分组成：第一部分是损失函数本身，它用于度量模型预测结果与实际结果之间的误差；第二部...

随着人工智能技术的迅速发展，深度学习模型在各领域的应用越来越广泛。然而，大规模深度学习模型的参数量庞大，导致了在实际应用中对计算资源和内存空间的需求过高。为了解决这一问题，模型压缩技术和模型优化技术应运而生。本文将就模型压缩技术与模型优化技术的区别与联系进行探讨。首先，我们来看模型压缩技术。模型压缩技术是指通过一系列的方法，减少深度学习模型的参数量和计算量，以便在较小的设备上运行。常见的模型压缩技...

神经网络中的损失函数优化算法研究随着人工智能时代的到来，神经网络作为人工智能的核心技术之一，受到了越来越广泛的关注。然而，神经网络的学习过程是一个需要优化的过程。损失函数作为衡量模型预测误差的指标，选择合适的损失函数和优化算法对于训练高质量的神经网络是非常关键的。本文将探讨神经网络中的损失函数和优化算法，并分析不同损失函数和优化算法的优缺点。一、损失函数正则化损失函数在神经网络的训练中，损失函数是...