模型 参数 理论matlab
HMM模型原理
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型（HMM）可以用五个元素来描述，包括2个状态集合和3个概率矩阵：1. 隐含状态 S、2. 可观测状态 O、3. 初始状 ......
matlab双y轴
clc clear close all Sita = 0:0.25:5; y1 = -20000./(1.6.*Sita.^2-288.00); y2 = -20000./(1.2.*Sita.^2-208.00); y3 = -56000./(1.92.*Sita.^2-294.400); y4 ......
matlab设置坐标轴颜色以及标签换行显示、旋转显示
set(gca,'ycolor',[0 0 0]);%颜色 %设置不同字体、字型、以及换行显示，换行显示用{}包住每行字即可 yr = ylabel('\it\fontname{Times New Roman}y_{CS}^{M4}... \rm\fontname{Times New Roman}\ ......
matlab将坐标轴转换为箭头
先将原本的坐标轴轴线关闭 ax=gca; ax.YAxis.Visible = 'off'; ax.XAxis.Visible = 'off'; ax.ZAxis.Visible = 'off'; 然后调用函数 ax.LineWidth=1.2; ax.XAxisLocation='origin'; ......
matlab读取文件中时间格式变量并将x轴以时间格式显示
clc clear close all %读取数据文件 [num, txt, raw] = xlsread('data.xlsx'); %将第一列读进来作为时间 dateStrings = raw(2:end, 1); %将第一列设置为时间数字格式 x_raw=datenum(dateStrings ......
基于PSO粒子群优化的任务指派最优问题matlab仿真,并输出甘特图
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 每个节点的人员:4 3 4 1 8 1 3 1 4 7 8 4 5 2 7 3 5 6 8 7 1 6 2 1 4 8 2.算法涉及理论知识概要 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收 ......
m通过目标形心提取、颜色模型以及边缘提取实现两个相向移动人员交叉遮挡过程的检测和分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 我对这种类型的问题的做了几方面研究，总的归纳来讲又如下几个方面：对于交叉问题，目前所了解的方法，视频必须满足如下几个要求： 第一：视频的背景需要静止，或者说不能又太大的抖动，否则会导致较大的干扰； 第二：视频上物体必须 ......
m基于K-means和Label+Propagation的半监督网页分类-图像分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 运行结果如下所示： 测试集的分类结果及分类正确率。 2.算法涉及理论知识概要 首先“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”的整合，并不是两个算法的简单拼凑，这里，实际上结合了“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”两者算法的思想。根据你 ......
基于模拟退火算法的车间调度优化matlab仿真,输出甘特图
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 优化目标: 最小平均流动时间 粒子数:100 循环代数:500 变异率:0.35 变异变换对数:3 模拟退火初始值:1000 模拟退火终值:0 最小平均流动时间:43 最大完工时间:61 最小间隙时间:60 最优粒子3 1 3 6 4 5 3 ......
基于LBP人脸特征提取算法的人员身份信息验证matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提 ......
m基于神经网络的飞机垂直尾翼振动主动控制系统matlab仿真,包括系统辨识和在线控制
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 飞机垂直尾翼的持续涡流载荷会导致垂直尾翼的疲劳损伤，影响飞行器的飞行性能和飞行 安全，因此对尾翼进行振动主动控制是非常有必要的。以某型飞行器50％的垂尾模型为研 究对象，针对垂尾结构控制系统的不确定性和非线性等复杂特性 ......
分类模型的性能评估指标总结
机器学习中所用模型的好坏需要通过一些量化的指标来评估。对于分类模型，是通过：1）精度（Accuracy）；2）准确率（Precision）；3）召回率（Recall）；4）F1分数；5）ROC（Receiver operating characteristic curve）曲线；6）AUC（Area ......
c宏实现批量设置参数
点击查看代码 #define FOO(name) (uint64_t)name , #define EMPTY() #define DEFER(id) id EMPTY() #define FOR_EACH(macro, x, ...) CAT(FOR_EACH_, ff(__VA_ARGS__)) ......
示波器数据导入MATLAB进行FFT分析的方法
http://blog.sina.com.cn/s/blog_710421fa0101crm1.html power_fftscope;示波器保存为.csv格式文件，然后用matlab导入 新建.mdl模型文件，示波器里面变量保存为uuuu.time= seconduu.signals.values ......
go语言 数组和切片、可变长参数、maps、字符串、指针、结构体、方法、接口
==数组和切片== 数组 # 1 定义，初始化，使用 # 2 数组是值类型 数字，字符串，布尔，数组，都是值类型，真正直接存数据 切片，map，指针 引用类型，是个地址，指向了具体的值 # 3 数组长度 # 4 循环打印数组 # 5 多纬数组 # 6 数组定义并赋初值 ,把第99 赋值为1 ，其他都 ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说 ......
Python与MATLAB小练习：计算准确度Accuracy
Python与MATLAB小练习：计算准确度Accuracy 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 分别使用Python与MATLAB编程，计算聚类准确度。思路为：首先利用匈牙利算法将训练后的标签进行调整，然后再计算准确度。 1. Pytho ......
EAS_在扩展UICTEx中，打开弹窗，将参数传到弹窗页面中，
这里我想在在扩展的UICTEx里的代码里，打开新的窗口，并传参过去， 这里我们需要用到对象BOSUIContext，现在UICTEx.java里将参数作为存到map，作为参数传过去， ......
Pytest自动化测试框架常用参数
一、常用参数 1.指定执行文件/用例 不带参数，仅带文件名/文件相对路径/文件绝对路径 测试文件::测试类：执行指定类 测试文件::测试类::用例：执行指定用例 2.短命令选项 -v：输出详细信息 -q：简化输出信息 -k：根据关键字表达式执行 -x：失败则退出执行 -m 别名：只执行被标记的用例、 ......
多对多关系的创建，orm字段参数
多对多关系的三种创建方式 # 1. 全自动的 图书表 作者表 》 多对多 # 第三张表 # 1. 全自动的 # class Book(models.Model): # title = models.CharField(max_length=32) # authors = models.ManyToM ......
RocketMQ(二)：领域与消息传输模型
RocketMQ 是一款典型的分布式架构下的中间件，使用异步通信方式和发布订阅的消息传输模型。 RocketMQ的异步通信，系统拓扑简单、上下游耦合较弱，主要应用于异步解耦，流量削峰填谷等场景。 1、领域模型 RocketMQ 中消息的生命周期主要分为消息生产、消息存储、消息消费三部分。生产者生产消 ......
模型层(models层) -- ORM
Django模型层之ORM介绍 我们在使用Django框架开发web应用的过程中，不可避免地会涉及到数据的管理操作（增、删、改、查），而一旦谈到数据的管理操作，就需要用到数据库管理软件，例如mysql、oracle、Microsoft SQL Server等。 ORM全称Object Relatio ......
模型的显存和参数量计算
模型的显存和参数量计算 https://blog.csdn.net/weixin_49305813/article/details/119179849 https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/102854842 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
ASEMI代理亚德诺AD8130ARZ-REEL7芯片应用与参数分析
编辑-Z 本文将对AD8130ARZ-REEL7芯片进行详细的应用与参数分析，包括其主要特征、接口定义、电气特性以及使用注意事项等方面，旨在为广大读者提供对该芯片更全面的了解。 1、主要特征 AD8130ARZ-REEL7芯片是一种用于高速、低功耗差分信号放大的电路，其主要特征包括： (1) 超宽的 ......
AI模型是什么？我粗浅的理解
###我粗略的理解为 是一种数学公式。 模型的出现是为了解决问题的。 比如停车场，识别车辆的车牌号，这个问题。我想用机器去实现该怎么实现？ 这时候就可以用模型。 模型就帮我解决了这个问题。 那么新的问题是，模型是怎么解决这个问题的？ 就是训练来的。 如何训练呢？ 多弄点参数，多弄点数据，供模型学习。 ......
某app请求参数分析
不能搞。过程我就不细说了，结果就是我帮她找回来了并给了她。
然后她顺便跟我说了整个被骗的过程，就是在Q群，微信群，有所谓的兼职，工作是快递单号填写，打字员之类的，你加完qq去聊，他先跟你说保证绝对免费之类的，玩的就是各种话术了，最后大部分人都会被骗的，其中他们是用某语音在聊天，然后这个app只会保... ......
相亲成功率100%！技术大佬都在用的SWOT模型【No.3】
SWOT分析法，也称态势分析法或道斯矩阵。分别包含：内部要素的优势和劣势，外部要素的机会和威胁。 SO：利用哪些优势，抓住市场机会 ST：利用哪些优势，减少威胁 OW：利用哪些机会，改善哪些劣势 WT：在哪些威胁中改善哪些劣势 刚京，男，32岁，职业：程序员。 如果刚京想成功牵手心动女嘉宾，首先 ......
硬盘预读参数变化分析
问题描述 硬盘通过RAID（raid驱动为megaraid）方式挂载至系统。 修改块设备sdb的预读参数（read_ahead_kb），使用dd命令向块设备写数据，预读参数发生了变化。 问题总结 预读参数改变的原因是由于systemd-udevd服务对sd块设备做了IO监听，一旦发生写操作，就会触发 ......