现在已经知道二值化神经网络权重的分布规则按列分布,正负对称,A0列或B0列高度比较突出,且A0列或B0列彼此之间正负关系相反重合1列的高度较小,且正负关系与A0列或B0列相反重合0列没有变化A0列，B0列，重合1列，重合0列彼此之间几乎一致。如果直接用这个规则去初始化权重会加速网络收敛吗？(A，B)---9*9*2---(1,0)(0,1)用神经网络去分类981，A有9个1，B有8个1.由这两张图
转载
2024-03-16 10:49:32
236阅读
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
原创
2023-02-19 18:58:15
927阅读
traingdx ：梯度下降自适应学习率训练函数，traingdm,trainlm, trainscg 这些是权值的学习
原创
2022-08-13 00:39:07
552阅读
关键绩效指标体系建立 一、关键绩效指标（KPI）基本概念 KPI（关键绩效指标）是Key Performance Indicators的英文简写，是管理中“计划—执行—评价”中“评价”不可分割的一部分，反映个体/组织关键业绩贡献的评价依据和指标。KPI是指标，不是目标，但是能够借此确定目标或行为标准：是绩效指标，不是能力或态度指标；是关键绩效指标，不是一般所指的绩效指标。 关键
转载
2024-09-25 17:20:06
110阅读
模型读取参照三，想实现一个自己图像的可视化过程： 首先我发现自己训练出的model没有deploy文件。查阅了下：“如果要把训练好的模型拿来测试新的图片，那必须得要一个deploy.prototxt文件，这个文件实际上和test.prototxt文件差不多，只是头尾不相同而也。deploy文件没有第一层数据输入层，也没有最后的Accuracy层，但最后多了一个Softmax概率层。”记得我用的是
转载
2024-05-29 06:13:34
70阅读
层次分析法可能会面临的问题 计算指标权重的方法有几种，但常用就这种，而且也就只有这种比较特别，用到的也是这种优劣解距离法实践部分1.判断是否需要正向化%n存储矩阵的行，m存储矩阵的列[r,c] = size(X);disp(['共有' num2str(r) '个评价对象, ' num2str(c) '个评价指标']) Judge = input(['这' num2str(c)
转载
2024-08-26 21:19:59
78阅读
目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
转载
2024-06-19 11:55:21
284阅读
一、引言差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法，它保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，降低了进化计算操作的复杂性。二、差分进化算法的原理差分进化算法是一种自组织最小化方法，利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量，种群中的每一个向量都要进行干扰。它通过把种群中的两个成员之间的加权差向量加到第三个成员上来产生新的参数向量，该操作成为“变异”。将变异向量的参数与另外预先确定的目标向
原创
2021-08-07 09:39:59
414阅读
引言差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法，它保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和“一对一”的竞争生存策略，
原创
2021-07-05 10:10:07
330阅读
SVM约束因子测试----Matlab版本1.约束因子1.1 约束因子C对于不可分的数据集，需要容忍一定错误率的存在。因此引入了约束因子C来权衡这个容忍度。得到的优化问题为:通过式子我们可以看到，但C足够大时，误差受到的关注度就会增大，这时SVM就会通过缩减间隔的方式来使这个误差减小。但支持向量机的"带宽"越小，容错率也就对于下降，因此我们需要限制C的大小，不能一味放大误差的影响。对偶化后的问题:
转载
2024-06-14 10:27:21
55阅读
文章结构前言常微分方程求解传递函数与状态方程最小二乘法模糊控制模糊控制器的设计模糊控制器的仿真曲线绘制结束语 前言作为控制学科的学生，在一年级的课程当中会涉及到一些MATLAB相关的作业，会用到一些常用的方法，如求解常微分方程、传递函数与状态空间方程、最小二乘法、模糊控制、曲线绘制等。为避免重复造轮子，还是有必要将这些简单的方法记录下来的。那么话不多说，接下来开始分部分进行叙述。常微分方程求解M
一、引言自适应滤波器在通信、信号处理和控制领域具有广泛的应用。其中，最小均方误差（Least Mean Square, LMS）算法是一种经典的自适应滤波算法，具有实现简单、收敛速度较快的优点。本文将详细介绍LMS算法的原理，并基于MATLAB进行仿真实现。二、LMS算法原理LMS算法的基本原理是通过不断调整滤波器权重，使得输出误差的均方值最小。具体步骤如下：初始化滤波器权重向量w。对于每一个输入
转载
2024-04-07 14:43:48
116阅读
目录方阵的行列式矩阵的秩 矩阵的迹 矩阵的特征值和特征向量向量和矩阵的范数1、向量的3种常用范数2、矩阵的范数矩阵的条件数方阵的行列式在MATLAB中，求方阵A所对应的行列式的值的函数是det(A)>> A=rand(4)
A =
0.8147 0.6324 0.9575 0.9572
0.9058 0.0975 0
直接扣代码打开即食，方便简单%主要应用了matlab的distance函数。
%计算30个省区市行标准化后的地理空间权重矩阵 W。要计算别的，更改以下的30为对应数字即可
%{
选中下面两行，按F9快捷键新建纬度x和经度y矩阵
x=[] %x为纬度，按列粘贴
y=[] %y为经度，按列粘贴
%}
x = [40.48
26.35
43.45
38.27
23.08
22.48
20.02
29.5
转载
2023-11-06 22:17:09
117阅读
matlab关于ann的分类方法讲解了一个例子，Fishr集上鸢尾花（Iris）的分类，学习了这个方法可以套用在个人项目上使用，万变不离其宗，
1、Fishr集上鸢尾花Iris数据集的分类①iris数据集简介iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本
原创
2021-07-06 16:35:34
850阅读
bp网络设置如下:
%创建网络
% logsig：对数S形转移函数，单极性；tansig: 双极性S形转移函数；purelin：线性函数
% traingdx ：梯度下降自适应学习率训练函数，traingdm,trainlm, trainscg 这些是权值的学习算法
% traingdm是带动量的梯度下降法，trainlm是指L-M优化算法，trainscg是指量化共轭梯度法
net=n
原创
2021-07-06 16:31:48
654阅读
本文档内容来自W3Cshool MATLAB教程MatLab基本语法安装后打开出现此界面就在中间的“命令行窗口”操作 熟悉matlab基本语法开始使用 MATLAB 时可以在“>>”命令提示符下输入命令，输入命令后MatLab会立即执行。实践输入5+5回车，MATLAB会自动执行并返回结果。5+5=10，系统自动创建变量 ans用来存储结果10。而不必像C语言中需要提前声明一个变量。输
转载
2024-05-15 07:01:49
137阅读
数学建模matlab简介第五部分概率统计常用算法 MATLAB 简介数学建模第五部分 概率统计常用算法一、常用的概率分布计算1、概率密度函数调用格式为pdf (‘name’ , x , 参数表列) 或 namepdf (x , 参数表列) 得到相应的概率密度函数值其中 name 可以为以下值bino 二项分布poiss 泊松分布exp 指数分布norm 正态分布unif 均匀分布beta BATA
转载
2024-05-24 13:28:52
95阅读
? 内容介绍本文提出了一种基于自适应航迹评价函数权重的动态窗口法长机-僚机法，用于实现多无人机的路径规划。该方法通过自适应调整航迹评价函数中各权重的值，动态地优化长机和僚机的航迹，从而提高多无人机的路径规划效率和安全性。引言多无人机协同作业已成为近年来研究的热点，其中路径规划是关键技术之一。动态窗口法（DWA）是一种广泛应用于移动机器人路径规划的算法，其优点在于计算效率高、可实时响应环境变化。然而
层次分析法各权重计算的 MATLAB 程序 clc clear %修改对比矩阵、...MATLAB多目标优化计算_其它_高等教育_教育专区。6 多目标优化问题 多目标优化问题的MATLAB函数有 fgoalattain 需知各分目标的单个的最优值 需确定各分目标的加权......? 在统计学中用来确定权重的三种方法三种方法:AHP、ANP、熵值法 三种方法:AHP、ANP、熵值法其中,AHP、AN
转载
2024-03-18 09:45:36
34阅读
