本文主要讲解 数值分析：非线性方程的求根方法，但是等价于最优化方法：非线性方程的求极值方法。最优化方法最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建
图像增强 有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要首先从全局出发，使用线性函数提升亮度到非线性函数 夜晚图像最显著的特点就是图像亮度和对比度低，细节辨识程度差，以这个问题为解决目标，最简单直接的方法就是使用线性函数提升图像亮度
一、线性函数与非线性函数的区别线性Line，是指量与量之间按照比例成直线关系，在数学上可理解为一阶导数是个常数；非线性non-line则指不按照比例不成直线关系，一阶导数不为常数。机器学习中的线性和非线性判断 这篇博客的结论是： 下面可以快速判断是为非线性的三种常见情况：(变量)^n，且n不为1|变量| 有变量在绝对值內的为非线性sgn(变量) 有变量在符号函数之内做一点补充理解： 线性定义：F(
做点记录以免以后遗忘。一、基础内容多元微积分相关内容，这里先不写了。二、运动学极坐标有时有用。 角速度是矢量，角位移不是。使用角速度的时候可以引入一条垂直于平面的 z 轴。三、牛顿运动定律首先，牛顿运动定律只能在惯性系下成立，非惯性系下要引入惯性力才行。$\vec{F}_a=-m\vec{a}_0$，然后 $m\vec{a}'=\vec{F}+\vec{F}_a$再看一种特殊的非惯性参考
摘要：针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯
原创
2023-05-04 11:58:32
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1、简写MRAS参考模型和可调模型参考模型和可调模型方程：简写为如下形式：参考模型：可调模型：定义广义误差为，将上述两个方程做差可以得到如下误差方程。2、改写为标准前向环节将上式改写为标准前向环节，方便对于Popov超稳定理论的分析。因为Popov超稳定理论规定了以下两个条件：线性定常环节传递矩阵必须为严格的正实矩阵。非线性时变反馈环节必须满足Popov积分不等式，即改写为标准前向环节后的误差方程
进度日志公共课一: 政治公共课二: 英语一业务课一: 数学一业务课二: 自动控制原理, 信号与系统20200705上午. 完结二次型, 合同, 惯性指数, 正定. 还挺迷糊的, 虽然刷了李范习题, 但忽略了证明题... 配方法老是配不对... 多一项/捂脸下午. 现代控制理论. 可控性判据. 四个判据. 后面便开始休息, 看柯南吃辣条.晚上. 柯南M4-5-6-7公共课一NONE公共课二单词业务课
1 非线性变换所谓非线性变换，就是把原始的特征做非线性变换，得到一个新的特征，使用这个新的特征来做线性的分类，则对应到原始的特征空间中，相当于做了非线性的分类。非线性变换的好处是，算法将有更多的选择，Ein可以做的更低。 例如使用二次变换：则Z空间中的一个直线分类边界，对应到原来空间中是一个二次曲线边界。可能是圆，椭圆，双曲线，抛物线，旋转后的椭圆，直线.......。使用非线性变换进行
一、粒子群算法
粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片玉米地，所有的鸟都不知道玉米地到底在哪里，但是它们知道自己当前的位置距离玉米地有多远。那么找到玉米
原创
2021-07-14 19:21:43
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简单理解线性和非线性对于函数y=f(x)线性就是在函数中对x增加一个数k，那么对于y来说也增加k。故线性函数相加减不会破坏其线性关系。相反的，非线性就是对于不符合线性关系的统一称之为非线性关系。在自然界中，万物之间皆有联系，非线性是普遍存在的，而线性关系则是非常特殊的。什么是非线性非线性(non-linear)，即 变量之间的数学关系，不是直线而是曲线、曲面、或不确定的属性，叫非线性。非线性是自然
一、粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片 ...
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2021-07-25 17:19:00
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一、粒子群算法 粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片 ...
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2021-07-25 17:19:00
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一、粒子群算法粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。它的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。设想这么一个场景：一群鸟进行觅食，而远处有一片玉米地，所有的鸟都不知道玉米地到底在哪里，但是它们知道自己当前的位置距离玉米地有多远。那么找到玉米地的最佳策略，也是最简单有效的策略就是搜寻目前距离玉米地最近的鸟群的周围区域。在PSO中，每个优化问题的解都是.
原创
2021-07-20 15:07:03
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摘要：传统的时变惯性权重粒子群优化算法对于求解一般的全局最优问题具有良好的效果,
原创
2023-05-04 11:58:58
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关于粒子群惯性权重的描述（可用于论文） 在 PSO的寻优能力方面，Shi等[42l在1998年开创性的改进了粒子群算法，提出一种在粒子群算法中使用惯性权重w的方法来控制粒子飞行的速度,w的加入使粒子的飞行范围得到了限制，通过他的研究发现较大的w可以使PSO具有更好的全局搜索能力,而较小的w则使算法有了更
参考清风数学建模资料粒子群章节改进粒子群算法改进一 ：自适应惯性权重（1）假设现在求最小值问题，那么： 注意！！！ 代码段：f_i = fit(i); % 取出第i个粒子的适应度 f_avg = sum(fit)/n; % 计算此时适应度的平均值 &n
原文为 Wang et al., 2008b J. M. Wang, D. J. Fleet, and A. Hertzmann. Gaussian process dynamical models for human motion. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 30:283–398, 2008下面
一种非线性动态自适应惯性权重PSO算法(IPSO)Matlab代码[1]王生亮,刘根友.一种非线性动态自适应惯性权重PSO算法[J].计算机仿真,2021,38(04):249-253+451.部分代码
原创
2022-01-11 15:11:00
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摘要：针对海鸥算法（SOA）在求解最优化问题中的不足和算法性能
原创
2023-05-04 12:01:24
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PSE选择使用PSE进入应用，称为目录(文件名)选择。PSE名称：1PAY.SYS.DDF01 （315041592E5359532E4444463031） 步骤1： 终端通过使用选择（ SELECT） 命令来选择文件名为“1PAY.SYS.DDF01”的支付系统环境而 开始，由此建立支付系统环境并进入初始目录。 注意：发送选择PSE命令，卡片返回6A81（卡被锁
