下面我们介绍一下 高斯混合模型 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： 为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： 关于高斯分布的理论部分这里不详细讲了。 （2）混合高斯模型： 对于(b)图所
以下是GMM（高斯混合模型）的动态背景分割的实验报告以及源码，另外用到了形态学操作与多通道的处理，提升了实验结果的性能。一.实验名称基于混合高斯模型的动态背景分割 二.实验目的探索如何对Wavingtrees等具有动态背景的数据集进行有效的建模并分割，检测前景物体。 三.实验原理3.1 前言时域中的同一个点的像素值看做是一个像素过程，由一组像素组成，如果这里只考虑灰度图的话，对
GMapping_过程前言 1前言 2 GMapping中使用地图结构前言 3 GMapping中的坐标系们前言 4 GMapping中的粒子过程1，由里程计更新粒子位姿2，判定是否处理激光数据3， 激光匹配3.1，粒子位姿优化3.1.1，粒子分数计算3.2，粒子似然值及分数计算 转载请注明出处 前言 11，本文是描述GMapping的核心部分的计算流程，对应其核心代码(不含ROS部分)。确切
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2024-10-17 18:32:28
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1 简介一般情况,学者们采用人工智能,数学建模等方式预测COVID-19的传播.然而有的数学模型,其理论推导过程复杂且专业性强,不易理解和推广;有些数学模型需要提前估计参数,在参数确定环节就会引起一定的失真;在统计数据集时,学者们都更偏爱以当日报道的确诊总人数为子集.文章以每日报道的新增确诊人数为子集,基于大量的实时动态变化数据,不需要流行病学方面的专业知识,分别以BILSTM, GM
原创
2022-05-18 18:41:55
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✅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 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍科学准确的预测是
原创
2022-10-22 11:48:46
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经元进入回归模型的变量数量；
原创
2022-10-30 06:47:11
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回归预测 | MATLAB实现GMDH自组织网络模型多输入单输出
原创
2022-12-15 15:13:25
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本文为美国爱荷华大学（作者：Mohammad Hindi Bataineh）的硕士论文，共179页。工业和学术界绝大多数产品和工序都需要人与人之间的互动。因此，数字人体模型（DHMs）对于改进设计、预防伤害以及更好地理解人类行为变得至关重要。尽管DHM领域的许多技术正在不断成熟，但仍有非常多的改进机会，特别是在姿态和运动预测方面。因此，本论文探讨使用人工神经网络（ANN）来改善预测能力，以及更好地
Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网
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2023-08-07 14:26:40
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目录1. GM( 1，1)模型2. 组合预测模型3. GMDH 进行时间序列预测4. Matlab代码实现 灰和数据
原创
2022-08-16 08:08:10
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目录1.神经网络训练过程2、基础概念3、数据预处理手段4、数据处理库5、训练集、测试集，测试集5、损失函数6、优化器7、激活函数8、hello world9、总结 深度神经网络就是用一组函数去逼近原函数，训练的过程就是寻找参数的过程。1.神经网络训练过程神经网络的训练过程如下：收集数据，整理数据实现神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，一般选择既定的损失函数用损失
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2023-08-16 17:44:57
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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
GMDH神经网络的主要思想是由系统各输入单元交叉组合产生一系列的活动神经元, 其中每一神经元都具有选择最优传递函数的功能, 再从已产生的一代神经元中选择若干与目标变量最为接近的神经元, 被选出神经元强强结合再次产生新的神经元, 重复这样一个优势遗传、竞争生存和进化的过程, 直至新产生的一代神经元都不比上一代更加优秀
原创
2023-08-16 23:06:51
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原创
2023-10-08 19:12:54
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线性回归（Linear Regression） 给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn） }，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的，也可以对样本是非线性的，
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2018-07-25 16:03:00
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书接上文。
不愿露名的笨马：【机器学习-回归】梯度下降(SGD/BGD/MBGD)zhuanlan.zhihu.com
这一节我们主要考虑矩阵形式。考虑BGD的情形。BGD情形下，全体样本损失函数： 进一步，有： 为求其最小值，应有偏导数为0： 化简，即有： 注：不会矩阵求导的萌新可以点开这个链接： 到这里我们发现，模型的
线性回归虽然是机器学习中，可以说是最简单的一个模型了，理他最基本的形式通常来说确实比较容易，但是其实如果扩展开来，其实还有很多了解的。线性回归，局部加权线性回归，lasso回归，岭回归，SMO算法，logistics回归(逻辑回归)，softmax回归等等。更进一步，KL散度，协方差矩阵，相关系数，置信度，对比散度等等。线性回归对于最简单的线性回归，我认为就是一个单层的，没有激活函数的全连接神经网
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2024-03-19 06:58:56
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一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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一：Bounding-box regression回归1.问题理解(为什么要做 Bounding-box regression？ )如图 1 所示， 绿色的框为飞机的 Ground Truth, 红色的框是 Selective Search 提取的 Region Proposal。 那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)， 那么这张图相当于没有正确的检
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2024-07-28 08:44:43
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一、均值回归理论 均值回归：股票价格无论高于或低于价值中枢(或均值)都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。何时会发生均值回归，属于“随机漫步”范畴。均线为中心。即当标的价格由于波动而偏离移动的均线时，它将调整并重新归于均线。 偏离程度：(MA-P)/MA1、均值回归原理 均值回归法则：万物最终都将回归于其长期的均值。 根据这个理论，一种上涨或者下跌的趋势不管其延续的时间多长都不能永远持续下
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2024-04-29 21:31:16
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Kaggle 网站（https://www.kaggle.com/）成立于 2010 年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与 Kaggle 合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者， 将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认
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2024-02-29 09:37:01
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