回归预测 | MATLAB实现IBL-LSSVM【23年新算法】逻辑优化算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测 （多指标，多图）
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2024-03-11 15:04:27
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本文详细地介绍了基于嵌入式系统中的 OS 启动加载程序 ―― Boot Loader 的概念、软件设计的主要任务以及结构框架等内容.1. 引言在专用的嵌入式板子运行 GNU/Linux 系统已经变得越来越流行。一个嵌入式 Linux 系统从软件的角度看通常可以分为四个层次： 1. 引导加载程序。包括固化在固件(firmware)中的 boot 代码(可选)，和 Boot Loader 两大部分。
背景知识https://learnopengl-cn.github.io/07 PBR/03 IBL/02 Specular IBL/
这篇文章，讲到虚幻提供的分割法，把完整计算分为两部分
第一部分是重要性采样生成mipmap
第二部分是BRDF，提出F项，剩下部分预计算放在一张纹理中
第一部分，可以通过描述看出来，他大概是算出了波瓣宽度不一样，采样出来的图片该是啥样
第二部分，他总体就是
原创
2023-02-08 17:40:31
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思考BRDF
原创
2023-03-16 13:43:50
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多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比
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2024-03-12 10:47:18
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预计算IBL
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2023-03-16 13:44:43
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粒子群算法的基本思想设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。已知在这块区域里只有一块食物；所有的鸟都不知道食物在哪里；但它们能感受到当前的位置离食物还有多远。
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2021-07-09 13:53:57
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1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束, 且将误差平方和(SumSquaresError)损失函
原创
2021-07-05 09:42:36
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核心原理镜面IBL（Image-Based Lighting - Specular）是基于图像光照技术中的镜面反射部分，其核心技术是分裂求和近似法（Split Sum Approximation）。该方法将复杂的实时镜面积分拆分为预滤波环境贴图和BRDF积分两部分：预滤波环境贴图存储不同粗糙度下的环境光卷积结果，BRDF积分贴图（LUT）则编码菲涅尔与几何项的组合效应。数学表达式为：$L_o(p,
1 简介随着现代智能交通系统的发展,准确的交通流量预测,尤其是短时交通流量的预测,对实时交通控制的重要性日益凸显.为了解决交通流量数据强非线性对预测精度的影响,本文基于最小二乘支持向量机研究交通流量预测方法.提出了一种灰狼优化算法优化LSSVM的惩罚因子γ和核函数参数σ,实现对短时交通流的精准预测.实验结果表明,GWO优化LSSVM的泛化性能和鲁棒性优于其他同类方法,可以实现交通流的精准预测.
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2022-05-01 19:31:49
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1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束, 且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损
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2021-07-05 16:46:21
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主要参考的learnopengl
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2023-03-16 13:48:05
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接着svm原理其一，讲()：svm 线性支持向量机 如图，有直线L1，L2来划分两个类别，但是L2出现了一个样本分类错误，根据线性可分支持向量机可知，我们是按距离一个分割面最近的样本点(如上图的d1，d2这里d1=d2，我们可以调节直线的平行位置来使得d1=d2，如果有其他的样本点的值也等于d1或者d2那么这些样本点也需要取出来)的距离比距离其他分割面最近的样本点的距离都要大，那么这个分割面就是最
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2024-01-08 22:44:34
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目录数据导入包导入数据定义核函数初始化实例最小二乘法求 参数对def leastSquares() 方法求参数 alphas，b 的解释说明方程求解hstack() 堆栈数组水平顺序（列）vstack（）：堆栈数组垂直顺序（行）预测主函数 数据导入包from numpy import *导入数据def loadDataSet(filename):
'''导入数据
input: f
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2024-06-03 10:12:16
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1 简介2 部分代码%LS-SVM模型参数初始化clcclearaa=xlsread('数据集.xlsx')%% 重构矩阵P=aa(:,1:2);T=aa(:,3);type = 'f';kernel='RBF_kernel';preprocess='original';gam = 3;sig2 = 0.6;%进行模型训练model = initlssvm(P,T,type,gam,sig2,ke
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2022-03-19 21:52:42
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1 GA-SVM的图像分类思想GA-SVM的图像分类基本思想为:首先分别取和权值确定2.1 颜色特征对于一幅图像,直方图和矩阵特征难以描述其类别关系,这主要由于它们没有考虑各个颜色分布的结构特性,因此本文选择用颜色聚合向量来表达图像的颜色特征。其表达式为:...
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2022-08-24 19:41:53
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1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束, 且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失,这样就把解二次规划问题转化为求解线性方程组问题, 提高求解问题的速度和收敛精度。常用的核函数种类：2、LSSVM工具箱的使用方法2.1 最小二乘支持向量机Matlab工具箱下载链接：https://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab/（毫无疑问下载最新版本
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2021-08-07 09:40:20
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近年来，Suykens等人提出了一种新的SVM方法——最小二乘支持向量机(LSSVM),它把 SVM的学习问题转化为线性方程组的求解问题,极大地减少了SVM中求解约束二次凸规划带来的计算复杂度
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2022-11-21 10:05:02
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1 内容介绍轴承退化过程预测在工业中极为重要，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和优化的LS-SVM方法实现轴承退化预测的新方法。首先，采用时域、频域、时频域特征提取方法从质量振动信号中提取原始特征；由于提取的原始特征仍然具有高维且包含冗余信息，采用多特征融合技术PCA对原始特征进行合并降维，提取出典型的敏感特征；然后，基于提取的特征构建并训练LS-SVM模型用于轴承退化过程预测。最后，用粒子
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2022-08-16 11:00:03
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目录一、线性数据处理（一）非标准化原始数据显示（二）绘制决策边界（三）实例化一个SVC并传入超参数C二、非线性数据处理（一）生成月亮数据集（二）在月亮数据上增加噪声点（三）通过多项式特征的SVM分类（四）高维空间线性SVM处理三、核函数（一）核函数定义（二）高斯核函数（三）生成测试数据集（四）数据集升维处理四、超参数问题（一）超参数定义（二）生成数据集（三）定义一个RBF核的SVM（四）准确度
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2024-04-10 11:26:22
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