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原创
2023-09-20 23:11:57
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回归预测 | Matlab基于POA-LSSVM鹈鹕算法算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测
PoA共识（Proof of Activity）也称为活动证明，其结合了PoW工作量证明与PoS权益证明的特点并进行了相应扩展，PoA共识具有更为复杂的记账节点选取，同时有更为公平的奖励机制。PoA活动证明，主要的优势是利用公平的激励措施保证节点保持在线状态，调动节点积极性，线上矿工即使不挖矿也有一定的概率获取收益。大大提高了全网维护质量。...
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2022-08-13 00:28:00
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【poa目标与计划管理】——PMP认证：目标与计划的融合
项目管理专业人士（PMP）认证是全球公认的项目管理领域的黄金标准。为了保持这一认证的有效性，持证者需要每三年获得60个专业发展单位（PDU）。PMP考试本身就是一个项目管理的缩影，从考试准备到获得认证，再到持续的教育积累，都需要项目管理的核心理念：目标与计划管理。
一、PMP考试的目标设定
在决定参加PMP考试之初，我们首先要确立明确
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
1.创建目录 mkdir devnet cd devnet mkdir node1 node2 2.创建账户 geth --datadir node1/ account new geth --datadir node2/account new 把两个节点的地址和密码都分别写在文件里,以后后面使用.
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2022-05-19 22:01:36
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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
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2021-07-05 09:42:36
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微软动态CRM专家罗勇 ，回复313或者20190311可方便获取本文，同时可以在第一间得到我发布的最新博文信息，follow me！我的网站是 www.luoyong.me 。PrincipalObjectAccess表是用于共享记录，这个表如果记录太多，会导致系统整体性能下降，最好能控制下记录数量。如果部署的是Dynamics 365 Customer Engagement On-Premis
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2021-03-20 22:21:59
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之前我们就讲解过HyperLedger Besu的PoA联盟链并且也成功部署到服务器了，那么Geth同为ETH系列的是不是也安排一下呢...今天它来了。
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2023-04-10 10:32:38
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陈述主要讲Fabric应用开发流程和Fabric业务网络。Fabric 应用开发流程Fabric 业务网络业务网络，也叫共识网络或区块链网络，由不同的节点构成。节点是区块链的通信实体，节点是一个逻辑概念，不同类型的节点可以运行在同一台物理服务器上。这些节点可能部署在云上面或者本地。可能来自不同的公司或者组织。在区块链网络中有两种类型的节点：Peer节点和Orderer节点。Peer节点chainc
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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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
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
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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从无到有建立Ethereum联盟链开发Ethereum Dapp的过程中，需要一个测试用的chain，之前是使用testrpc或直接连到Ethereum testnet (Ropsten)，不过testrpc有各...
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2019-05-11 16:39:00
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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:...
原创
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
原创
2021-08-07 09:40:20
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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
原创
2022-08-16 11:00:03
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