户外拍摄的图像质量往往受到拍摄环境影响,如暗光线或云雾遮挡,导致拍摄画面变得昏暗模糊、颜色退化。因此,运用数字图像处理技术,对图像进行合理地增强恢复,是提升图像中有效信息的利用率的必要途径。 本文深入研究了基于颜色恒常性的Retinex理论,并针对带有颜色恢复的多尺度Retinex(Multi-scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)的不足(例如,涉及
知识图谱的背景2012 年 5 月 17 日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，改善用户的搜索质量以及搜索体验。当前的人工智能技术其实可以简单地划分为感知智能（主要是图像、视频、语音、文字等识别）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱技术就是认知智能领域中的主要技术，是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互
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2024-06-08 22:23:10
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文章取自goodfellow deep learning书,位置如下：
II Deep Networks: Modern Practices
8 Optimization for Training Deep Models
----- 8.5 Algorithms with Adaptive Learning Rates
##前言 研究表明
视频码率,帧率和分辨率究竟哪一个影响电影的清晰度码率：影响体积，与体积成正比：码率越大，体积越大；码率越小，体积越小。 码率就是传输数据时单位时间传送的数据位数,一般我们用的单位是kbps即千位每秒。也就是取样率（并不等同与採样率，採样率的单位是Hz，表示每秒採样的次数），单位时间内取样率越大，精度就越高，处理出来的文件就越接近原始文件，可是文件体积与取样率是成正比的，所以差点儿全部的编码格式重视
目录一、集成学习中boosting类型最典型的代表 核心理念便是：分工明确，性能提高二、Adaboost的训练步骤STEP1：对于训练每个weak learner弱学习器 计算样本困难度STEP2: 学习每个Weak learner的权重三、SUMMARY总结还记得上篇文章的随机森林RandomForest吗，今天这篇文章便是很好的解决了其缺点的算法，让我们一起学习吧一、集成
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2024-05-10 17:01:25
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PID的流程简单到了不能再简单的程度，通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。这里我们规定（在t时刻）： 1.输入量为rin(t); 2.输出量为rout(t); 3.偏差量为err(t)=rin(t)-rout(t); 1，PID是一个闭环控制算法。因此要实现PID算法，必须在硬件上具有闭
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2024-06-21 12:39:47
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尽管大部分应用中都将PID算法作为闭环过程控制的事实标准，但对于如何优化PID回路以达到最优性能的方法，人们仍然没有达成共识。在工业自动化行业，尽管大部分人将比例- 积分- 微分 (PID) 算法作为闭环过程控制的事实标准，但优化PID 回路以达到最优性能的最佳方法，仍然没有达成共识。这些实践在概念上很简单：选择用于定义总体控制量的比例、积分和微分的相对大小的增益、速率和重置参数。在实践中，回路整
PID算法的理解与学习1、仅适用P的算法2、PI算法控制流程3、PD算法的控制流程4、PID参数的调整5、总结 我对PID算法可以简单的总结如下一句话：P管现在，I管曾经发生的一切累计至今的影响，D根据现在的情况预测未来，及时把控。但是具体三个参数如何起作用还需要进一步学习和研究，同时深刻的理解也能够帮助我们在后期的参数调试中做到心中有数，不至于糊里糊涂。 首先针对PID，不得不提的就是其公
在当今人工智能快速发展的时代，传统的机器学习方法在面对复杂多变的环境和任务时，往往表现出一定的局限性。例如，
https://.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling96a-html/node24.html 【旧知-新知 强化学习：对新知、旧知的综合】 The adaptive heuristic critic algorithm is
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2017-09-30 17:34:00
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随着人工智能技术的不断发展，强化学习在众多领域展现出强大的应用潜力。自适应推理深度控制作为一个新兴的研究方向，旨
实数编码的遗传算法寻优：遗传算法的基本操作算子：（1）选择算子 选择算子的作用主要是避免优良基因的丢失，使得性能高的个体能以更大的概率被选中，有机会作为父代繁殖下一代，从而提 高遗传算法的全局收敛性及计算效率。常见的选择算子包括轮盘赌选择法、随机遍历抽样法、局部选择法及锦标赛选择法等。选择算子采用轮盘赌；（2）交叉
PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。小到控制一个元件的温度，大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等，都可以使用PID控制。下面的文章只是有助于理解PID算法，真正的原理在自动控制理论课程里面。例如稳态误差的产生，为什么需要积分项才能消除稳态误差等等。如果需要理解这些原理，请参考自动控制理论，其中涉及很多基础内容，例如拉普拉斯变换，冲激函数等等。PID(proportion integrat
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2023-09-25 19:21:33
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前几天搜索模糊pi控制的相关仿真流程，发现csdn没有比较好的、完整的能跑出结果的模糊pid控制仿真模型。通过几天的学习和查阅文献，我现在将我仿真的步骤和出现的问题给大家分享一下，希望大家也一起交流一下自己的问题和心得。首先我们要清晰的知道模糊pid的流程，这里简单和大家分享一下：由上面的图我们可以知道，模糊pid需要确定隶属函数、控制规则，隶属函数是模糊化和反模糊化的关键。接下来进入simuli
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2023-08-28 10:17:21
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第一部分：强化学习与网络路由基础1.1 强化学习的概念与核心组成部分强化学习是一种机器学习方法，它通过奖励机制来训练模型，使其在特定环
目录前言一、简述PID的积分二、积分分离1.内容讲解2.C语言实现三、抗积分饱和1.内容讲解2.C语言实现四、变积分1.内容讲解2.C语言实现结语 前言本文将讲述PID算法中积分项的优化，对于已经理解普通PID算法控制原理并想继续深入了解PID的你有一定的帮助。 PID算法相比一般的位式控制算法有了很大的改进，普通的PID在合适的参数整合下也能起到很好的控制作用。 本文PID中积分项的优化只是锦
pid, LQR（LQG），鲁棒控制（H无穷），自适应控制（包含滑膜，反步法，mrac模型参考，L1自适应），模糊控制，mpc（模型预测），强化学习等。PID控制：随处可见的控制方法，优点就是控制律简单，易于实现，不用建模；缺点是难以保证机器人具有良好的动态和静态品质，并且需要较大的控制量；自适应控制：根据要求的性能指标与实际系统的性能指标相比较所获得的信息来修正控制规律或控制器参数，使系统能保持
本文对无人车辆的速度规划部分进行了一些改进。首先，将车辆速度与车辆与障碍物之间的角度耦合，并将这种耦合关系整合到奖励函数中。其次，使用DDQN算法替换无人车的局部路径规划模块；最后，在Gazebo仿真环境中完成了不同环境下的车辆速度规划测试。
第二个目标是利用对自适应机器人在具体实验中发现的行为和认知解决方案的分析来说明具身智能的基本方面：机器人的身体和“大
原创
2024-05-13 10:13:15
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最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在我所接触的控制算法当中，PID
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2023-11-27 05:38:44
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