针对传统的T-S模糊辨识方法难以准确辨识含噪声的非线性系统问题,将噪声信号和系统的其他输入变量一起作为模糊前件的输入,采用具有动态随机搜索和寻优半径连续收缩机制的改进蚁狮算法优化模糊前件的结构参数,使用加权最小二乘法实现模糊后件的参数辨识.数值仿真表明,所提出的辨识方法可以有效抑制噪声的影响,经过改进蚁狮算法优化后的T-S模糊模型辨识效果更好.最后,将所提出方法用于直拉硅单晶生长热模型的辨识,实验结果表明该方法优于传统的辨识方法.
2022-09-27 20:42:05
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考虑线性回归模型 Y = Xb + 误差，其中误差的分布函数未知，但误差是独立且对称分布的。 该包包含一个名为 LRMDE 的函数，它以 Y 和 X 作为输入并返回模型中参数 b 的最小距离估计量。
2022-09-27 11:30:08
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利用微积分和矩阵代数的基本知识,证明了n维正态随机变量各分量的线性组合一定服从正态分布的结论。
2022-09-26 09:24:31
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Advertising-线性回归测试数据集
投放广告与收入线性样本
数据为：
电视广告
广播广告
报纸广告
收入
是学习线性回归测试必备数据集
2022-09-25 00:56:54
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在使用深度强化学习算法（Deep Reinforce Learning,DRL）舶能量调度问题中，对智能体调度的结果难以判断，因此需要给出一个基准最优解，使得对智能体的调度结果能做出正确的评价，有助于增强DRL能量调度算法的说服力，同时对DRL能量调度算法的改进具有引导作用。本代码基于python，使用groubi求解器，建立了电力系统能量调度模型，并使用非线性规划算法求出了经济性最低的能量调度方式。本代码适合电力系统初学者学习。
2022-09-24 16:00:40
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设计了一种基于0.25μm CMOS工艺的低功耗片内全集成型LDO线性稳压电路。电路采用由电阻电容反馈网络在LDO输出端引入零点，补偿误差放大器输出极点的方法，避免了为补偿LDO输出极点，而需要大电容或复杂补偿电路的要求。该方法电路结构简单，芯片占用面积小，无需片外电容。Spectre仿真结果表明：工作电压为2.5V，电路在较宽的频率范围内，电源抑制比约为78dB，负戢电流由1mA到满载100mA变化时，相位裕度大于40°，LDO和带隙电压源的总静态电流为390μA。
2022-09-24 14:36:52
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