高斯扩散模型matlab代码

梯度下降算法代码及详细解释，使用matlab编程

机器学习 SGD BGD 批量梯度下降 随机梯度下降

GRAMPC 是一种非线性 MPC 框架，适用于采样时间在（亚）毫秒范围内的动态系统，并允许在嵌入式硬件上有效实现。 该算法基于增强的拉格朗日公式，并针对内部最小化问题采用量身定制的梯度方法。 GRAMPC 是用普通 C 语言实现的，带有一个额外的 C++ 和 MATLAB/Simulink 接口。 GRAMPC 的基本结构和用法在源文件随附的文档中进行了描述。 有关该算法及其性能的更多详细信息，请参见发表在优化和工程中的相应文章。 该文章可通过开放获取在线获取：https://doi.org/10.1007/s11081-018-9417-2。 当您使用 GRAMPC 获得的结果时，请引用该论文。

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率，同时还要尽可能地减少冗余特征。因此，为了在分类问题中更好地进行特征选择，提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升（XGBoost）算法中构建树的思想过程，通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性，避免单一重要性度量的局限性；然后通过改进的序列浮动前向搜索策略（ISFFS）搜索特征子集，使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明，所提算法具有很好的性能。

利用图像边缘的梯度信息 进行圆形检测的算法

5种不同的梯度增强法进行图像锐化,

为了加速网络权重的学习过程的收敛，本文考虑了动量梯度的sigma-pi-sigma神经网络（SPSNN）方法。 动量系数是自适应选择的，证明了相应的弱收敛和强收敛结果。

随机并行梯度下降算法能不依赖波前传感器直接对系统性能进行优化。以32单元变形镜为校正器,采用随机并行梯度下降算法建立了自适应光学系统仿真模型。通过分析该系统对静态波前畸变的校正能力,验证了随机并行梯度下降算法的收敛性;讨论了算法增益系数、随机扰动幅度与收敛速度的关系,并指出通过算法增益系数的自适应调整可以改进算法的收敛速度。

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足，提出了一种局部梯度增强的检测算法。算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度；然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度，最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘，得到边缘图像。实验结果表明，该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富，连续性好，边缘较细，整体效果优于传统Sobel算法，具有较高的实用价值。