ERRORBARLOGX 在对数刻度中均匀化 X 轴的误差线。 ERRORBARLOGX 将当前误差条图的 X 轴转换为对数刻度，并均化终止垂直误差条的水平段的长度。 默认情况下，Matlab 的 ERRORBAR 绘制垂直误差条，这些条以线性刻度中 X 轴的均匀长度的小水平线段终止。 但是当将 X 轴旋转到对数刻度时，这些段变得不均匀。 使用 ERRORBARLOGX 使它们再次统一。 ERRORBARLOGX(N) 指定水平段的相对长度，用数据的总范围归一化。 默认情况下，使用 N=0.01。 限制： ERRORBARLOGX 仅作用于最后绘制的曲线。 如果此曲线不是误差条图，则它将不起作用。 例子： x=日志空间(1,3,20); y=5*(1 + 0.5*(rand(1,20)-0.5)).*x.^(-2); errorbar(x,y,y/2,'o-'); errorbarlo

【深度学习】GeLU高斯误差线性单元原理 深度学习原理.pdf

为了解决定步长 LMS 算法不能同时满足快速收敛和低稳态误差的问题，提出了一种基于改进双曲正切函数的变步长LMS算法（IVSSLMS）。该算法利用步长反馈因子的二范数和误差信号的相关值来调节步长，克服了定步长算法收敛速度慢及抗噪声能力差的问题；并从理论上分析了算法的性能，给出了参数的取值方法。仿真实验结果表明，在高/低信噪比条件下，IVSSLMS 算法比已有变步长算法的收敛速度更快、稳态误差更小、系统跟踪能力更优。

最终预测误差（FPE）准则 阿凯克信息论准则 自回归传递函数准则（CAT）

rbf预测数学代码PEMF用户指南 版本2016.v1 模型保真度的预测估计（PEMF）是一种与模型无关的方法来量化替代模型误差。 PEMF将模型训练器，要在其上训练模型的样本数据以及要应用于模型的超参数值用作输入。 作为输出，它提供了替代模型中中值或最大误差的估计值。 ％欢迎任何反馈或评论。 请引导他们到 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%% ％首次使用说明 ％>为了从任何地方调用PEMF，请将路径添加到PEMF目录 ％ ％>为了使用任何第三方代理建模包 ％（例如，对于Kriging为“ dace”，对于SVR为“ Libsvm”）， ％将其放在“ / Models”子文件夹中 包含的百分比型号代码：径向基函数或RBF（具有5种不同的内核） 已测试的第三方模型百分比：克里格（DACE）和SVR（LibSVM）。 可以在以下位置找到它们： ％DACE： ％LibSVM： ％>尝试示例demo_PEMF（在Examples目录下）以了解如何使用PEMF %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取，提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法。该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分，并最大限度地减小逼近误差。使得在给定特征点数目情况下，多边形逼近误差为最小．在给定逼近误差的情况下，特征点数目为最少。对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义。

基于像素级图像融合的评价指标，包括均方误差，信噪比，熵，matlab 的

基于现有的 M 文件 errorbar.m，进行了修改，以便在水平方向绘制误差线。 此外，该文件考虑 X 或 Y 向量中的单个值。此 M 文件可用于绘制粉末粒度分布的 D_50 值中的分布。

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