信号稀疏表示已在广泛的应用领域中引起了广泛的关注。 信号稀疏表示的主要目标是从不确定线性系统中找到具有最少非零项的稀疏解，这会导致各种优化问题。 在本文中，我们提出了一种自适应梯度投影（AGP）算法来解决信号稀疏表示中的分段凸优化问题。 为了找到稀疏解，AGP提供了自适应的步长调整，以将迭代解从次优稀疏解的吸引盆中移出，并进入稀疏解的吸引盆。 理论分析用于证明其快速收敛性。 在压缩频谱感测中的实际应用的实验结果表明，在低信噪比的环境中，AGP优于传统的检测算法。

计时弹性 这是用于三维柔性多体动力学问题的通用模拟器。 此实现使用梯度不足的绝对节点坐标公式（ANCF）波束元素来建模细长波束。 这是两个节点元素，具有一个位置矢量和仅一个梯度矢量用作节点坐标。 因此，每个节点具有六个坐标：该节点处的全局位置向量的三个分量和位置向量梯度的三个分量。 该配方对薄而刚性的梁没有剪切锁定问题。 梯度不足的ANCF梁单元无法描述光束绕其自身轴的旋转，因此无法对扭转效应进行建模。 特征 该软件提供了一套在GPU上并行实现的灵活的身体支持，包括： 梯度不足梁单元 将这些要素与双边约束联系起来的能力 多个求解器，包括 接触摩擦 例子 // create the ANCF system ANCFSystem sys; sys.setTimeStep( 1e-3 ); sys.setTolerance( 1e-6 ); // create an element and

* Frankot-Chellappa算法。

基于KPCA残差方向梯度的故障检测方法及应用.pdf,针对核主元分析(KPCA)在应用过程中非线性映射不存在原像、故障变量无法辨识、工程应用困难等问题，提出了一种改进的KPCA残差方向梯度故障检测方法。利用主元统计量和残差统计量的偏微分之间存在着相关性这一性质，对与主元统计量相关的格拉姆矩阵偏微分中间计算过程进行优化，提出一种新的KPCA残差方向梯度算法，在此基础上结合统计量形成系统故障检测的新方法。非线性系统仿真表明，改进的KPCA残差方向梯度法不仅具有较优的故障变量辨识能力，还极大地减小了计算量，缩短了计算时间。大型热力系统的应用进一步表明，无论对于单故障和多故障的情况，方法均具有较好的故障检测能力，并且不存在残差污染，易于工程实现。

采用共轭梯度法进行非线性反演，根据目标函数可直接反演出所求参数

机器学习入门

import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import pandas as pd import numpy as np import sklearn import time import sys import os # 加载数据 from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print

贝叶斯网络matlab代码ML-SGHMC 纸张的实验代码： Chen Tianqi Chen，Emily B. Fox，Carlos Guestrin“随机梯度哈密顿蒙特卡洛” ICML 2014 资讯： arxiv链接： matlab：包含用于模拟实验的脚本 bayesnn：包含贝叶斯神经网络的numpy实现 MF：包含使用SGHMC的贝叶斯矩阵分解的C ++实现

一、过拟合欠拟合及其解决方案 我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题： 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）； 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 二、梯度消失梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为的多层感知

本文针对交通数据挖掘领域的交通流预测问题进行研究和实现.主要对数据挖掘技术应用于交通流数据的特征选择和交通流预测模型的建立提出算法.在对采样数据进行清洗后，以分类与回归决策树作为基学习器，采用梯度提升决策树进行回归拟合，计算出交通数据的特征重要度.并以此重要度作为自适应特征选择的依据.其次，采用聚类算法对选取后的特征数据进行聚类分析，缩小样本大小的同时，同类数据更加相似.最后，以实时数据匹配相应聚类作为训练数据集，使用经过人工鱼群算法优化参数后的支持向量机进行交通流预测.本文结尾通过实验数据论证本文所提出的算法和模型.