绍了一套用于肺呼吸过程电阻抗实时成像的16电极EIT系统，描述了该系统的软硬件设计、系统性能测试及利用共轭梯度算法进行成像试验。在盛有盐水的实验水槽上进行了有机玻璃棒的动态成像实验，结果表明该系统能够对动态目标进行准确识别。采集志愿者呼吸过程的数据，并对肺呼吸图像重建中胸腔模型对成像质量的影响进行了对比试验，最终获得了清晰的肺部呼吸过程的图像，为深入开展肺功能评价研究及呼吸过程的床旁监护等需求奠定了可靠有效的硬件基础。

编写了 Matlab 代码以使用 Lo 梯度最小化技术成功去除雨水。 怎么跑？？ 1.解压并把文件夹“Rain Pixel”放在Matlab的路径下2. 运行 Rain_Removal_GUI.m 3. 从“Bangalore Rain”文件夹中选择一张图片。 接下来，单击“删除雨水”按钮并观察结果。 4.接下来运行Verify.m以使用HOG+SVM方法验证所提出的技术代码基于我的论文： https : //www.researchgate.net/profile/Manu_Bn2/publication/295235499_Rain_Removal_From_Still_Images_Using_L0_Gradient_Minimization_Technique/links/56c847aa08ae96cdd06acb6f PPT下载链接： https : //www.resear

Python数据分析与机器学习-Python实现逻辑回归与梯度下降策略

 针对光伏阵列在阴影下具有多个最大功率点，而传统的优化算法不能有效跟踪全局最大功率点的问题，提出了一种基于粒子群优化算法的跟踪算法，在Matlab平台上利用M函数对光伏阵列和跟踪算法进行编程。仿真结果表明：该控制算法不仅具有跟踪速动快、稳态精度高的特点，而且能够跟踪全局最大功率点，比传统的优化算法更有优势。

提出了一种基于HOG-LBP特征融合的人体头肩检测方法，其要点是将人体头肩图像等分为多个部分重叠的块，从每个块内提取HOG和LBP特征并加以融合，以得到更有效的人体头肩的边缘轮廓和纹理特征，融合后的特征送入支持向量机SVM（Support Vector Machine）通过Bootstrapping的方式进行训练，得到最终的判别模型。实验结果表明，该方法的检测效果优于基于单一HOG、LBP特征的方法。

要测试该软件，请参阅包含的简单多层感知器脚本。 实现了以下优化算法：AMSgrad、AdaMax、Adadelta、Adam、Delta-bar Delta、Nadam 和 RMSprop。

主要介绍了Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

梯度下降法；用实力分析；

保守值法matlab代码GD方法 梯度下降法 说明：该存储库包含不同版本的梯度下降算法的实现。 版权所有（c）2020 Behrad Soleimani保留所有权利 接触： 日期：2020年4月25日 要求：在Matlab R2019a版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： main.m：主脚本。 GradDescent.m：带有（回溯）线搜索的梯度下降。 GradDescent_BB.m：使用Barzilai-Borwein更新的梯度下降。 GradDescent_Nesterov.m： Nesterov加速梯度下降。 ProjGradDescent.m：投影梯度下降。 LipschitzEstimation.m： Lipschitz常数估计函数。 LogisticRegression.m： Logistic回归目标函数。 DualSVM.m：对偶软SVM目标函数。 说明：简单易用。 将所有代码下载到目录中并运行main.m，这将生成一个如下所述的示例。 要单独使用功能，请查看功能说明。 例子： 在此示例中，我们考虑带有二进制标签的逻辑回归问题。 为了校准样本，我们通过梯度下降

基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程，并与最小二乘法求解进行精度对比目录一、梯度下降算法的基本原理1、梯度下降算法的基本原理二、题目、表格数据、以及python环境搭建1、多元线性回归分析求解题目2、准备的多元线性回归方程的变量的表格数据3、搭建python环境三、梯度下降算法求解多元线性回归的方程的python代码实现1、导入基本库、数据，并为变量赋值2、定义系数初始值以及学习率和迭代次数3、定义最小二乘法函数-损失函数（代价函数）4、定义梯度下降算法求解线性回归方程系数python函数5、代用函数，进行系数求解，并打印6、画出回归方