自适应滤波最陡梯度下降法matlab仿真绘制性能曲面和权值搜索路径

介绍了基于永磁同步电动机的弱磁控制调速系统,阐述了永磁同步电动机弱磁扩速的基本原理,常用方法及其优缺点。利用电压极限椭圆梯度下降法进行弱磁控制,对电流参考值进行了修正,并对修正电流参考值时的比例系数α、β进行了仿真分析。仿真结果表明,α、β取值可影响弱磁区域的动态性能,α的取值小于β的时候,动态性能较好。

两篇论文合并《An efficient orientation filter for inertial and inertial/magnetic sensor arrays》《Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm》

针对机器学习中损失函数优化问题，引入梯度下降法及其变体算法，用迭代的方 式求解其近似最优解，采用梯度下降法最小化损失函数，在MATLAB等程序实现的基 础上进行研究。对线性回归模型、逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降法及其变体算法 进行算例分析，通过比较算法的收敛速度与复杂度，得到了对不同的模型的应用实例， 需根据不同种类的数据集采用相对较好的优化算法。本文对梯度下降法在机器学习中 的应用进行研究，主要内容如下: 第一章:介绍了相关的机器学习算法的研究背景及研究进展，并且给出了本文的 主要结果。 第二章:主要介绍了本文研究使用到的理论基础知识。本章首先引入了最优化理 论、经典的优化算法梯度下降法及牛顿法，然后针对线性模型，做出原理解释和理论 阐述。最后讲述了逻辑斯谛回归模型的学习算法，包括推广的多项逻辑斯谛回归，为 下文的研究奠定了理论基础 第三章:本章首先利用最优化理论中经典的优化算法及线性模型，线性回归采用 均方误差形式的损失函数，采用最大化对数似然函数训练逻辑斯谛回归的损失函数。 通过对线性回归、逻辑斯谛回归模型学习的梯度下降算法进行算例分析，比较批量梯 度下降法与随机梯度下降法的收

m = 100000 x = np.random.normal(size = m) X = x.reshape(-1, 1) y = 4.0 * x + 3.0 + np.random.normal(0 ,3, size = m) 。。。

梯度下降法及NN的excel实现

BP神经网络梯度下降法，可预测输出，预测结果图形，预测误差图形

这个阶段一直在做和梯度一类算法相关的东西，索性在这儿做个汇总， 一、算法论述 梯度下降法(gradient  descent)别名最速下降法（曾经我以为这是两个不同的算法-.-）,是用来求解无约束最优化问题的一种常用算法。下面以求解线性回归为题来叙述： 设：一般的线性回归方程（拟合函数）为：（其中的值为1）    则这一组向量参数选择的好与坏就需要一个机制来评估，据此我们提出了其损失函数为(选择均方误差)： 我们现在的目的就是使得损失函数取得最小值，即目标函数为： 如果的值取到了0，意味着我们构造出了极好的拟合函数，也即选择出了最好的值，但这基本是达不到的，我们只能使得其无限的接近于0，当

使用随机梯度下降法解决无约束优化问题。

人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、梯度下降法直观理解 以人下山为例，要到达最低点，需要以下步骤： 第一步，明确自己现在所处的位置 第二步，找到相对于该位置而言下降最快的方向 第三步，沿着第二步找到的方向走一小步，然后到底一个新的位置，这时候的位置就比原来更低 第四步，又明确当前所处位置，即回到第一步 第五步，到底最低点后就停下 基于以上步骤，就能够找到最低点，以下图为例 三、多