解析梯度折射率(GRIN)光纤探针的光学特征参数，用于光学相干层析技术(OCT)探头超小型化的研究。在概述由单模光纤、无芯光纤和GRIN光纤镜头构成的GRIN光纤探针模型的基础上，定义GRIN光纤探针的工作距离和聚焦光斑尺寸等光学特征参数，并用高斯光束复参数矩阵变换的方法推导探针光学特征参数的数学表达式，提出了探针光学特征参数的验证方法。结果显示，当无芯光纤和GRIN光纤镜头长度分别为0.48 mm和0.17 mm时，理论计算的工作距离和聚焦光斑尺寸分别为1.05 mm和28.2 μm；实验测得的工作距离和聚焦光斑尺寸分别为1.0 mm和28 μm。理论计算与实测结果吻合，验证了GRIN光纤探针光学特征参数及其解析方法的有效性。

通过局部传播进行图像滤波的边缘感知梯度域优化框架

置信规则库（beliefrulebase，BRB）的参数训练问题实质上是一个带有约束条件的非线性优化问题，目前在求解该问题上主要使用FMINCON函数及群智能算法，但在算法的应用中存在移植性差，难实现，计算时间长等局限性。通过对这些问题的研究，结合现有的参数训练方法提出了基于加速梯度求法的置信规则库参数训练方法，并将其应用在多峰函数、输油管道泄漏检测的置信规则库的参数训练上。以收敛误差、收敛时间和皮尔森相关系数作为衡量指标，对新方法与其他传统方法进行了对比，实验结果表明，新算法在收敛精度和收敛速度上具有更

梯度迭代算法matlab程序，增广随机梯度算法

一元线性回归数据集

以甘肃白龙江流域1977, 2002，2010年Landsat影像和30m分辨率DEM为数据源，基于GIS空间分析技术，建立了白龙江流域土地利用数据库并生成了坡度和地形位指数图，然后将高程、坡度和地形位梯度图分别与土地利用数据叠加，对1977-2010年不同高程带、坡度带和地形位梯度上土地利用变化空间特征进行定量分析。结果表明：近30多年来，在各高程和坡度带上，白龙江流域的建设用地向更高高程和陡坡方向扩展；陡坡耕地面积出现了从增加到减少的逆转；林地变化则相反；受人类干扰程度的强烈影响，草地、水域和未利用地

为了提高视觉测量系统的自动化水平和测量精度，提出了一种结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法。使用旋转不变模板匹配方法得到原始图像与标准模板的相关系数矩阵，通过两次阈值筛选获取标志点候选位置。根据两条直线相交于标志中心处以及中心处灰度梯度存在多个峰值的特性，剔除非合作标志点，得到对角标志点初始坐标。通过生成对角标志理想相关模板，利用相关系数拟合极值法进行亚像素定位。实验结果表明，该方法可以正确提取复杂环境下对角标志或棋盘格图像中的角点，而且需要人工调节的参数少、稳健性强、定位精度高且通用性好，可应用于工程实践中环境光源变化较大的测量场合。

传统核窗宽固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上，提出了一种适应带宽的mean shift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和逐渐缩小的目标都能够进行有效的跟踪，解决了增量试探法难以很好地对放大目标进行自适应带宽跟踪的问题，提高了自适应带宽跟踪的准确性。两段不同场景下的运动目标跟踪实验，证实了该算法的有效性。

该文献详细阐述了复数一阶梯度、及二阶梯度的概念，

该代码使用来自社区大学的数据集，其中包含大量噪音。 由于数据集中的噪声，代码是一个很好的例子，有时线性回归不是很有用，但它是一个基线分类模型。 我确保它不会为我使用的数据集过度拟合或欠拟合数据。 根据正在使用的数据集，需要增加或减少 theta 参数，并且还必须调整参数的多项式性质。 这个程序的想法是它很好地演示了梯度下降，并且在分类方面做得很好。