网络安全态势感知模型析论.pdf

基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型 (2).pdf

态势感知，日志分析，大数据安全日志分析治理必读理论

人工智能中的深度学习——从机器感知到机器认知邓力.pptx

本代码是感知机的原始形式与感知机的对偶形式，纯python代码自己编程以及有2个txt的数据测试。

主要为大家详细介绍了python实现感知器算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

针对信道路径数未知的大规模多输入多输出（MIMO，multi-input multi-output）系统，提出一种稀疏度自适应的压缩感知信道估计方法——块稀疏自适应匹配追踪（BSAMP，block sparsity adaptive matching pursuit）算法。利用大规模MIMO系统子信道的联合稀疏性，通过设置阈值及寻找最大后向差分位置对支撑集原子进行快速初步选择，同时考虑了观测矩阵非正交性造成的能量弥散，提高算法的估计性能；通过正则化对原子进行二次筛选，以提高算法的稳定性。仿真表明，该算法能快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO信道信息。

香港大学沙博士所写，但愿对刚刚入门的同志们有所帮助吧！

matlab无线通信的代码认知无线电和频谱感知 认知无线电（CR）是一种可编程的无线电和网络技术（智能收发器），具有自适应性，可以自动检测无线通信信道中的网络流量，并相应地调整其传输和接收，以有效地利用可用带宽。 基于各种输入，CR能够允许用户利用未使用/空闲的通信信道，从而避免无线通信信道中的拥塞。 在本项目中，我们考虑诸如用户数量，信噪比（SNR），总错误率和功率电平阈值（用于频谱感知以近似无线通信信道中的网络流量）之类的参数。 该存储库保存了通用的MATLAB / GNU Octave兼容代码，该代码将上述参数考虑在内，并通过将参数微调为不同的值并执行计算来近似CR的性能。 代码中用于计算的两个主要数学函数是： Marcum Q函数 （上部不完整）伽玛功能 Marcum Q函数 该函数用于通过设置功率阈值来计算用于检测可用频谱的使用的检测概率P d 。 即，Q函数计算概率密度函数P(X ≥ x) 。 因此，我们为参数x配置了一个阈值，并应用Marcum-Q函数来检测大于所应用阈值的信号功率水平X以近似使用信道频谱。 数学方程式如下： （上部不完整）伽玛功能 此函数用于计算错误检测

文章目录1. 感知机简介2. 编写感知机实践2.1 数据处理2.2 编写感知机类2.3 多参数组合运行3. sklearn 感知机实践4. 附完整代码 本文将使用感知机模型，对鸢尾花进行分类，并调整参数，对比分类效率。 1. 感知机简介 感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型 输入：实例的特征向量 输出：实例的类别，取 +1 和 -1 二值 感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型 旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机学习算法具有简单而易于