mit 18.02 Multivariable Calculus 多变量微积分 包含作业，考试（带答案），上课讲义

用于给定约束函数的优化。

% 基于 PCA 的故障检测％ % 输入：z0 [N x 2] = 训练数据% z1 [N x 2] = 测试数据% 其中： N = 样本数％ % 此代码可视化 PCA 如何计算% 用于故障检测中的多元数据。 % 它还使用 MATLAB 的 ks密度% 估计数据 PDF，以便计算% 基于 T^2 的控制上限。 ％ % simpledata.mat 具有样本温度 [K] % 和浓度 [mol/L] 数据来自% 模拟 CSTR 的含量。 ％ % 输出是原始数据的图， % 归一化数据和 PCA 投影数据。 % 另外，环代表基于 T^2 的% 不同用户的控制上限 - % 定义的置信水平被绘制。 ％ % 您可以在第 77 行编辑置信限。 ％ % 此代码用于教育目的。 ％ % 加载 simpledata.mat 并运行以下命令： % >> pcabased_fault_detection(train,

MEDOUTLIERFILT - 使用每列的中位数 [stats_data,filtered_data] = medoutlierfi​​lt(x,outlier_cut,plot_state) 通过指定截断值从数据集 X 中删除可能的异常值。 OUTLIER_CUT 是一个截断值，是上面四分位数范围的倍数Q3 及 Q1 以下，默认值与 BOXPLOT 函数相同。 Plot_state = 1 表示开启，0 表示关闭，DEFAULT = ON 例子： 加载计数.dat; [统计，过滤数据] = medoutlierfi​​lt(count,1,1) 灵感来自 Chris D. Larson 的 quartile.m 另见：箱线图、四分位数科林·克拉克2006 克兰菲尔德大学 箱线图所需的统计工具箱，如果未指定箱线图关闭 一如既往，欢迎提出意见和建议！

人工智能-机器学习-火电厂多变量控制系统的反标架正规设计及CAD软件开发.pdf

为提高多变量、非线性和强耦合系统的动态特性和解耦能力,根据解耦原理和神经网络思想,提出一种两级串联结构的自适应模糊神经网络解耦控制器.前级是基于智能权函数规则的自调整模糊控制器,后级是基于动态耦合特性的自适应神经网络解耦控制器.同时从理论上证明了学习算法的收敛性.仿真实例表明,所提出的解耦控制器具有良好的鲁棒性和自适应解耦能力,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便有效的控制算法.

多光谱图像数据集（PCA、Simplisma、MCR、分类）和基本处理技术（阈值、直方图、轮廓绘图、图像过滤器过滤器）的 MIA GUI 在 MATLAB 14 和 13 版本下运行。 如果发现问题/错误，请直接给我发电子邮件。 我非常感谢您的反馈！ 需要图像处理工具箱。 需要 PLS_Toolbox。 包含以下多变量例程： - PCA、Simplisma（纯变量法）和MCR（多元曲线分辨率）； - 三种类型的图像分类（2 种无监督（K 均值，模糊 C）和 1 种监督（最大似然））。 基本图像处理（来自 IP 工具箱）： - 裁剪，调整大小- 过滤： - 平均- 对比度增强- 形态（开、闭、腐蚀、膨胀） - 边缘提取 - 直方图均衡化（GUI histogram.m） - 阈值（GUI 阈值.m） - 轮廓绘图仪（GUI profile.m） 适用于大多数类型的图像格式： -

这里多变量约束 MPC 示例是为搅拌釜React器开发的，如 Camacho 和 Bordons P.144、P174 的“模型预测控制”中详述。 该模型也更改为状态空间模型，然后基于此进行控制。 希望这将有助于潜在的 MPC 学生为多变量和受约束情况开发 MPC 模型。 也可以运行不受约束的情况。 一旦熟悉该文件，这应该是显而易见的。

使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)使用Logistic回归预测糖尿病得病率： 1.准备数据：用Python解析csv文件并填充缺失值 2.分析数据：可视化并观察数据 3.训练算法：使用优化算法，找到最佳的系数 4.测试算法：为了量化回归的效果需要观察错误率，根据错误率决定是否退到训练阶段，通过改变迭代次数和步长等参数来得到更好的回归系数。

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