深度强化学习/监督学习实现与运行环境(TensorFlow/PyTorch)

matlab三次样条插值函数代码分析仪器信号的数据驱动和粗略到精细的基线校正 您可以使用此程序来实现对来自各种分析仪器（包括但不限于质谱仪，离子迁移谱仪和色谱仪）的信号进行基线自适应校正。 该算法通过自适应定位和去除高振幅频谱峰值，克服了经验模式分解算法的模式混合问题。 通过定性和定量分析，与传统的最小二乘拟合和稀疏表示相比，基于经验模态分解（DD-CF）的算法在处理时间和基线拟合效果上具有更好的优势。 同时，该算法的最大特点是无需用户干预即可实现质谱仪，色谱仪和离子迁移谱的数据驱动基线校正。 与传统算法相比，DD-CF算法具有更强的自适应能力。 有关该算法的详细信息，请参阅此算法的原始参考。（DOI：10.1016 / j.aca.2021.338386） 算法介绍 图1：DD-CF流程图 步骤1： 多项式拟合方法获得粗略基线 第2步： 三次样条插值以消除光谱峰 第三步： EMD并分离基线主导的IMF 第四步： 信号重建 如何使用 代码文件夹包含两个MATLAB脚本文件： DD_CF_v1.m是DD-CF算法的功能脚本； testCode.m是一个测试程序，该程序调用DD_CF_v1

这是从国外网站上找到的强化学习的源代码，和大家共同学习。

周克敏的经典鲁棒书籍，可以当字典用， 非常难得

佛罗里达大学电子与计算机工程系教授Sean Meyn撰写的新书稿《强化学习与控制系统》，重点讲述了与强化学习最相关的控制基础，以及基于这些基础的RL算法设计的大量工具。

从虚拟世界走进现实应用，强化学习在阿里的技术演进与业务创新，包括多智能体强化学习的多场景优化、淘宝锦囊推荐系统、风险商品流量调控、虚拟淘宝、阿里小蜜等内容

AI 发展日新月异 , 既单一最强 AI AlphaGo 划时代诞生后 , 通用 AI 也呼之欲出 , 而 AlphaZero 的横空出世 , 证明了通用 AI 这条路的可行性 . 从这一刻起 , 人类历史或将被改写 !

基于深度强化学习的能源互联网智能巡检任务分配机制.pdf

强化学习笔记

文中分析了悬臂梁的振动情况，建立了悬臂梁的动力学系统方程，设计了基于最优模糊控制算法的悬臂梁振动控制系统。系统将采集进来的信号通过最优控制理论计算得到理论输出值，建立拥有最优解的模糊控制规则，使得一个输入得到一个最优的控制输出，从而产生相应的抑制力来减弱梁的振动。使用Matlab对振动控制系统进行了仿真，结果表明该算法能够很好地抑制悬臂梁的振动。