一些非线性反馈移位寄存器的周期结构

cg法matlab代码 带给你 光学眼镜 Optizelle [op-tuh-zel]是一个开放源代码软件库，旨在解决以下形式的通用非线性优化问题： 最小f（x） 最小f（x）st g（x）= 0 最小f（x）st h（x）≥0 最小f（x）st g（x）= 0，h（x）≥0 它具有 最先进的算法 无限制-最陡下降，预处理非线性CG（Fletcher-Reeves，Polak-Ribiere，Hestenes-Stiefel），BFGS，Newton-CG，SR1，信任区域Newton，Barzilai-Borwein两点逼近 平等受约束-不精确的复合步骤SQP 不等式约束-锥约束（线性，二阶锥和半定）的原始对偶内点法，锥约束的对数屏障方法 受限-以上各项的任意组合 开源的 根据2条款BSD许可发布 免费且可以使用开放源代码和封闭源代码的商业代码 多语言支持与C ++，MATLAB / Octave和Python的接口 强大的计算能力和可重复性 可以从任何优化迭代中停止，存档和重新开始计算 结合多语言支持，优化可以从一种语言开始并迁移到另一种语言。 例如，可以在C ++中迁移并完成以P

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题，从创新和工程应用出发，提出了一种行人重识别算法。对行人图片进行预处理，采用色调、饱和度、亮度（hue，saturation，value，HSV）空间非线性量化的方法构建颜色命名空间，对人体分区域预识别来提高检测效率；对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient，HOG）作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名（color naming，CN）特征和2个尺度的尺度不变特征（scale invariant local pattern，SILTP），采用本文融合算法得到新的特征；在3个数据集上进行行人重识别，融合的特征在2种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4%和3.3%。实验结果表明该算法能够提高重识别精度。

离散控制Matlab代码

循环码matlab中编程代码KoopmanMPC_for_flowcontrol 该项目在H. Arbabi，M。Korda和I. Mezic（）撰写的论文“非线性流动的数据驱动的Koopman模型预测控制框架”之后，演示了Koopman-MPC框架在流量控制中的应用。 下图总结了Koopman-MPC框架： 根文件夹中的文件： 汉堡的例子 按照本文中的说明运行Burgers示例，它包括数据收集，用于标识Koopman线性系统的扩展动态模式分解（EDMD），以及从某个初始条件开始的闭环控制系统。 随意使用代码的参数，特别是尝试不同的可观察对象，嵌入尺寸，参考信号，初始条件等。带有初始参数设置的整个程序在2分钟内即可在我的个人笔记本电脑上运行。 腔体示例 运行本文中介绍的盖驱动腔流动示例，包括用于识别Koopman线性系统的EDMD，以及在极限循环上从某些初始条件运行的闭环控制系统。 运行此代码有两种选择：1-要求代码为EDMD生成数据。 这是一个漫长的过程，对于白皮书中报告的参数值，在功能强大的台式机上（无并行化）大约需要10个小时，或者2-转到并下载数据文件“ Cavity_data

非线性规划的序列二次规划（SQP）算法Matlab程序

matlab建立两个隐含层的代码使用多个NARMA-L2模型的数据驱动的非线性系统识别和控制 该存储库为固定结构的前馈神经网络提供了自制的C ++代码，以使用实验输入输出数据来识别（近似）NARMA-L2模型。 有关NARMA模型，NARMA-L2模型以及基于多个NARMA-L2模型的控制的更多详细信息，请参阅我们的论文。 NARMA-L2模型的网络结构如下所示。 请注意，该项目主要是从头开始使用像C ++这样的困难语言来练习神经网络的开发。 在我们的论文中，我们实际上是使用MATLAB神经网络工具箱构建网络的，该工具箱比基于C ++的实现要复杂得多，但效率较低。 由于其更先进的训练算法，MATLAB工具箱的拟合性能比这种简单的实现要好。 如果您想要行业级的网络工具，则建议使用PyTorch或TensorFlow。 特征 该神经网络从头开始用C ++编码，而不是依赖于现有的库（例如MATLAB神经网络工具箱或TensorFlow） ，从而使其成为专门为NARMA-L2模型识别和控制而设计的轻巧且自包含的工具。 由于通过正确使用线性代数库进行了完全矢量化，因此此实现非常有效。 可以任意指

针对仿人智能算法中，由固定增益的比例和智能积分组成的控制器不能获得满意的动静态控制性能的缺点，在系统阶跃响应曲线的不同阶段，模拟了经验丰富的操作人员的控制策略，将非线性比例环节、积分环节和固定增益的微分环节引入到仿人智能控制中，提出了一种非线性PID仿人智能控制算法。通过对三阶系统的数值仿真，证明了该算法的有效性。

轮式移动机器人动力学是从有关该主题的标准论文中研究的，并进行非线性反馈线性化以将运动方程简化为轮式机器人位置误差的二阶动力学方程。 AVI 文件录制也可用于以后轻松查看。 只需取消注释 PLOTBOT_WMR 文件中标有步骤编号的 4 行。 该文件是在纽约州立大学布法罗分校的 Venkat Krovi 博士的监督下作为 MAE513（机器人机动性和操纵）的家庭作业创建的。

交叉验证调参与交叉验证评估的区别与使用 什么是交叉验证 交叉验证原理 交叉验证原理与常用方法 scikitlearn交叉验证评估 交叉验证：评估估算器的表现 在交叉验证中数据集一般可以分为训练集和测试集，其中训练集的某一折用于作为验证集，这样有利于充分利用数据，但是同样提升了计算量。交叉验证的使用往往时代码运行缓慢。 交叉验证的作用 交叉验证一方面可以用于调整超参数，也即是通过反复的交叉训练，找到模型最优的超参数，比如使用网格搜索GridSearchCV()。另一方面用于评估模型在数据集上的表现，比如cross_val_score()。 交叉验证评估： 针对在训练集上训练得到的模型表现良好，但