em算法matlab代码-lpv-em:通过线性参数变化系统学习稳定的非线性动力学和吸引子
em算法matlab代码慢病毒
该存储库提供了MATLAB代码，可以根据数据估算稳定的动态系统（DS）。
它仅在MATLAB
2016a中进行了测试，但应与任何现代MATLAB版本兼容。
它用作优化界面，并将求解器作为子模块包含在内，但是您可以使用YALMIP支持的任何其他选择的求解器（请检查所支持的求解器列表）。
对于非凸问题，它依赖。
如果您使用此代码进行研究，请引用
J.
Medina
and
A.
Billard,
'Learning
Stable
Task
Sequences
from
Demonstration
with
Linear
Parameter
Varying
Systems
and
Hidden
Markov
Models'.
In
Conference
on
Robot
Learning
(CoRL),
Mountain
View,
U.S.A.,
2017.'
您可以观看有关解释此算法的演讲。
要先运行代码，请先进行初始化并更新相应的子模块。
在终端中，转到您的lpv_em文件夹
$
cd
your_lpv_em_folder
然后
$
git
submod
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 119 个子文件 617KB ） em算法matlab代码-lpv-em:通过线性参数变化系统学习稳定的非线性动力学和吸引子","children":[{"title":".gitmodules <span style='color:#111;'> 273B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo_mix_lds.m <span style='color:#111;'> 802B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo_lds.m <span style='color:#111;'> 997B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gui_ds.m <span style='color:#111;'> 7.19KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo_mix_inv_lds.m <span style='color:#111;'> 843B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- TIM4C123G.zip
- STM32 W5500（http） 使用IAP 实现OTA空中升级
- Linux下对NS2项目的仿真分析全过程（从tcl脚本-awk文本处理-gnuplot）
- 支持向量机进行预测（SVM）Matlab版
- 基于模糊控制的路径规划算法的仿真实现---Matlab程序.rar
- OGRE学习全攻略（包括中文资料，教程，脚本手册等）
- Thinkpad SL400刷BIOS slic2.1包
- 数字信号处理-时域离散随机信号处理-丁玉美
- 基于HFSS的半波偶极子天线仿真
- AD7091R DA转换的FPGA驱动程序
- 光伏最大功率点跟踪
- 决策树算法原理详解
- 水平集的图像分割
- Java操作MongoDB增删改查完美入门Demo
- ES6入门基础-阮一峰
- 《Node.js硬实战 115个核心技巧》中文完整高清版PDF.pdf
- openssh7.9p1的rpm包。安全加固用的
- 标准C语言程序设计（第五版）部分习题答案
- S3C44B0数据手册
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明