基于一阶RC模型，电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），参数与SOC的在线联合估计，matlab程序

n分之一 JavaScript中n分之一的遗忘传输协议 协议 要创建N中的1个，我们使用log2（N）2个中的1个不记名的随机位传输来创建log2（N）个随机字符串。 每个秘密都被这些字符串之一掩盖（通过XOR），接收方选择了一个，然后发件人透露了所有被掩盖的秘密。 我们通过组合N个随机1个和2个多个Oracle来构建N个OT之一。 这与“所述的协议相同。 项目布局 ├─ index.js Module entry point (include this or use npm) ├─ lib/ Library source │ ├─ ot.js Oblivious transfer protocols │ ├─ util.js Bitwise helpers │ └─ crypto.js

matlab开发-混合动力车具有自适应遗忘功能，可重复控制电网转换器。。给出了基于群的自适应遗忘重复控制器的内部工作原理。

遗忘因子算法是系统控制的方法之一，可以有效的控制系统，对学习matlab或simulink的学者很有用。

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

遗忘因子法matlab代码AMC：自适应模型组合 该模型组合方案的MATLAB / Octave实现 作者： 日期：2021-05-05 关于 该存储库包含： 自适应模型组合（AMC）方法的两个主要元素的实现： afdlm.m具有自适应遗忘（折扣）因子的动态线性模型。 ConfHedge.m ConfHedge算法的固定共享版本： V.V'yugin和V.Trunov。 。 机器学习（108），425-444（2019）。 用于在相应纸张的模拟数据上重现结果的代码。 首先执行文件reproduce.m 。 这将在两个子目录afSims/和mcSims/创建多个CSV文件，分别用于自适应遗忘和模型组合的模拟实验。 要创建实际的数字，请使用Rscript figures.R 执照 该项目已获得MIT许可。 有关详细信息，请参见LICENSE文件。

为提高多元宇宙优化算法(MVO)的全局探索和局部开采性能,提出一种耦合横纵向个体更新策略的改进MVO算法(IMVO).横向更新策略是建立在宇宙种群层级的一种水平迁移进化机制,通过引入加权学习因子保证子代个体同时向多个父代宇宙继承位置信息,以改善种群的个体多样性和算法全局探索性能,适定性修正虫洞存在概率表达以保证种群个体间的充分信息交互;纵向更新策略是基于宇宙个体层级的一种纵向自我学习进化机制,根据最优宇宙历史信息,通过模拟认知的历史遗忘记忆特性实现记忆均值邻域的再开采,以增强算法局部开采性能.最后通过数值实验验证不同加权学习因子函数对算法性能的差异性影响,改进算法的优化性能和算法稳健性等.

仿真对象如下： 其中， v( k )为服从N (0,1) 分布的白噪声。输入信号u ( k) 采用M 序列，幅度为 1。M 序列由 9 级移位寄存器产生，x(i)=x(i-4)⊕x(i-9)。 选择如下辨识模型： 加权阵取Λ = I。 衰减因子β = 0.98，数据长度 L = 402。 辨识结果与理论值比较，基本相同。辨识结果可信

一年份遗忘曲线复习计划表

文中提出了一种新的层次结构，称为原语生成策略学习，以实现持续学习，更具体地说，采用变分自动编码器的通用方法从任务空间生成状态原语，然后设计单独的策略学习组件，依次学习不同任务的转矩控制命令。 适合对持续学习、机器人智能操作感兴趣的人们阅读，可以在我的博客里面召见对应的全文翻译。 文中对插销和开门任务进行了实验，并与FineTunning（微调）、弹性权重整合（EWC）、增量矩匹配（IMM）三种方法进行了对比。