该公式已知被迭代执行，直到某个停止条件位置，比如迭代次数达到某个指定值或者算法的误差小到某个允许的误差范围内。 注：梯度下降算法中的迭代公式如下： ? Matlab 实现 ? ?...其实这是的梯度上升算法是批量梯度上升算法，每一次更新参数的时候都要讲所有的数据集都代入训练，效果并不好，下面我们将介绍改进版本：随机梯度上升算法 2随机梯度上升 梯度上升算法在每次更新回归系数时都要遍历整个数据集...Matlab 代码实现 ? ? 效果如下： ? 由上图可以看出，随机梯度上升算法分类效果并没有上面的的梯度上升算法分类效果好。...但是直接比较梯度上升算法和随机梯度上升算法是不公平的，前者是在整个数据集上迭代500次得到的结果，后者只是迭代了100次。...3改进的随机梯度上升算法 改进的随机梯度上升算法的主要两个改进点如下： 1,每一步调整alpha的值，也就是alpha的值是不严格下降的 2.随机采取样本来更新回归参数 matlab代码如下： ?
图1 爬山算法搜索极大值动态演示 没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。...是的，以上的开场白也说明了爬山算法的优缺点，爬山算法可以很好地求解局域(当地)极大或极小值，但并不能求解全局(全世界)最大或最小值。 爬山算法是一种采用启发式搜索方式来完成局域优化的智能算法。...爬山算法描述如下：对于目标函数f(x)，随意选择定义域范围内的一个节点作为起始节点，计算当前的节点与周围的近邻节点的函数值f(x')，并进行比较。...% 二维网格化区间 [xx,yy] = meshgrid(x,y); zz = fun(xx,yy); % 绘制目标函数三维图像 surf(xx,yy,zz); gg=1 *1; title(['爬山算法演示...); x0 = nxx(loc); y0 = nyy(loc); val1 = val2; plot3(x0,y0,val2,'r.'); title(['爬山算法演示
0.2; %s: 信源周期 0.2s %–采样和信号处理相关参数 fs=10*fm; %采样率 也就是50us采一次样 ts=1/fs; %采样间隔 T=0.2; %s: 搜集数据...T秒，计算一次位置 tMic=0:1/fs:T-1/fs; %接收数据时间 nMic=length(tMic); %接收数据长度 Rlen=nMic; %做相关的长度 %–物理参数设置 v=340...dis_SC/v; %–转化成相差点数 diff_AB =round((Lag_SA-Lag_SB)/ts); diff_AC =round((Lag_SA-Lag_SC)/ts); %–MIC接收到的数据...plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差...* %CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,
概述 基于上一篇文章提到的DFS算法和BFS算法 A星算法属于图这种数据结构的搜索算法，对比于树的遍历搜索，需要考虑到的问题是：同一个节点的重复访问，所以需要对于已经访问过的节点进行标记。...算法伪码： function AStar_Routing(Gragh(V,E),src,dst) create vertex List openList create vertex List closeList
Neville算法MATLAB实现 初始值 计算表格 计算结果 算法伪代码 代码实现 x_input=[1.0,1.3,1.6,1.9,2.2]; neville(x_input,1.5,10^(-2)
)分类算法。...kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。...该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小； 主要考虑因素：距离与相似度的； 二、举例说明 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...三、MATLAB实现 KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值 输出数据：对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx...ascend'); len = min(k,length(B)); relustLabel = mode(labels(IX(1:len))); end Obj.m 目标函数，返回值为标签预测错误率 MATLAB
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遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!...options=[0 1e-4];end if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if find((LB-UB)>0) error('数据输入错误...随着种群向前进化，逐步增大变异率至1/2交叉率 p(i)=pMutation; i=i+1; end t=1:eranum; plot(t,Trace(:,1)'); title('函数优化的遗传算法...):-1:d(1)); NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n); end end end 遗传算法程序...1) if U>c_p(m) & U<c_p(m+1) picked=m+1; break; end end 全方位的两点杂交、两点变异的改进的加速遗传算法
【实例简介】 经典手眼标定算法matlab代码，程序作者为 Christian Wengert 。...工具箱包含的主要算法有Tsai-Lenz算法、NAVY算法(Park)、INRIA算法(Horaud)以及对偶四元数手眼定标算法 【实例截图】 【核心代码】 1cdffffa-57b3-468c-8073
遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。...： 在matlab下绘制该函数图像 我们可以发现 x=-1:0.01:2; %从-1到2 每隔0.01取一个点绘制图像 y = x....而这里我们使用的就是遗传算法来解决这个问题，首先我们使用matlab中的ga()函数来直接寻找到答案。...本次遗传算法得出在1.9505有最小值0.0497 但是这个只是预测值 与真实值不同 每次遗传迭代的结果也是不同的 下次迭代结果有可能不是这个数值 Matlab工具箱函数 ga 是求最小值，...这也是为什么matlab里所有优化工具箱函数都是求最小值了 修改目标函数为 function y = simple_fitness(x) y = -x*sin(10*pi*x)-2 end 得到最大值是在
为什么会有这么多基于群智能的算法，蚁群、粒子群、鱼群、烟花、炮竹、猪群、牛群、马群、羊群、猴群、鸡群。。。算法。？？？？？？...黑人问号.jpg 蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。...与其他算法相比,BA 在准确性和有效性方面远优于其他算法,且没有许多参数要进行调整。...BA算法是模拟自然界中蝙蝠利用一种声呐来探测猎物、避免障碍物的随机搜索算法即模拟蝙蝠利用超声波对障碍物或猎物进行最基本的探测、定位能力并将其和优化目标功能相联系。...Maltab实现： 主函数代码： MATLAB function [bestMin, bestID] = MYBA() %A new modification approach on bat algorithm
人工鱼群算法 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。...算法描述 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...4）迭代次数达到预设次数 一维函数寻优MATLAB代码： ①main.m MATLAB clc clear all close all tic figure(1);hold on ezplot('x*...MATLAB 智能算法-30个案例分析[J]. 2015.
今天说一说基于matlab的遗传算法_最大覆盖问题matlab,希望能够帮助大家进步!!!...遗传算法流程； %遗传算法的伪代码描述： %Procedure GA %Begin % T=0; % Initialize p(t) ; //p(t)表示 t代种群 %...生物 算法 物竞天择 选择、交叉、变异 适者生存 适应度 故遗传算法主要过程及流程图如下 1）编码（适应度函数，产生初始种群） 2）遗传算子（选择、交叉、变异） 3）繁衍种群 2....交叉运算是遗传算法区别于其他进化算法的重要特征，它在遗传算法中起关键作用，是产生新个体的主要方法。 SGA中交叉算子采用单点交叉算子。...遗传算法中的变异运算是产生新个体的辅助方法，它决定了遗传算法的局部搜索能力，同时保持种群的多样性。交叉运算和变异运算的相互配合，共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。
先上图看一些算法效果 上图中从左到右依次是原图、photoshop去色结果、Matlab的rgb2gray函数处理效果、取rgb均值的效果、使用香港中文大学论文（见下）的结果...发现不同的去色算法存在非常大的差异。
文件操作是一种重要的输入输出方式，即从数据文件读取数据或将结果写入数据文件。MATLAB提供了一系列低层输入输出函数，专门用于文件操作。... ‘a+’：打开文件后，先读入数据再添加数据。文件不存在则创建。...，并将数据存入矩阵。...size为可选项，决定矩阵A中数据的排列形式，它可以取下列值：N（读取N个元素到一个列向量）、inf（读取整个文件）、[M，N]（读数据到M×N的矩阵中，数据按列存放）。...fopen(‘d:\char1.txt’,’rt’); >> fid1=fopen(‘d:\char1.txt’,’rt’); >> b=fscanf(fid1,’%s’) b = string matlab
强化学习 DQN 算法将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样不需要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值.也可以只输入状态值, 输出所有的动作值
采用 policy gradient 学习方法训练agent，并行训练的参数也需要调整
之前给大家介绍了爬山算法，虽它有其便利之处，但只对近邻点的感兴趣，难免在寻优过程中陷入局部最优。...今天要介绍的模拟退火相当于爬山算法的升级版，它以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因为引入随机过程使得算法能够以“蛙跳式”寻优，就有可能在寻优过程中跳出局部最优从而最终找到全局最优。...以上图为例，模拟退火算法以A点作为初始值，在搜索到局部最优解B点后，会以一定的概率接受往C点方向的移动，可能通过反复地移动搜索就能找到最终的全局最优解D点。...---- 模拟退火算法描述： 1、在指定区间随机产生一定数量的初始解，计算初始目标函数值； 2、结合温度系数更新初始解，计算更新后的目标函数值并计算其与初始目标函数值的差值； 3、根据需要来做判断，这里假设取最大值
史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据） 1.matlab安装voicebox语音包 2.MFCC原理讲解 3.MFCC算法设计实现（matlab） 3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000...音频文件读取（最好是.wav文件） 2.预先加重 3.分帧 4.加窗 5.傅里叶变换（当是2的N次方时，可以使用FFT快速傅里叶变换） 6.梅尔滤波器组 7.离散余弦变换DCT 3.MFCC算法设计实现...（matlab） 3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000*1)】 \qquad 在matlab中,使用函数audioread函数来读取本地wav文件，这里要注意的是，采样频率一般为8000Hz...接下来我来讲解一下怎么加窗：我们需要做的就是为每一帧数据，也就是301帧数据都加入大小为1103的汉明窗。...接下来我将随便选取一帧数据来展示一下汉明窗、原始数据、加窗后的数据。其matlab代码如下所示： SC=S.
（一）蚁群算法的由来 蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标...（二）蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。...目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。...（三）蚁群算法实现 优化的 函数为F（x,y）= -(x.^2+3*y.^4-0.2*cos(3*pi*x)-0.4*cos(4*pi*y)+0.6) MATLAB clear clc Ant = 300...max(Tau); maxX=X(max_index,1); maxY=X(max_index,2); maxValue=F(X(max_index,1),X(max_index,2)); 优化函数： MATLAB
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