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我正在尝试添加一个约束，它指定在优化过程中，求解器必须在设置的持续时间内选择u的值，并且只能在该设置的时间量之后切换。例如，假设我有一个机械设备，它每10秒只能切换一次输入值。然后，我希望优化器考虑到这一点。constraint_u0))
浏览 6提问于2020-07-31得票数 0
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我使用带有Tensorflow后端的Keras对多个序列同时进行一步一步的序列预测；也就是说，我有n个具有m个时间步骤的序列，我使用一个model.predict()命令将它们全部加载到Keras中，模型返回一个所以我的目标是最大限度地提高Keras检测序列间交叉相关性的能力。例如，假设序列a与序列b有一定的时间延迟和缩放因子差异，那么理论上，Keras应该能够使用序列b更好地预测序列a的<
浏览 1提问于2017-11-09得票数 0
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开环方法是使用固有的简化模型，例如自行车模型，并通过设计控制器(MPC或其他)以最优输入向前传播系统。然而，随着时间的推移，由于建模误差，简化模型的状态肯定会偏离真实模型，因此我们需要用真实系统状态(通过测量或估计获得)重新初始化路径规划器的状态。这样，我们就有了闭环计划。问题是这种重新初始化的频率是多少？较高的重新初始化频率使规划更加准确，但同时也可能导致下级控制器出现锯齿状<e
浏览 69提问于2019-01-27得票数 0
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所以我得到了一个带有形状的EEG数据集(数据点，19)，每一行的形状(1,19)代表1秒的EEG。
我读到了许多关于脑电分类的研究，这些研究采用了多种深度学习方法，而一维CNN就是其中之一。我的问题是，对于我的数据集，1D-CNN的输入必须有多行数据，例如(50,19)，这样它就可以过滤输入矩阵。但是我想逐行预测新数据((1x19)形状)，1D-CNN能用这个输入来预测新数据吗？
浏览 0提问于2020-06-22得票数 0
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我正在使用随机森林回归巨蟒的科学学习模块来预测一些价值。我用joblib.dump来保存模型。这里有24个joblib.dump文件，每个文件重45 of (所有文件之和=931 of)。我的问题是：提前谢谢..。
浏览 6提问于2013-01-28得票数 4
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我在Jupyter笔记本中使用Keras框架开发了一个经过训练的神经网络模型。这是一个回归问题，我试图使用大约14个输入变量或特征来预测输出变量。作为下一步，我想最小化我的输出，并希望确定这14个输入将采用什么配置/值来获得最小的输出值。因此，本质上，我希望将经过训练的模型对象作为我在求解器中的目标函数，并对输入变量进
浏览 0提问于2020-04-12得票数 0
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强化学习与运筹学
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我想知道什么时候人们会决定求助于强化学习来解决以前通过数学优化方法解决的问题-比如旅行推销员问题或作业调度或出租车共享问题。由于强化学习的目标是最小化/最大化某个成本/回报函数，就像运筹学试图优化某个成本函数的结果一样，我假设双方中的一方可以解决的问题可能会被另一方解决。然而，事实是否如此呢？两者之间是否存在权衡？关于上面提到的问题，我真的没有看到太多关于RL的研究，但我可能错了。
如果任何人有任何见解，他们将非常
浏览 0提问于2018-08-10得票数 7
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我通过SOS优化实现了一个优化问题，该优化问题输出一个时变RoA估计的rho值。它包括两个优化问题的双线性交替，我将其应用于力矩限制单摆的动力学问题。通过直接配置找到标称轨迹，控制策略采用时变LQR控制器。
我的实现可以找到，并且可以很容易地在本地运行。这段代码包括一个验证脚本，结果可以在文件"results.pdf“中找到。我的问题是
浏览 9提问于2022-07-01得票数 1
model_weights和optimizer_weights在角膜中的区别是什么？运行以下代码后，model.summary显示总共9个参数，这些参数在model_weight中显示在1.h5文件中。optimizer_weight显示共18个参数。我只用了一个年代。
浏览 4提问于2017-10-11得票数 2
2个问题：
第38行:seq.compile(损耗=‘二元交叉熵’，优化器=‘adadelta’)Seq.compile(损失=‘均方_误差’，优化器=‘rmsprop我说的对吗？
给它提供前7个位置，然后预测新
浏览 0提问于2018-07-21得票数 1
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我们试图用人工神经网络取代现有的物理模型(8输入/7输出)。现有模型背后的物理主要是空调用潮湿空气的热力学，涉及到一些透平机械，这很可能在输入和输出之间产生复杂的函数。已经完成了一种方法:单输出神经网络(10 NN具有相同的隐层，但具有不同的参数，如批大小、时间、优化器等)。然后使用某种堆叠组合:每个预测都被用作单个NN的新输入，以预测
浏览 0提问于2020-01-17得票数 3
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最新情况：
对于it's slightly unnatural to call LQR for a system with contact，更常见的方法是用轨迹优化的方法得到一个轨迹，包括关节力矩、接触力等，然后用一个控制器，比如lqr，来控制系统，对吗？我不知道如何在带浮点和接触点的模型上使用直接配置，如何在直接配置中加入质心动量约束，如何将关节轨迹和接触力应用到模型中
浏览 4提问于2021-07-21得票数 0
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我的问题:我有一个系统，有4个状态和4个参数(静态)，我想优化。参数被初始化为一些已知的值，这些值将导致遵守约束的轨迹。状态初始化为常量值。为了验证模型，我运行参数设置opt=False的问题。我遇到的问题是，对参数的一些初始猜测会导致失败的优化(迭代限制或正行搜索)，而另一些则不会，而且目前还不清楚原因。注意:我总是对导致可行轨迹</e
浏览 0提问于2021-08-31得票数 0
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我已经阅读了一些关于使用Python和库学习机器的教程，包括SciKit学习和张量流。(基本教程，比如创建一个算法来预测给定的输入值)。我发现这些工具非常强大，但是它们看起来也很慢，并且由于数据的过度拟合或不足，需要进行大量的调整。如果您正在处理一批数据(例如您每天接收一组新的数据，您想要计算预测值)，这不会是一个问题，但我认为这很难实时运行。我知道有许多站点和应用程序正在实时执行机器学习算法，所以我试图了解它们是如
浏览 0提问于2020-01-25得票数 4
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在我的项目中，我有很多种情况，我有一个Dataset实例，我需要从数据集中的每一项的模型中得到预测。
model.predict() API对此进行了完美的优化，如所示。然而，似乎有一个主要的问题。我还碰巧需要标签来与预测值进行比较，即数据集包含x,y对，并且在预测完成后，我希望以(y_predicted, y)对结束。但是，在predict() API中，这似乎是不可能的
浏览 8提问于2022-11-29得票数 1
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我正在用matlab中的glmnet做多项式回归，并且有一个大约6-10 in的数据集，这取决于我做测试集的大小。我可以将它加载到内存中，但是glmnetmex似乎无法处理更大规模的培训的整个数据集(例如排除一个数据集)。我怀疑应该有一种方法对glmnetmex的输入进行批量处理，但我似乎无法在文档中找到它。如果R版本有解决这个问题的方法，我可以使用R版本。
浏览 1提问于2016-08-23得票数 1
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我正在尝试实现使用gekko优化工具的二级自动驾驶汽车。我在gekko中使用模型预测控制控制策略来控制汽车.So，我选择了IMODE =6。这些变量是汽车的输入。但不幸的是，软件只是返回了两个变量的零值。我不知道为什么软件提供的zero.It应该提供一个非零的
浏览 5提问于2021-09-03得票数 2
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模型/控制器MVC中的异常处理
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我最近才开始学习MVC模式，最初是在android中，但目前使用的是spring框架。我想知道在模型或控制器中进行测试/异常处理是否更合适。我的意思是，假设模型中有一些字段应该被限制为某些值，或者是一系列值；我应该测试输入并在模型中抛出异常并让控制器捕获它们，还是控制器在将输入转发到模型</e
浏览 1提问于2014-05-15得票数 2
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我试图理解最优bayes分类器是如何工作的，我想知道，如果当我们尝试进行新的预测时，最大的函数不依赖于我们试图分类的实例，那么说最优bayes分类器总是预测最可能的类，无论输入是什么，这正确吗？编辑：
我一直在研究“机器学习，the，McGraw Hill，1997年”，其中指出，对一个新实例的预测是函数\underset{v_j \in V}{\operatorname{arg max}}\sum_{h_i \in
浏览 0提问于2023-05-16得票数 0
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