说明:最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失...
说明:EMD分解方法是基于以下假设条件:⑴数据至少有两个极值,一个最大值和一个最小值;⑵数据的局部时域特性是由极值点间的时间尺度唯一确定;⑶如果数据没有极值点但有拐点,则可以通过对数据微分一次或多次求得极值,然后再通过积分来获得分解结果。这种方法的本质是通过数据的特征时间尺度来获得本征波动模式,然后分解数...
说明:带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是对物流配送管理的核心问题——配送车辆调度 的问题抽象,其是在基本VRP基础上添加了时间窗约束衍生而来的, 可以将VRPTW描述为:使车辆从站点出发服务用户,完...
说明:四旋翼的结构简图如图2所示。四个旋翼分布在十字形支架的四个顶点,依次编号为1、2、3、4。飞行时,一组(1、3)旋翼始终逆时针旋转,二组(2、4)旋翼始终顺时针旋转。该内容包含对应的控制仿真模型以及对应的报告。
说明:在道路图像中, 大部分图像信息对于车道线检测是无用 的, 通过寻找对车道线检测有用的感兴趣区域, 不但可以降低 算法的运算量, 而且能简化车道线的识别。为了提高算法的实时性, 算法还可 以采用动态改变感兴趣区域大小的方法。如果算法识别出的 道路边界可信度较高时, 可进一步缩小感兴趣区域; 而...
说明:梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函...