随笔- 54
文章- 0
评论- 1
阅读-
16787
06 2022 档案
滚动优化
摘要：预测控制器的内部模型（离散型）是用来预测从当前时刻开始在一个未来时域范围内被控系统的行为。 这种行为取决于在预测时间域M上施加的输入u(k+i), i=0,1,2,...,M-1 输入序列确定后，仅有第一个元素被施加到被控对象最为输入信号 从实际测量得到的第一个值开始，预测输出和确定的输出轨迹的工作
阅读全文
MIMO using Model Predictive Control
摘要：https://eng.libretexts.org/Bookshelves/Industrial_and_Systems_Engineering/Book%3A_Chemical_Process_Dynamics_and_Controls_(Woolf)/12%3A_Multiple_Input_
阅读全文
【Linear MPC入门】Model Predictive Control Algorithm, Feasibility and Stability
摘要：https://www.zhihu.com/people/backfire-39-56 有限时间带约束的优化问题，叫model predict control（MPC），或者也叫receding horizon control（RHC）。
阅读全文
MPC 推荐书籍
摘要：链接：https://www.zhihu.com/question/56964498/answer/218815544 J.B.Rawlings and D.Q.Mayne. Model predictive control : Theory and Design 推荐意大利的Bemporad，他的
阅读全文
MPC matlab官方视频讲解
摘要：MPC matlab官方视频讲解 https://www.bilibili.com/video/BV1Qu411Z7DQ/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=b0408cbd2a80022f76d7a32f3421f35f 模
阅读全文
Hedge Backpropagation (HBP)
摘要：Illustration of the proposed Online Deep Learning framework using Hedge Backpropagation (HBP). 使用对冲反向传播(HBP)提出的在线深度学习框架的示例。 The blue lines represent f
阅读全文
HBP_01
摘要：https://ink.library.smu.edu.sg/cgi/viewcontent.cgi?article=1142&context=etd_coll HBP has the following properties: (i) it identifies a neural network
阅读全文
石油和中东战争
摘要：1859 年 美国爱国商人 埃德温德雷克 在宾夕法尼亚州第一次钻出了石油 威士忌的桶来装石油 barrel 1桶/159升 石油计量单位 产量 存储量 进出口量 地下挖出的 原油 crude oil 加工后 石油 petroleum 石油运输管道 油井 运输管道 4.5亿桶、年 洛克菲勒石油公司 政
阅读全文
sigmoid
摘要：sigmoid函数：sigmoid.m 1 function a = sigmoid(X) 2 for i = 1:size(X,1) 3 for j = 1:size(X,2) 4 a(i,j) = 1/(1+exp(-X(i,j)));%激活函数 5 end 6 end 7 end sigmoi
阅读全文
在线学习
摘要：梯度下降算法一个极端的版本是把小批量数据的⼤小设为 1。这意味着，给定一个训练输入 ，我们按照以下规则来更新权重和偏置： 然后我们选取另一个训练输入，再次更新我们的权重和偏置。如此重复。这个过程被称为 在线学习（online learning）或 增量学习（incremental learning）
阅读全文
数据类型及转换
摘要：https://www.cainiaojc.com/matlab/matlab-data-types.html 数据类型转换 MATLAB提供了用于将值从一种数据类型转换为另一种数据的各种函数。下表显示了数据类型转换函数- 函数作用 char 转换为字符数组（字符串） int2str 将整数数据转换
阅读全文
最小二乘法
摘要：普通最小二乘法 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/62018131 在批量梯度下降中讨论了，如何利用梯度下降的方式，如何一步一步寻找到损失函数的最小值，得到最佳拟合的 ，这里我们继续讨论线性拟合问题，这次尝试用最小二乘法直接求解 ，就是说我们不用从山顶寻找梯度一步一步的
阅读全文
L1和L2正则化的概率解释
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56185913 正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，用于特征筛选； 正则化可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 假设待优化函数为 ，其中 ，那么优化问题可以转化为求 正则化，即对参数 加上 范数约束 正则化，即对参数 加上 范数
阅读全文
Prune network 简单却很巧妙的idea
摘要：剪枝剪的好，就像中彩票。 Ref' https://www.zhihu.com/question/347847220/answer/890794195 [6] Frankle, Jonathan, and Michael Carbin. "The lottery ticket hypothesis:
阅读全文
余弦距离与欧式距离
摘要：什么时候用余弦距离什么时候用欧式距离呢？ Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/84643138 总体来说，欧氏距离体现数值上的绝对差异，而余弦距离体现方向上的相对差异。 1）例如，统计两部剧的用户观看行为，用户A的观看向量为(0,1)，用户B为(1,0)；此时二者的余
阅读全文
Matlab_function
摘要：2022-06-27 1. cell2mat Convert the contents of a cell array into a single matrix. C = {[1] [2 3 4]; [5; 9] [6 7 8; 10 11 12]} M = cell2mat(C); 2. num2
阅读全文
