Advertisement

基于Python的列文伯格-马夸尔特算法(LM)实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用Python语言实现了列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt, LM）优化算法，适用于非线性最小二乘问题求解，广泛应用于机器学习和数据拟合领域。 列文伯格-马夸尔特算法可以用于优化神经网络的参数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python的列文伯格-马夸尔特算法(LM)实现
    优质
    本项目采用Python语言实现了列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt, LM）优化算法，适用于非线性最小二乘问题求解，广泛应用于机器学习和数据拟合领域。 列文伯格-马夸尔特算法可以用于优化神经网络的参数。
     
  • MATLAB中LM（列文伯格-马夸尔特）方法的实现代码
    优质
    本文章提供了在MATLAB环境下使用LM（Levenberg-Marquardt）算法优化非线性最小二乘问题的具体实现，详细介绍了该算法的应用场景及其编程实践。 实现较为粗略的列文伯格-马夸尔特方法代码可以使用MATLAB编写，因为其语法简单且便于调整参数及进行变种研究。结合相关博客文章（如讨论LM算法的文章）来探讨该主题会更加合理。
     
  • LM.rar_LM_LM参数_列文伯格_列文伯格-马夸rt算法
    优质
    本资源包提供LM（Levenberg-Marquardt）算法的相关参数和应用示例，适用于优化问题求解。包含详细的文档与代码实现，帮助用户快速掌握并使用该算法解决非线性最小二乘问题。 列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt）最优化算法用于计算参数的最优值。该算法结合了梯度下降法与高斯-牛顿法的优点，适用于非线性最小二乘问题。通过调整阻尼参数来平衡局部搜索和全局探索的能力，从而有效地找到函数的极小值点。
     
  • 基于MATLAB的麦夸尔特法在公式参数求解中的应用及算法文档
    优质
    本研究运用MATLAB软件实现麦夸尔特法，探讨其在复杂公式参数求解中的高效性，并详细记录了算法的设计与优化过程。 我需要使用MATLAB实现麦夸尔特法来求解某公式参数，主要是解决非线性方程组问题，请相关领域的专家给予指导。
     
  • Matlab中的希尔伯特变换代码-Hilbert:多种离散希尔伯特变换的实现方法
    优质
    本项目提供多种离散希尔伯特变换的Matlab实现方案，适用于信号处理与分析领域中相位谱操作和解析信号生成。 希尔伯特变换是包含多种离散实现方式的一个项目（包括近似方法）。该项目目前还在开发阶段，并不建议使用。 已实施的方法有基于离散傅立叶变换的亨里奇·马普尔算法，该算法在SciPy和MATLAB中均有应用。此外还有基于Haar小波的方法，类似于周阳等人提出的技术。这些实现参考了P. 亨里奇《应用与计算复分析》第三卷（Wiley-Interscience,1986）以及L. Marple的论文“通过FFT计算离散时间‘解析’信号”，发表于IEEE Transactions on Signal Processing，47(9),2600–2603 (1999)。还有C.Zhou、L.Yang、Y.Liu和Z.Yang在《Journal of Computational and Applied Mathematics》上发表的文章“一种使用Haar多分辨率近似计算希尔伯特变换的新方法”，223(2),585–597 (2009)。 未来计划实现的方法包括B样条（由Bilato提出）、Haar多分辨率(Zhou-Yang)以及Sinc/Whittaker小波等。
     
  • HHT_LABVIEW_Hilbert_huang_希尔伯特-黄_Labview实现HHT
    优质
    本项目介绍如何使用LabVIEW软件实现希尔伯特-黄变换（HHT），旨在为信号处理和数据分析提供一种强大的工具。通过LabVIEW直观的图形编程环境，用户可以轻松理解和应用这一复杂的数学方法，适用于工程、科研等多领域。 希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种专门用于非线性、非平稳信号处理的数据分析方法，由物理学家黄鼎隆教授在1990年代提出。该方法结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和希尔伯特变换（Hilbert Transform）。在LabVIEW中实现HHT能够为工程师提供一个强大的工具来深入分析复杂系统的行为。 首先，我们来看一下经验模态分解（EMD），这是一种自适应的数据处理技术。它将复杂的信号分解成一系列简化的内禀模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF），这些IMF反映了信号的局部特征和瞬时频率。在LabVIEW中实现这一过程通常涉及迭代地识别并提取信号中的局部最大值与最小值，然后通过平均极值点之间的数据来构建IMF。此过程会重复进行直至剩余部分不再满足IMF定义。 随后是希尔伯特变换阶段，该步骤对每个IMF执行操作以生成相应的瞬时幅度和频率信息。希尔伯特变换本质上是一个线性相位滤波器，能够将实数信号转换为复数形式，其中实部代表原始信号而虚部则表示其瞬时相位。在LabVIEW中实现这一过程通常需要通过傅立叶变换、乘以特定角度后逆傅里叶变换来完成希尔伯特变换。 一个名为“蒋黄变化.vi”的虚拟仪器可能是用于执行上述HHT流程的工具，包括EMD和希尔伯特变换操作。用户可以输入非线性或非平稳信号，并获取每个IMF及其瞬时特性，从而揭示时间-频率结构信息。 在实际应用中，如机械故障诊断、地震学及生物医学信号处理等领域广泛使用了HHT技术。例如，在机械设备振动分析方面，该方法能够提供设备运行状态的详细数据以帮助预测潜在问题；而在地震研究领域，则有助于更准确地解析地震波的能量分布与传播特性。 然而在LabVIEW中实现这一过程的一个挑战在于如何确保EMD算法稳定性和准确性的问题，因为此步骤对初始条件及噪声非常敏感。为应对这些问题通常需要采取适当的降噪措施、平滑技术或改良的EMD方法。此外，LabVIEW中的可视化功能也有助于用户直观理解HHT结果，如绘制IMF频谱图或瞬时频率曲线。 总之，在LabVIEW中实现希尔伯特-黄变换提供了一种强大的信号处理工具，尤其适用于难以用传统傅立叶变换有效解析的复杂非线性、非平稳数据。通过“蒋黄变化.vi”这样的程序，用户能够深入洞察这些信号内部动态特性，并从中获取至关重要的信息用于科学研究和工程实践应用中。
     
  • 边际希尔伯特谱的计算：利用希尔伯特谱求解边际希尔伯特谱-MATLAB开发
    优质
    本项目旨在通过MATLAB实现希尔伯特谱分析，并在此基础上计算边际希尔伯特谱，为信号处理和数据分析提供有力工具。 输入包括国际货币基金组织的振幅和瞬时频率数据。输出结果是边际希尔伯特谱（mhs）幅度矢量及其对应的频率矢量。为了使图表更具解释性，可以将瞬时频率向量中的接近值进行量化分组处理。这需要设定适当的频率分辨率与采样率来完成这一过程。
     
  • 基于MATLAB的LM拟合优化算法实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台，实现了LM（Levenberg-Marquardt）拟合优化算法的高效编程与应用，旨在解决非线性最小二乘问题。通过对比分析，验证了该方法在参数估计中的优越性能和快速收敛特性。 Levenberg-Marquardt Method线性拟合优化算法的实现基于MATLAB平台，并通过编写.m文件来完成。
     
  • 基于希尔伯特变换的瞬时幅值、相位与频率计算-希尔伯特变换.txt
    优质
    本文介绍了如何利用希尔伯特变换来分析信号，重点讨论了通过该方法计算信号的瞬时幅值、相位和频率的过程和技术细节。 希尔伯特变换可以用来求取信号的瞬时幅度、相位和频率。通过应用希尔伯特变换，可以从实值信号生成其解析表示形式，进而计算出这些时间变化特性。这种方法在分析非平稳信号中特别有用，因为它能够提供关于信号局部特征的重要信息。
     
  • 基于MATLAB的贝尔曼-福特算法实现.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB语言编写的贝尔曼-福特算法的实现方案，适用于解决含有负权边的单源最短路径问题。文件内含详细注释与示例数据，便于理解和应用。 贝尔曼-福特算法是针对边的算法，而迪杰斯特拉算法则是针对点的。例如： 对于迪杰斯特拉算法：假设从节点a到节点b的距离为10，则从节点b回到节点a的距离也是10。 而对于贝尔曼-福特算法来说：假如从节点a到节点b之间的距离是10（即边 a->b 的权重是 10），那么从 b 到 a 不一定是同样的距离。