Advertisement

Matlab中设定参数范围以用于DeepKoopman：神经网络学习库普曼算子特征

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

简介：
本研究探讨了在MATLAB环境下利用DeepKoopman框架进行Koopman算子特征学习时，如何有效设定参数范围。通过优化参数配置，提升了模型对动态系统特性识别的准确性和效率。 为了使用MATLAB设置迪普考夫曼神经网络学习库的参数范围，并根据Bethany Lusch、J. Nathan Kutz 和 Steven L. Brunton撰写的论文代码运行实验，首先需要克隆存储库。在数据目录中，可以通过在Matlab中运行DiscreteSpectrumExample, Pendulum, FluidFlowOnAttractor和/或FluidFlowBox来重新创建所需的数据集。 完成数据准备后，请返回主目录并使用Python进行所需的实验。注意：虽然建议使用GPU以提升性能，但并不是必需的；该代码可以在没有硬件更改的情况下在CPU上运行。论文中包含了四个不同数据集的结果，这些结果是通过脚本进行随机参数搜索（DiscreteSpectrumExampleExperiment.py, PendulumExperiment.py, FluidFlowOnAttractorExperiment.py和FluidFlowBoxExperiment.py）得到的最佳配置得出的。 如果需要使用特定参数来训练网络以重现论文中的实验成果，可以运行相应的Python脚本来代替执行随机参数搜索。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab中设定参数范围以用于DeepKoopman：神经网络学习库普曼算子特征
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下利用DeepKoopman框架进行Koopman算子特征学习时，如何有效设定参数范围。通过优化参数配置，提升了模型对动态系统特性识别的准确性和效率。 为了使用MATLAB设置迪普考夫曼神经网络学习库的参数范围，并根据Bethany Lusch、J. Nathan Kutz 和 Steven L. Brunton撰写的论文代码运行实验，首先需要克隆存储库。在数据目录中，可以通过在Matlab中运行DiscreteSpectrumExample, Pendulum, FluidFlowOnAttractor和/或FluidFlowBox来重新创建所需的数据集。 完成数据准备后，请返回主目录并使用Python进行所需的实验。注意：虽然建议使用GPU以提升性能，但并不是必需的；该代码可以在没有硬件更改的情况下在CPU上运行。论文中包含了四个不同数据集的结果，这些结果是通过脚本进行随机参数搜索（DiscreteSpectrumExampleExperiment.py, PendulumExperiment.py, FluidFlowOnAttractorExperiment.py和FluidFlowBoxExperiment.py）得到的最佳配置得出的。 如果需要使用特定参数来训练网络以重现论文中的实验成果，可以运行相应的Python脚本来代替执行随机参数搜索。
     
  • 在Matlab中设定神经网络参数
    优质
    本教程详细介绍如何在MATLAB环境中设置和调整神经网络的各项参数，帮助用户优化模型性能，适用于初学者及进阶学习者。 整理了Matlab中的神经网络参数设置的相关内容，包括traingd、trainlm等参数的中文名称解释，以便深入学习如何使用Matlab进行神经网络编程。
     
  • 特征提取（深度学习，神经网络）
    优质
    特征提取是深度学习和神经网络中的关键技术，通过多层抽象化处理原始数据，自动识别对分类或预测任务有用的特征，提升模型性能。 欢迎交流讨论深度学习的实现及代码细节方面的内容。如果有任何疑问或需要进一步探讨的地方，请随时提出。
     
  • 基于MATLAB的自组织特征映射神经网络
    优质
    本研究利用MATLAB平台构建并分析了自组织特征映射（SOFM）神经网络模型，探讨其在数据聚类和可视化方面的应用与优势。 在获胜神经元周围设定一个邻域半径，这个范围内的区域被称为优胜邻域。
     
  • Chemistry.AI | 利用卷积神经网络(CNN)预测分子特征
    优质
    Chemistry.AI采用先进的卷积神经网络技术，致力于高效准确地预测分子特性。通过深度学习模型，我们能够快速解析化学结构信息，为药物设计和材料科学提供有力支持。 CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）环境准备 Python版本：3.6.8 PyTorch版本：1.1.0 RDKit版本：2020.03.1 基于卷积神经网络(CNN)预测分子特性，首先需要导入相关库： ```python from rdkit import Chem from rdkit.Chem.Crippen import MolLogP import numpy as np import torch import time ``` 载入数据时设置最大长度为64。假设有一个名为`smiles.txt`的文件用于存储SMILES字符串，可以通过以下方式读取该文件： ```python maxlen = 64 with open(smiles.txt) as f: # 数据处理代码将在此处进行 ``` 注意：此处仅展示了如何打开并开始处理数据文件，并未展示具体的后续操作步骤。
     
  • 基于深度学习的卷积神经网络图像特征提取.pdf
    优质
    本文探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）进行高效、准确的图像特征提取方法。通过实验分析验证了该模型在图像处理任务中的优越性。 图像特征提取是计算机视觉与机器学习领域中的一个重要研究方向。它涉及从图像中抽取描述其内容及结构的信息，这些信息可以包括颜色、纹理、形状或边缘等属性。通过这种转换过程，我们可以将图像转化为便于计算机处理的形式，并应用于诸如图像识别、分类和目标检测等领域。 在特征提取方法上存在两种基本类型：低级与高级特征。前者涵盖了如色彩分布、纹理模式及边界细节等基础视觉信息；后者则关注于更抽象的概念，例如物体的整体轮廓或特定方向的感知特性。 目前用于进行此类工作的技术大致可以分为三组： 1. **传统算法**——包括SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）、ORB（定向快速二值特征）和HAAR等。这类方法主要依赖于图像的基本视觉属性。 2. **深度学习模型**——例如卷积神经网络(CNN)及递归神经网络(RNN)，它们能够从大量数据中自动提取出更复杂的、抽象的视觉模式。 3. **混合策略**——结合了传统与现代技术的优点，旨在提高特征提取任务中的准确度和效率。 VGG（Visual Geometry Group）模型和ResNet（残差网络）是深度学习领域内用于图像识别及分类任务中广泛应用的技术。前者以卷积神经网路为基础架构，擅长于捕捉复杂的视觉信息；后者则通过引入“残差块”来处理深层结构中的梯度消失问题，并能同时提取低级与高级特征。 在进行图像特征分析时，“先验知识”的作用不容忽视——它帮助我们根据具体需求挑选最合适的算法和技术方案，从而优化性能和效率指标。 尽管深度学习技术显著提升了图像识别的精度及速度，但其实施通常需要大量的计算资源以及高质量的数据集支持。这种高投入要求成为了开发过程中的一大挑战。 总体而言，有效的特征提取不仅依赖于正确选择相应的技术和模型，还需要结合实际应用场景中的先验知识，并合理利用现有的硬件和数据条件来实现最佳效果。未来的研究应当致力于进一步优化深度学习方法在图像处理领域的应用，并探索新的算法框架以期达到更高的精度与效率水平。
     
  • CNN.rar_CNN特征_卷积神经网络特征提取_cnn特征_cnn特征提取
    优质
    本资源包提供了关于CNN（卷积神经网络）特征及提取方法的相关内容，涵盖理论与实践应用，适用于研究和学习。 一种有效的特征提取算法包括了几类卷积神经网络的算法代码与演示数据。
     
  • 神经网络参数数量计算
    优质
    本文介绍如何计算神经网络中各层参数的数量，帮助读者理解模型大小及其对训练资源的需求。 do_calc_net_cost.m 是一个用于计算神经网络复杂度的Matlab函数代码，希望能对大家有所帮助。
     
  • BP_PID.zip_BPNN优化PID参数调整_BP神经网络在PID中的应用.bp pid_pid参数自整定_神经网络
    优质
    本研究探讨了利用BP神经网络（BPNN）对PID控制器进行参数优化的方法，并展示了其在自动调节PID参数中的高效应用。通过结合BPNN的预测能力和PID控制的实际操作，有效提升了系统的响应速度和稳定性。该方法为复杂控制系统提供了新的解决方案。 在自动控制系统领域，PID控制器是一种广泛应用的传统控制策略。它通过调整比例系数（Kp）、积分系数（Ki）以及微分系数（Kd）来优化系统的稳定性和响应速度。然而，在实际应用中选择合适的PID参数往往需要根据系统特性的精细调整，这是一项耗时且需专业知识的任务。 BP神经网络作为一种强大的非线性模型，能够模拟复杂的输入-输出关系，并因此在自整定PID控制器的参数方面得到广泛应用。通过学习和优化这些参数，BP神经网络可以帮助适应不同的工况和动态变化，从而提高控制性能。其基本结构包括输入层、隐藏层及输出层：其中输入层接收来自被控系统的反馈信号；隐藏层节点使用非线性激活函数处理数据；而输出则对应于PID控制器的三个关键参数（Kp、Ki 和 Kd）。在训练过程中，通过反向传播算法更新权重以最小化误差平方和，并达到最优控制效果。 BP_PID.zip 文件可能包含MATLAB脚本（s_bppid.m）及Simulink模型（BPPID.slx），前者用于定义网络结构、设置训练参数以及输出优化后的PID值，后者则提供一个仿真环境来验证神经网络优化的PID参数的有效性。 使用BP神经网络进行PID参数自整定的过程通常包括以下步骤： 1. 数据准备：收集系统运行数据作为输入。 2. 网络构建：定义输入层、隐藏层和输出层结构及其激活函数。 3. 训练过程：利用反向传播算法调整权重以最小化误差平方和。 4. 参数优化：获取最优的PID参数值（Kp、Ki 和 Kd）。 5. 实际应用：将这些最佳参数应用于实际系统中进行控制策略改进。 6. 反馈与调整：持续监控系统的性能，并根据需要进一步微调网络或增加数据以改善结果。 BP神经网络在自整定PID控制器中的应用为自动化控制系统提供了更加灵活和智能的解决方案，能够更好地适应复杂环境下的动态变化。结合MATLAB编程及Simulink仿真工具的应用，则可以更直观地理解和实现高效的参数优化过程。