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一.感知器算法和LMS算法 感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的,并且两者在对权值的调整的算法非常相似.它们都是基于纠错学习规则的学习算法. 感知器算法存在如下问题:不能推广到一般的前向网络中:函数不是线性可分时,得不出任何结果. 而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适应理论时提出的LMS算法,由于其容易实现而很快得到了广泛应用,成为自适应滤波的标准算法. 二.算法流程 1.设置变量和参量: X(n)为输入向量,或称为训练样本 W(n)为权值向量 e(n)为偏差 d(n)…

Matlab 文件命名规则 1.文件名命名要用英文字符,第一个字符不能是数字和下划线. 2.文件名不要取为matlab的一个固有函数,m文件名的命名尽量不要是简单的英文单词,最好是由大小写英文.数字.下划线等组成.原因是简单的单词命名容易与matlab内部函数名同名,结果会出现一些莫名其妙的错误.3.文件存储路径一定为英文.4.m文件起名不能有空格,如three phase,应该写成three_phase或者ThreePhase,推荐后者,因为C++也是这样命名的. 总结:matlab文件命名最…

LMS算法,即为最小均方差,求的是误差的平方和最小. 利用梯度下降,所谓的梯度下降,本质上就是利用导数的性质来求极值点的位置,导数在这个的附近,一边是大于零,一边又是小于零的,如此而已... 而这个里,导数的正负性,是依靠误差的正负来决定的,懒得多说,大致如图:…

记录规则(recording rules) 配置规则 Prometheus支持两种类型的规则,可以对其进行配置,然后定期进行评估:记录规则和警报规则.要在Prometheus中包含规则,请创建一个包含必要规则语句的文件,并让Prometheus通过Prometheus配置中的rule_files字段加载该文件.规则文件使用YAML. 可以通过发送SIGHUP到Prometheus进程在运行时重新加载规则文件.仅当所有规则文件格式正确时,才会应用更改.   语法检查规则 要在不启动Promethe…

出处:https://shiyousan.com/post/635654920639643421 本文结合官方文档和相关示例,详细记录了在IIS中URL重写工具下的规则条件(Rule conditions)的相关说明.规则条件允许我们通过额外的逻辑规则来过滤和匹配规则模式( rule pattern ),所以只有当规则模式的URL匹配成功时,Rule conditions才会起作用. 先附上官方文档地址:Rule conditions.下面会详细说明规则中的各种属性和设置. 逻辑分组 逻辑分组只…

今天实现了<一类求解方程全部根的改进差分进化算法>(by 宁桂英,周永权),虽然最后的实现结果并没有文中分析的那么好,但是本文依然是给了一个求解多项式全部实根的基本思路.思路是对的,利用了代数原理. 求解全部根的理论还是很有必要说一下的.就是利用了多项式综合除法,在matlab中可以采用deconv(A,B)直接实现.同时为了确定多项式方程根的范围,还采用了代数方程根的分布理论,个人觉得这两点是值得借鉴的一种方法. % 首先定义常量,包括最大迭代次数.搜索范围.个体维度.缩放因子等.程序如下…

前言 本文来自Prometheus官网手册1.2.3.4和 Prometheus简介1.2.3.4 记录规则 一.配置规则 Prometheus支持两种类型的规则,这些规则可以定期配置,然后定期评估:记录规则和警报规则. 要在Prometheus中包含规则,请创建包含必要规则语句的文件,并让Prometheus通过Prometheus配置中的rule_files字段加载文件, 规则文件使用YAML. 通过将SIGHUP发送到Prometheus进程,可以在运行时重新加载规则文件. 仅当所有规则文…

1.连通分量是什么? 首先需要了解什么是连通图.无向连通图.极大连通子图等概念,这些概念都来自数据结构-图,这里简单介绍一下. 下图是连通图和非连通图,都是无向的,这里不扩展有向图: 连通分量(connected component):无向图中的极大连通子图(maximal connected subgraph)称为原图的连通分量. 极大连通子图: 1.连通图只有一个极大连通子图,就是它本身.(是唯一的) 2.非连通图有多个极大连通子图.(非连通图的极大连通子图叫做连通分量,每个分量都是一个连通…

1.其实HK算法思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量. 他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程. 2.在程序编制过程中,我所受的最大困扰是:关于收敛条件的判决. 对于误差矢量:e=x*w-b 若e>0 则继续迭代 若e=0 则停止迭代,得到权矢量 若e〈0 则停止迭代,样本是非线性可分得, 若e有的分量大于0,有的分量小于0 ,则在各分量都变成零,或者停止由负值转变成正值时…