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  1. GMM-Optim:将EM算法用于多类高斯混合模型，并使用optimtool进一步优化-源码

  2. GMM优化 期望最大化（EM）算法是找到一组统计参数（即高斯数据集的均值和方差）的局部最大似然估计的好方法。 该项目展示了如何为多维，多维高斯数据实现EM算法，以及如何使用MATLAB的优化工具箱进一步完善MLE估计器。 笔记 GMM.m是主要的.m文件。 用户定义数据集的真实均值，方差和比例，然后在GaussianNormalDist.m中随机生成。 负对数可能性目标函数是通过GMM_negloglik.m计算的。 在获得EM估计值之后， optimtool将使用Nelder-Mead / S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_42132598

  1. 混合样条大尺度医学图像弹性配准算法研究

  2. 针对大尺度形变医学图像配准速度慢和精度低的特点，提出一种结合薄板样条(TPS)和B样条的弹性配准方法。该方法采用尺度不变特征变换算法(SIFT)进行图像特征提取与匹配，利用TPS算法将特征点对作为输入进行预处理，以降低浮动图像的形变尺度，从而提高下一步B样条配准的速度与精度。然后使用局部区域细化层次B样条方法将TPS生成的较稀疏的形变网格作为初始网格，结合有限记忆优化算法(L-BFGS)对控制网格做进一步地处理，此过程只对形变较大的局部区域进行细化，以实现与参考图像的快速精确配准。实验结果表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：292864
    • 提供者：weixin_38624914

  1. pytorch-minimize：将scipy.optimize.minimize用作PyTorch优化器-源码

  2. PyTorch最小化 的包装，使其成为PyTorch优化器，在PyTorch中实现共轭梯度，BFGS，l-BFGS，SLSQP，牛顿共轭梯度，信任区域方法等。 警告：尽管（仅此而已）足够小以至于易于阅读，但它只是一个概念证明，并不一定是可靠的。 快速开始 安装 依存关系： pytorch scipy 以下安装过程将不会检查它们是否已安装。 这个软件包可以直接从Github用pip安装： python -m pip install git+https://github.com/gng

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42129412

  1. 基于激光数据配准的移动机器人自定位

  2. 提出了一种基于激光数据配准的移动机器人自定位方法。该方法避免了对激光数据进行特征提取以及点对点的对应,仅以预处理后激光数据的核密度估计作为定位依据,以核相关方法作为比较相邻两组激光数据相似性的度量准则,并在此基础上建立以旋转平移向量为参数的自定位目标函数。最后采用BFGS拟牛顿方法对目标函数进行寻优,最终实现移动机器人的自定位。对180度激光数据的仿真实验结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：945152
    • 提供者：weixin_38625442

  1. 一种基于激光信息的移动机器人两步自定位方法

  2. 提出了一种基于激光信息的移动机器人两步自定位方法.在对扫描数据预处理之后,第一步采用序贯搜索法进行室内环境的直线提取并建立角度直方图,通过角度直方图匹配求取机器人的旋转角度.第二步对角度匹配后的激光数据进行核密度估计,以核相关为基础建立以平移向量为参数的目标函数,并采用BFGS拟牛顿法实现平移向量的求解.实验结果证明该方法能够有效的实现移动机器人的精确自定位.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：308224
    • 提供者：weixin_38748580

  1. pylmnn：最大保证金最近的邻居-源码

  2. y PyLMNN是算法的实现，用于纯Python中的度量学习。 此实现紧密遵循在找到的Kilian Weinberger的原始MATLAB代码。 此版本解决了无限制的优化问题，并使用L-BFGS作为后端优化器找到了线性变换。 该软件包还可以使用出色的软件包通过贝叶斯优化找到LMNN的最佳超参数。 安装 该代码是在Ubuntu 16.04下的python 3.5中开发的，并且也在Ubuntu 18.04和python 3.6下进行了测试。 您可以使用以下命令克隆存储库： git clone

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131601

  1. PyDDA：基于3D变分技术的Pythonic多普勒代码-源码

  2. PyDDA（Pythonic直接数据同化） Pythonic多普勒雷达风检索软件包 该软件旨在使用三维数据同化从一个或多个多普勒天气雷达中检索降水风暴系统中的风运动学（u，v，w）。 可以添加其他约束，包括背景字段（例如，重新分析）。 该软件包是对Potvin等人的重写。 （2012年）和Shapiro等人（2009年）将检索技术集成到一个纯Pythonic软件包中，以便与Py-ART和Python轻松集成。 这样可以使用pip和anaconda轻松安装。 这个新软件包还使用了更快的最小化技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42181319

  1. 基于改进遗传算法的电力系统经济负荷分配

  2. 针对电力系统经济负荷分配问题,分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法.利用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题,将BFGS法引入遗传算法,提出了BFGS 算子,以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力.同时,应用单纯形交叉算子将种群逐步向最优点进行引导,实现算法的快速寻优.实例研究结果验证了所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_38702945

  1. 结合最小颜色通道图与传播滤波的单幅图像去雾算法研究

  2. 针对单幅图像去雾中边缘区域去雾不彻底及黑斑现象，提出了一种结合最小颜色通道图与传播滤波的图像去雾算法。该方法首先基于双区域滤波实现大气透射率的初始估计，然后引入最小颜色通道图作为参考图像，采用传播滤波优化初始透射率，优化后的透射图因与参考图像具有相似的边缘特性，能有效避免图像景深突变边缘像素点透射率估值出现偏差的问题，同时去除了初始透射图中冗余的纹理信息，最后利用L-BFGS自适应恢复大气光矢量，基于大气散射模型复原无雾图像。实验结果表明，所提算法对图像景深突变边缘具有更为精确的透射率估算值，能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38644688

  1. stan:Stan开发资料库。 master分支包含当前版本。 开发分支包含最新的稳定开发。 有关详细信息，请参见开发人员流程Wiki。-源码

  2. Stan是一个C ++套件，可提供 使用No-U-Turn采样器（NUTS）进行完整的贝叶斯推断，这是哈密顿蒙特卡洛（HMC）的变体， 使用自动微分变分推理（ADVI）进行近似贝叶斯推理，以及 使用L-BFGS优化的惩罚最大似然估计（MLE）。 它建立在顶部，该提供 基于C ++模板重载的完整的一阶和高阶自动微分库，以及 支持的全模板矩阵，线性代数和概率特殊函数库。 在R，Python，MATLAB，Julia，Stata，Mathematica和命令行中有可用的接口。 主页 Stan的主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42125826

  1. constrained-quantum-learning:此存储库包含用于产生论文“通过机器学习增强通用量子光子门的近确定性产生”中给出的结果的源代码。-Source code learning

  2. 受限量子学习 使用机器学习训练带有PNR的高斯量子电路，以高保真度和概率产生立方相资源状态。 此存储库包含用于产生结果的源代码，该结果在“通过机器学习增强的通用量子光子门的近确定性产生” 。 内容 以下两个脚本使用全局搜索（盆地跳跃）和局部搜索（BFGS优化）执行约束变分量子电路优化，以最大程度地提高最后一种模式下立方相资源状态的保真度（以及生成概率）。 two_mode.py ：一个Python脚本，用于生成本文介绍的双模式小工具体系结构的结果。 在此，两模压缩的位移状态入射到分束器上，其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42110038
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