取震荡次数

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取震荡次数

: LC震荡频率算法.rar "LC震荡频率算法"主要关注如何计算LC振荡器的固有谐振频率。 LC振荡器的工作原理基于电磁感应和电荷储存。当电容器充电后通过电感器放电，能量会在两者之间来回转换。这个过程会形成一个正弦波振荡，其频率取决于...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2014-01-23

: 易语言高精度计时器 "取震荡次数"可能是指计时器在一定时间内触发的次数，这可以通过累加计数器值的变化来计算。"取震荡频率"则是指计时器的计数频率，即单位时间内计数器增加的次数，这是一个固定值，可以通过系统API获取。在易语言...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2020-07-15

: 前两次实验中操作提要（考点）1 应根据操作需求和减少转移次数的原则选取合适的容器，例如量筒用于临时存储，锥形瓶适合震荡操作。加热操作（5.1-5.2）需谨慎，检查冷凝装置和气密性，控制加热方式和程度，以防止安全事故。萃取操作（6.1-6.6）...
评级：0 浏览量：8 收藏量：0 资源大小：17KB 上传时间：2022-08-08

: gradient_lab.pdf - 局部最优解：梯度下降法可能会陷入局部最小值，而非全局最小值，这取决于初始参数的选择和函数的特性。 6. 应用场景： - 线性回归：如上述代码所示，可以利用梯度下降法求解线性回归问题，找到最佳的系数向量`c...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：262KB 上传时间：2023-06-18

: 详解梯度下降算法及其变种由于每次只考虑一个样本，SGD可能会在局部最优解附近震荡，导致收敛速度不均匀，但总体趋势仍是向全局最小值靠近。它也能适应在线学习，即在新数据到来时立即更新模型。 3. 小批量梯度下降算法（Mini-batch ...
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：261KB 上传时间：2023-08-27

: MATLAB智能算法案例分析源码-离散Hopfield神经网络的分类.zip - 避免震荡：网络可能会陷入局部最小，因此需要设置合理的更新策略和迭代次数限制。 - 模型的泛化能力：离散Hopfield网络可能对噪声和扰动敏感，影响分类性能。通过深入研究这个MATLAB源码，我们可以了解离散...
评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2023-10-14

: 最速下降法和共轭梯度法.zip - 重复以上步骤直到满足停止条件（如达到预设迭代次数或梯度足够小）。 2. **优点**： - 简单易理解，实现容易。 - 可以处理高维问题。 3. **缺点**： - 需要多次迭代，尤其是在高维空间中可能非常慢。 - ...
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2023-08-25

: 梯度下降与Levenberg-Marquardt算法的比较在实际工作中，选择哪种算法取决于问题的特性和资源限制，同时，理解和掌握这些基本的优化方法有助于我们更好地理解和调参现代机器学习模型。在code_resource_01文件中，可能包含有关这两种算法的代码实现或进一步的...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：3.37MB 上传时间：2023-08-25

: 第2和12章感知机和统计学习方法总结.pptx 它是一个判别模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1。感知机模型可以定义为：定义（感知机）：假设输入空间（特征空间）是，输出空间是。输入表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：1.31MB 上传时间：2023-03-10

: 感知机原理1 （1）取分离超平面为 w，w^T x_i+w_0=0，使由对有限的，均有所以存在使（2）令，则感知机算法从开始，如果实例被误分类，则更新权重。令是第 k 个误分类实例之前的扩充权重向量，即则第 k 个误分类实例的条件是...
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：462KB 上传时间：2022-08-03

: 求个整数开根号分法和牛顿迭代法(求根).pdf 【整数开根号——二分法与牛顿迭代法】在计算机科学和数学中，求解一个整数的平方根通常采用两种方法：二分法（Binary...在实际应用中，选择哪种方法取决于问题的具体需求，包括计算资源、精度要求和时间效率等因素。
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：182KB 上传时间：2022-06-24

: Python梯度下降算法与线性回归随机梯度下降则只用一个样本，快速但可能会频繁震荡；小批量梯度下降是两者的折衷，通常能取得较好的平衡。在Python中实现线性回归，我们可以利用梯度下降来找到最佳的模型参数。线性回归的目标是最小化预测值与...
评级：0 浏览量：890 收藏量：0 资源大小：82KB 上传时间：2021-09-30

: 机器学习小测及答案.pdf - 学习率调整：初始设置一个较大的学习率，随着迭代次数增加逐渐减小，以避免震荡和早熟收敛。 - 动量法：引入动量项，使得更新方向更具惯性，减少局部最优的振荡。 - 梯度裁剪：限制梯度的范数，防止过大更新...
评级：0 浏览量：31 收藏量：0 资源大小：55KB 上传时间：2021-09-27

: 数值方法解线性方程组_ 赛德尔迭代法收敛速度快，但可能会出现震荡现象，收敛性取决于系数矩阵的条件数。雅可比迭代法与赛德尔迭代法类似，也是迭代求解的方法，不同之处在于更新未知数的方式。雅可比迭代法是独立地更新每个未知数，而...
评级：0 浏览量：190 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-09-30

: 通达信指标公式源码获利8%-12%庄家资金运作副图指标.doc 1. VA：这是一个基于当日收盘价与前一日收盘价比较计算的成交量，如果收盘价上升，则取正值，否则取负值。 2. OBV1、OBV2、OBV3：这是一系列基于成交量的累积能量线，通过不同周期的平滑处理，来追踪市场资金流向。...
评级：0 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：627KB 上传时间：2021-08-11

: 2_机器学习_学习率衰减_ 在模型训练初期，较大的学习率可以帮助模型快速探索权重空间，但随着训练的进行，如果学习率保持不变，可能会导致模型在找到合适解后继续剧烈震荡，无法稳定下来。因此，适当地降低学习率可以让模型在接近最优解时更...
评级：0 浏览量：426 收藏量：0 资源大小：460KB 上传时间：2021-09-30

: gradient_descent_webpage:梯度下降算法演示的网站CS580HO - **局部最小值**：梯度下降可能找到的是局部而非全局最小值，取决于初始位置。此外，这个网页可能还包含一些高级特性，如： - **批量梯度下降（Batch Gradient Descent）**：每次迭代使用所有数据样本计算梯度。...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-04-13

: 基于Matlab的遗传算法解决TSP问题的报告-综合文档 - `generation`：迭代代数，设定算法运行的最大迭代次数。 - `nR`：稳定代数，当最短路径连续nR代不变时，算法结束。 - `rr`：保留率，用于确定每代结束后保留多少个体。 - `rangeCity`：城市索引范围，通常为1...
评级：0 浏览量：1057 收藏量：1 资源大小：85KB 上传时间：2021-05-24

: 8 BP神经网络参考代码_神经网络预测_BP神经网络_ 3. **输出层**: 输出层的神经元数量取决于任务的输出维度，例如二分类问题通常为1，多分类问题则与类别数相同。 **二、反向传播算法** 反向传播是BP神经网络训练的核心。其工作原理是：首先，网络根据当前权重对...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：169KB 上传时间：2021-10-02

: 申万宏源_20160901_技术指标测试大全之六—Awesome Oscillator.pdf 申万宏源在其研究文档《技术指标测试全集》第六集中详细探讨了Awesome Oscillator（AO，混沌震荡指标），这是一个被广泛应用于金融市场分析的技术指标，用以衡量价格变化的速度。Awesome Oscillator指标主要通过计算...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：956KB 上传时间：2021-05-12

: PolynomialSolver_IntervalBisection_vs_SecantMethod:讨论了一些寻找非线性方程根的常用方法。... 这种方法的优点是简单且稳定，但缺点是收敛速度较慢，对于某些复杂或非单调的函数，可能需要更多的迭代次数。接着，我们讨论**割线法**，也称为牛顿-拉弗森迭代法。这种方法利用函数的切线来逼近根。假设我们有...
评级：0 浏览量：109 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-03-06

: 单片机延时程序的分析例如，要设计一个延时100毫秒的延时程序，需要根据单片机的工作频率和指令周期来确定延时指令的次数和类型。单片机延时程序是一种复杂的程序设计技术，需要考虑多个因素，包括指令执行过程、时序分析、延时分析等...
评级：0 浏览量：196 收藏量：0 资源大小：71KB 上传时间：2020-08-18

: Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍 - 较小的batch size（如1或2）对应于随机梯度下降，每次更新基于单个样本，这可能导致训练过程震荡，收敛速度较慢。较大的batch size可以提供更稳定的梯度估计，但可能使模型更容易过拟合。 4. **Iteration** - ...
评级：0 浏览量：2200 收藏量：1 资源大小：70KB 上传时间：2020-09-16

: 小批量梯度下降实现BP神经网络.rar 它每次迭代时不是基于所有样本，也不是只取一个样本，而是选取一小部分样本，计算这部分样本的梯度平均值进行参数更新。这样既减少了计算量，又比随机梯度下降更稳定，因为噪声被部分抵消了。在Matlab编程中，可以...
评级：0 浏览量：962 收藏量：6 资源大小：5KB 上传时间：2020-06-10

: 中频脱磁器的原理与设计(图) 在380V交流电的作用下，通过可控硅SCR1对电容C1充电，之后通过SCR2形成闭合回路，从而产生所需的正弦波震荡，最终在线圈中形成衰减的正弦波磁场。控制单元是中频脱磁器设计中的另一个关键部分，它主要由单片机stc...
评级：0 浏览量：288 收藏量：0 资源大小：77KB 上传时间：2020-08-01

: 凸二次规划梯度类算法中步长对收敛速度的影响如果步长选择过小，则算法收敛速度会很慢，需要更多迭代次数才能收敛到最优解。在文献中，常讨论的是固定步长策略，而在实际应用中，更多考虑的是自适应调整步长的策略。何炳生和崔睿赟的研究将一类求解约束凸二次...
评级：0 浏览量：148 收藏量：0 资源大小：795KB 上传时间：2020-02-18

: 李航-《统计学习方法》学习笔记.docx 2. 随机梯度下降 (SGD)：每次只使用一个样本来更新，训练速度快，但是噪音较多，不容易找到全局最优解，以损失很小的一部分精确度和增加一定数量的迭代次数为代价，换取了总体的优化效率的提升。注意控制步长缩小，...
评级：5 浏览量：362 收藏量：2 资源大小：2.44MB 上传时间：2019-11-21

: 单层感知器文档及代码（Matlab）如果η太大，则算法可能会在全局最优解附近震荡，无法收敛；如果η太小，虽然算法稳定，但是需要更多的迭代次数来收敛，导致训练效率低下。在单层感知器模型中，感知器的学习算法采用的是一种迭代过程。基本步骤...
评级：0 浏览量：396 收藏量：1 资源大小：109KB 上传时间：2019-04-12

: 最速下降法的改进和程序演示因此，为了使得\( f(x + \Delta x) \)最小，应当选择使得\( \nabla f(x)^T \Delta x \)取最小值的\( \Delta x \)方向，即\( \Delta x = -\nabla f(x) \)。 **（四）最速下降法的收敛性以及收敛速度** 最速下降法...
评级：0 浏览量：392 收藏量：1 资源大小：420KB 上传时间：2018-11-28

: 两种梯度下降法总结来说，选择哪种梯度下降法取决于具体问题和资源限制。批梯度下降适用于数据量较小且计算资源充足的场景，而随机梯度下降和小批量梯度下降则更适合大规模数据集和实时学习任务。在实际应用中，往往还需要通过调参...
评级：0 浏览量：422 收藏量：0 资源大小：1.93MB 上传时间：2015-07-23

: 51单片机汇编语言教程时钟周期的长短取决于单片机使用的晶体震荡器的频率。以12MHz的晶体震荡器为例，一个时钟周期是1/12微秒，因此机器周期为1微秒。了解这些时序信息对于编写和调整汇编程序中延时是非常必要的。教程还指出，不同的...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：558KB 上传时间：2014-08-25

: 梯度下降法VS2008_C++ 4. 判断停止条件：如果梯度的模（或某个分量）小于预设的阈值，或者达到最大迭代次数，那么停止迭代。在C++中实现梯度下降法，我们需要定义目标函数、计算梯度的函数以及更新参数的逻辑。VS2008作为开发环境，提供...
评级：5 浏览量：142 收藏量：2 资源大小：4.36MB 上传时间：2014-10-23

: kmeans-hadoop实现 3. 更新：重新计算每个簇的中心，通常取簇内所有点的均值。 4. 判断：如果簇中心不再变化或达到预设迭代次数，算法结束；否则，返回步骤2。三、Hadoop实现KMeans 在Hadoop上实现KMeans，主要是将上述步骤转化为...
评级：3 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：1.92MB 上传时间：2014-06-12

: 用C语言写的BP神经网络程序在这个案例中，输入层节点数量取决于问题的输入维度，XOR问题有两个输入，所以有2个输入节点。输出层一般为单个节点，表示网络的预测结果。隐藏层的节点数量是可调的，它影响网络的复杂性和学习效率。 2. **权重...
评级：4 浏览量：79 收藏量：2 资源大小：2KB 上传时间：2013-07-10

: matlab梯度下降，能运行，有详细解释 3. 局部最优与全局最优：梯度下降可能找到的是局部最小值，而非全局最小值，这取决于初始点的选择和函数的特性。 4. 动态调整学习率：为了提高算法性能，有时会在迭代过程中动态调整学习率，例如采用衰减学习率策略...
评级：0 浏览量：483 收藏量：2 资源大小：1KB 上传时间：2012-07-12

: 高速设计的信号完整性问题 - **信号震荡（Oscillation）**：信号在到达目标端后，由于阻抗不匹配等原因，会在目标端附近产生振荡，影响信号质量。 - **振铃（Ring）**：信号在传输过程中，由于反射等原因造成的重复振荡现象，振铃会使信号波形...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：632KB 上传时间：2013-01-14

: BP_算法分析与改进动量项的作用是使权重更新不仅取决于当前的梯度，还取决于之前梯度的方向，从而帮助算法更快地穿过误差曲面的平坦区域，减少震荡现象。 ##### 3. 遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过选择、...
评级：0 浏览量：141 收藏量：0 资源大小：251KB 上传时间：2011-01-14

: c语言编写单片机技巧 1. C语言和汇编语言在开发单片机时各有哪些优缺点？答：汇编语言是一种用文字助记符来表示机器指令的符号语言，是最接近机器码的一种语言。其主要优点是占用资源少、程序执行效率高。但是不同的CPU，其汇编语言...
评级：5 浏览量：5265 收藏量：20 资源大小：33KB 上传时间：2009-04-19

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