Deeplearning深度学习笔记

冒险岛079网站系统

可以通过上位机控制8路继电器，直接提供的源码，稍加改动，可以进行自己的项目

介绍MPC，简介预测控制动态矩阵能直接处理带有纯滞后的对象，对大惯性有很强的适应能力，又有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性，并且对模型精度要求低，所以在工业过程中有很强的适用性。本文针对DMC算法进行研究，并在此基础上用matlab进行了系统仿真验证了该算法的优点。口经验交流口仪器仪表用户P已知的情况下,控制时域长度M越小,越难保证输出在各采能的 Window标准图形用户界面,使优化问题操作简单方便。样点紧密跟踪期望输出值,系统的响应速度比较慢,但容易得在 Matlab制作图形用户界而(GUI)的设计环境下,用M文件到稳定的控制和较好的鲁棒性;控制时域长度M越大,控制来进行CU编程,使GU设计变得简单、快捷。的机动性越强,能够改善系统的动态响应,增大了系统的灵活首先在Meab的命令窗下输人 guide命令或者利用文件性和快速性,提高控制的灵敏度,但是系统的稳定性和鲁棒性菜单中的new选项下的GUI,即可以进入CUI设计窗口。从变差。因此,控制时域长度的选择应兼顾快速性和稳定性。窗口的左侧工具栏中选取需要的控件,绘制在右侧锥形窗口;4)控制加权系数双击各控件图标,即打开该控件属性对话框,对其进行属性设控制加权系数主要用于限制控制增量的剧烈变化,使控置。保存图形界面时,系统将直动生成一个同名的m文件,打制量的变化趋于平缓,以防止超出限制范围或发生剧烈振荡,开此程序文件,对图形界面各控廾的回调函数 Callback()增减少对系统的过大冲击。增加控制值加权系数的值,控制作加所需的程序代码,以完成各种操作。设计完成之后的得到用减弱,闭环系统稳定,输出响应速度减慢,有益于增加系统的界面如图4所示。的稳定性;但过人的控制加权系数会使控制量的变化极为缓动态矩阵控制算法仿真慢,系统得不到及时的调节,反而会使动态特性变坏7。拴制牌出图积样周期预測时域斑度「F动态矩阵控制算法的优点I)直接在控制算法中考虑预测变量和控制变量的约束条控制时域长度M=1件,用满足约束条件的范围求出最优预测值输入戏象横型控淛权系数2)把控制变量与预测变量的权系数矩阵作为设计参数,系统设定值在设计过程中通过仿真调节鲁棒性好的参数值。3)预测变量和控制变量较多的场合,或者控制变量的的设定在给出的目标值范围内,只是具有自由度,预测变量的定图4动态矩阵控制算法界面设计常状态值被认为是有无数组组合。5结束语4)从受控对象动态特性设定到最后作为仿真来确定控制性由上述仿真结果可以知道,动态矩阵控制效果比传统能为止。DMC算法以直接作为控制量,在控制中包含了数字积PID的控制效果好。动态矩阵控制采用工程上容易得到的阶分环节,因此,即使在模型失配的情况下,也能得到无静差控制。跃响应作为数学模型、运算量小、算法简单、在线实时方便,具4仿真研究有良好的调节品质和很强的鲁棒性,能抑制被控对象的大迟针对被控对象C(s)=12滞特性,能够满足生产现场的需要,获得满意的控制效果,因17.2s+进行仿真,取采样周期而有良好的应用前景。同时基于 Matlab汝计实现了动态矩阵T=2s,模型时域长度为N=90,预测时域长度P=6,控制时控制算法图形用户界面,为动态矩阵控制算法提供了一个简域长度M=1,控制权系数A=1,系统设定值y,=1。对模型在单实用的平台。由于 Matlab具有良好、开放的可扩展性,在应用阶跃扰动下进行仿真,得到如图2所示的控制曲线,可以知道中,用户可以根据实际问题编写相应的函数文件,在CU平台输控制效果较好。入要修改的参数即可完成优化求解操作简单、非常实用。口与传统的PID控制器的控制效果进行比较,其中传统参考文献PD的参数采用工程整定法中的动态特性参数法(又称Z-NL1]李国勇.智能控制及其 MATLAB实现[M]北京:电子工业整定法),得到的参数为Kp=1.5,T1=1,T=0.5,仿真结果出版社,2005:285-289如图3所示。2]席裕庚预测控制[M].北京:国防工业出版社,1993[3]周福恩,毕效辉.动态矩阵控制算法在过程控制中的应用研究[J].南通航运职业技术学院学报,2005,4(1)4345[4]何同祥,常宁青.动态矩阵控制算法在工业电加热炉温度控制中的应用[J.仪器仪表用户,2011,(01):28-3004[5}李玉红,刘红军,王东风,韩璞.一种新型的动态矩阵控制算法及仿真研究[J]计算机学报,2005,22(2):103-1091015公23[6]周忠海,张涛,陈哓高.基于动态矩阵控制算法的电加热炉图2DMC仿真纬果图图3传统Pm仿真结果图温度控制系统[J].山东科学,2005,18(5):7073我们知道传统的PID控制超调量过大,稳定时间长,控制7]触晓红,周佳精通GUI图形界面编程[M].北京:北京大学模型和参数需要比较精确,否则控制性能不会很好,而采用动出版社,2003作者简介:杨丽华(1987-),女,在读硕士研究生,主要从事预测控制方态矩阵控制算法则大大地抑制了超调量,消除了振荡,也缩短面的研究工作;赵文杰(1969-),男,华北电力大学控制科学与工程学了平衡时间,控制效果好。院副教授,主要从事热工过程的信息融合与先进控制方面的研究根据上述动态矩阵控制算法的基本流程及其操作编制成工作相应的m函数文件。这个设计包含动态矩阵控制算法优化功收稿日期2012041866EcVo.192012No,4欢迎光临本刊网站http://www.yqybyh.com

HFSS9.0与腔体滤波器设计HFSS菜单与基本操作HFSS仿真一般步骤边界条件的设置边界与激励的设置激励源问题模型的建立求解器的选择

利用四阶超混沌映射，可以对图像进行完整有效的加密与解密，而且效果良好

基于实例和特征的迁移学习算法研究上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:200年,月6日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密囝。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:1日期:209年,月日日期,亻年,月,b日上海交通大学学位论文答辨决议书姓名戴文渊学号1060394所在学科计算机应用技术指导教师俞勇答辩2009年1月答辩地点逸夫科技楼311日期16日论文题目基于实例和特征的迁移学习算法研究投票表决结果:555(同意票数/实到委员数应到委员数)答辫结论:回通过口未通过评语和决议:戴文谢的论女对基家例和将而习年译入的研鉴该课题旨右桌砖传纹戒器动限劫布衣器导成眼刺张采明意和有吃作包提了-种基于泉例汪移羽法给生了aAB算回提3-种基特公汪移3方,3因片和受本键技术取場3很山敌果,流文点明方法新颖,结沉正别,反强着己孔家地推第术基础理和相关的去步知议,具级的去从季科研午W彩机答排刷凶滴蕤,回间趣正确浴拜委员会讨(孔记名拨票奉决),-敌其通过硕士怪沉辩被子召丽士209年1月16日职务姓名职称单位签名主席黄林鹏教授上海交通大学答委员辩翁惠玉副教授上海交通大学委委员薛贵荣副教授上海交通大学员会委员张冬茉副教授上海交通大学成员委员俞勇教授上海交通大学签|天姿号委员秘书韩定助理研究员上海交通大学中文摘要基于实例和特征的迁移学习算法研究摘要传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。不满足同分布假设的情况往往发生在训练数捃过期,而标注新数据非常昂贵。于是,我们有有了大量的在不同分布下的过期训练数据。完全丢弃这些数据将会是非常浪费的。在这种情况下,迁移学习就变得非常重要了,因为迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用米帮助将米的学习迁移学习( Transfer Learning)的目标是将从个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习仼务。因此,迁移学习不会像传统忛器学习那样作同分布假设。在本文中,我们将会比较全面的回顾迁移学习的整个领域,并且介绍我们在迁移学习领域的近期研究成果。我们的工作可以分为两部分;基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们将会展示出,基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力,而基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力。这两种方法各有千秋。我们介绍了两种迁移学习方法,分别基于 boosting技术和特征翻译。这两种算法分别对应基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们通过非常全面的实验来证明我们的方法在迁移学习时候能够很大幅度提高很多现有的学习算法,无论是近迁移还是远迁移关键词:迁移学习、实例、特征英文摘要Instance-based and Feature-based Transfer LearningABSTRACTTraditional machine learning techniques make a basic assumption that the training andtest data should be under the same distributions. However, in many cases, this identicaldistribution assumption docs not hold. The violation of thc assumption might happen whenthe training data are out of date, but new data are expensive to label. This leaves plenty oflabeled examples that are under a similar but different distribution which is a waste throwaway entirely. In this situation, transfer learning becomes important to take the role of leveraging these existing data knowledgeTransfer learning aims at using learned knowledge from one context to benefit fur-ther learning tasks in other contexts. Thus, transfer learning does not make the identical-distribution assumption as tractional machine learning algorithms. In this thesis, we broadreview the whole field of transfer learning and then introduce our recent work on transferlearning accordingly. Our work can be divided into two parts: instance-based transfer learning, and feature-based transfer learning. We will show that instance-based transfer learninghas better strength in knowledge transferring, while feature-based transfer learning is withmore gerWe present two transfer learning algorithms based on boosting technique and featuretranslation respectively. These two algorithms corresponds to instance-based and featurebased transfer learning. Our extensive experiments show that our algorithms can greatlyimprove several state-of-the-art algorithms in the situation of transfer learning, includingnear transfer and far transferKEY WORDS: Transfer Learning, Instance, Feature目录目录摘要ABSTRACT(英文摘要)第一章绪论第二章迁移学习领域的研究现状2.1多任务学习.22跨领域学习23不同数据分布下的学习24其他迁移学习问题25迁移学习的应用4555678第三章基于实例的迁移学习算法研究3.1基于 Boosting的迁移学习算法3.1.1基本思想.3.1.2问题定义103.1.3 TrAdaboost算法描述..123.2 TrAdaboost算法的理论分析.14321基本符号143.2.2辅助训练数据上的错误率...:.···153.2.3源训练数据上的错误率,,203.3实验分析:··..··:·.:·.:···:·:·:·:······:213.3.1数据描述..22332实验结果23第四章基于特征的迁移学习算法研究254.1基于特征翻译的迁移学习算法4.1.1翻译学习框架274.1.1.1问题定义····‘·274.1.1.2风险最小化框架.41.1.3模型估计.··2941.14翻译器o304,2实验分析324.2.1实验数据酯鲁鲁D着着·,,·,,音唐鲁帝着争324.2.2比较方法324.2.3实验结果··········:····:..:.::.:::33第五章总结与展望35参考文献致谢4·,个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文春,音42插图插图1-1日常生活中的迁移学习例子3-1关于 TrAdaboost算法基木思想的一个直观的示例。3-2 TrAdaboost算法的机制123-3一个关于数据生成的示例223-4三种算法在 people vs places数据集上的效果243-5 TrAdaBoost算法在 people vs places数据集上的达代曲线244-1一个直观的例子,用来说明六中学习策略的异同264-2共同出现数据的例子:Flickr(http://www.flickrcom/)74-3在12个数据集上的平均错误率3444对于不同的入, TLRLSK在12个数据集上的平均错误率34表格表格3.120 Newsgroups数据分布的描述2232SRAA数据分布的描述2333当只有1%的源数据是训练数据时的分类错误率4.1文本辅助图像分类的数据描述3

labview信号采集与频谱分析，自己做的哦。

matlab串口实时显示波形。动态显示，自己编写，可用。

这是有关车型识别的matlab程序，完全可以运行~

matlab的GUI录音程序，界面很简单，用户可容易很方便的自己调整。