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  1. 基于MATLAB的最优化算法代码和实验报告

  2. 这是我以前最优化课的实验报告，希望对大家有所帮助。 用MATLAB求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。 用MATLAB求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。 以及一些对具体问题的分析，MATLAB的代码在文档里都有。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-28
    • 文件大小：81920
    • 提供者：zhenjiaseu

  1. 凸优化和凸分析

  2. 本书针对最优化问题介绍凸分析方法。第1章介绍凸集、凸函数、上境图、凸包、仿射包、相对内点、回收锥等凸分析的基本概念及其相关性质；第2章讨论凸性在最优化问题中的基本作用，介绍最优解集的存在性定理、投影定理、凸集分离定理、极小公共点与极大交叉点对偶问题以及一般性的极小极大定理和鞍点定理；第3章讨论凸集为多面体的情况，介绍线性Farkas引理、凸多面体的Minkowski Weyl表示定理、线性规划的基本定理、凸多面体的极小极大定理以及非线性Farkas引理；第4章介绍方向导数、次梯度、次微分、切锥

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-07-07
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：qq_25692343

  1. 机械优化设计 孙靖民 梁迎春主编

  2. 机械优化设计 前言 绪论 第一章 优化设计概述 第一节 人字架的优化设计 第二节 机械优化设计问题示例 第三节 优化设计问题的数学模型 第四节 优化设计问题的基本解法 第二章 优化设计的数学基础 第一节 多元函数的方向导数与梯度 第二节 多元函数的泰勒展开 第三节 无约束优化问题的极值条件 第四节 凸集、凸函数与凸规划 第五节 等式约束优化问题的极值条件 第六节 不等式约束优化问题的极值条件 第三章 一维搜索方法 第一节 概述 第二节 搜索区间的确定与区间消去法原理 第三节 一维搜索的试探方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-19
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：liumisun

  1. 广义乘子法的c语言程序

  2. 该算法解决了同时包含等式约束与不等式约束的优化问题，可根据具体问题修改表达式即可使用。每一次循环里的无约束优化问题又采用的是共轭梯度法，方向步长采用一维不精确搜索的Armijo准则。

  3. 所属分类：搜索引擎

    • 发布日期：2017-12-12
    • 文件大小：5120
    • 提供者：u010780839

  1. 机械优化设计 孙靖民 梁迎春主编(pdf)

  2. 机械优化设计 前言 绪论 第一章 优化设计概述 第一节 人字架的优化设计 第二节 机械优化设计问题示例 第三节 优化设计问题的数学模型 第四节 优化设计问题的基本解法 第二章 优化设计的数学基础 第一节 多元函数的方向导数与梯度 第二节 多元函数的泰勒展开 第三节 无约束优化问题的极值条件 第四节 凸集、凸函数与凸规划 第五节 等式约束优化问题的极值条件 第六节 不等式约束优化问题的极值条件 第三章 一维搜索方法 第一节 概述 第二节 搜索区间的确定与区间消去法原理 第三节 一维搜索的试探方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-22
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：qq_35062535

  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hardpen2013

  1. 拉氏乘子法和广义变分原理的通式

  2. 拉氏乘子法和广义变分原理的通式，蒋中祥，，本文用拉氏乘子法推导了弹性力学广义变分原理的一般形式，证明了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：184320
    • 提供者：weixin_38738506

  1. 基于自适应加权图像块的广义模糊C均值算法

  2. 广义模糊C均值算法是一种比模糊C均值算法收敛速度更快的算法,然而它在分割灰度图像时对噪声敏感。为了改善其鲁棒性,提出基于图像块的像素灰度值加权的广义模糊C均值算法。该算法利用图像块代替单个像素构建目标函数,图像块内各像素的权重由邻域像素和中心像素空间关系及图像块内各像素灰度关系综合确定。以新目标函数为基础,利用拉格朗日乘子法推导出含图像块形式的隶属度和聚类中心表达式。通过这种方式,将邻域信息融入进聚类进程,提升算法的鲁棒性。利用合成图像和实际图像进行分割实验,结果表明:所提算法具有较强的鲁棒性和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38645669