皖仪科技申请基于L-M非线性拟合的TDLAS气体测量方法及系统专利,能...
本发明使用Levenberg??Marquardt非线性拟合算法提取二次谐波峰值强度,并对拟合误差进行校正,实现排除现场工况干扰,获得准确吸收数据的目的,具备相应迅速,能有效提取二次谐波信号的吸收峰特征值,有效克服背景噪声影响,排除吸收过强带来的测量非线性的优点。
基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
然后,MCSA-WPD作为双通道滤波器,通过连续滤波和下采样实现,与故障频带相对应的小波包系数可用于计算故障检测的均方根值。尽管小波变换在分析自相似或分形信号方面非常有效,但如何选择合适的小波基与电流信号结构相匹配仍然是一个问题。2)双线性时频表征法双线性时频表征法反映了信号能量在时频域的分布。几乎所...
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
常见的超参数包括迭代次数(迭代次数指训练的轮数,过多的迭代次数则会导致过拟合,通常需要根据训练集和验证集的表现来确定)、正则化(通过惩罚模型复杂度来防止过拟合,常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。需要根据具体问题进行调整)、丢弃率(丢弃率指在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元,从而防止过拟合。过低的...
利用AI Agent搭建供应链的三道防线
标准差的计算方式有标准的公式,因此也可以使用AIAgent,分析历史销售数据,计算每个渠道、每个品类的标准差,了解产品在不同时间段、不同渠道下的需求变化情况,从而量化需求不确定性。2.供给的不确定性供给的不确定性往往是指供应周期的不确定性,供应周期越稳定,安全库存就越少;供应周期越不稳定,安全库存就越多。
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
β0,β1,…,βk是未知参数(回归系数)。??是误差项,代表模型未能解释的变异性,通常假设它服从均值为0的正态分布。在多元线性回归中,自变量可能有多个;而在一元线性回归中,只有一个自变量。为了简化计算和求解过程,我们通常使用矩阵来表示这个问题。定义设计矩阵(自变量矩阵)X和因变量向量Y如下:...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
纠偏机器学习通常需要估计未知的Riesz表示,惠特尼·纽维(WhitneyNewey)论文的一大创新是提供了Riesz表示的Riesz回归估计量,这些估计量依赖感兴趣的参数,而不是显式的公式,并且可使用任何机器学习方法来估计,包括神经网络和随机森林(www.e993.com)2024年10月24日。另一大创新是针对依赖广义回归的参数(包括高维广义线性模型)的纠偏机器学习方法,纽维(...
字节机器学习算法岗面经—供应链与物流面试题8道|含解析
问题1、Transformer模型的注意力公式其中:Q是查询矩阵(Query)K是键矩阵(Key)V是值矩阵(Value)d_k是键矩阵的维度具体步骤如下:计算查询矩阵Q和键矩阵K的点积。将点积结果进行缩放,以防止点积值过大。对缩放后的结果应用softmax函数,得到注意力权重。
极坐标与分域和PB-ROE研究
5、应用三:截面分域下的因子构建。我们基于极角分域回归构建PB-ROE残差因子与PE-G残差因子,PB-ROE残差因子相对原始PB因子提升显著,IC均值由4.54%提升至6.12%,ICIR由0.27提升至0.62,多空年化收益由6.87%提升至21.17%。6、策略构建:我们根据极角分域回归下的PB-ROE残差因子,构建了PB-ROE策略。极角分域回归...
中国高等教育将在2038年左右迎来历史性“生源拐点”!
一是模型的拟合度检验,表4显示模型决定系数R2=0.995,接近于1,说明模型拟合数据的准确度较高;二是模型的显著性检验,模型延迟18阶下LB统计量的P值=9.490>0.05,所以该模型的残差序列为白噪声序列,说明序列中的有效信息已经基本被模型提取,即拟合模型显著有效;三是参数的显著性检验,表5显示AR参数的t统计量的P值=...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
正如上图中的公式所示,LoRA权重的值越大,影响就越大。在之前的实验中,我采用的参数是r=8,alpha=16,这导致了2倍的扩展。在用LoRA为大模型减重时,将alpha设置为r的两倍是一种常见的经验法则。但我很好奇这条规则对于较大的r值是否仍然适用。