1 A Novel Adaptive Kalman Filter With Inaccurate Process and Measurement Noise Covariance Matrices 2 A Novel Robust Gaussian–Student’s t Mixture Distribution Based Kalman Filter 3 Gaussian filter for nonlinear systems with correlated noises at the same
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9357975/ 基于半盲源分离的非线性回声消除 摘要: 当使用非线性自适应滤波器时，数值模型与实际非线性模型之间的不匹配是非线性声回声消除(NAEC)的一个挑战。为了解决这一问题，我们提出了一种基于半盲源分离(SBSS)的有效
A skeleton of the user’s main program The following is a skeleton of the user’s main program (or calling program) for the integration of an ODE IVP. Most of the steps are independent of the nvector, sunmatrix, sunlinsol, and sunnonlinsol implementation
[Y. Li, C. Tang, S. Peeta and Y. Wang, “Nonlinear Consensus-Based Connected Vehicle Platoon Control Incorporating Car-Following Interactions and Heterogeneous Time Delays,” in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 20, no. 6, pp.
目录概主要内容本文的模型Identifiability Khemakhem I., Kingma D. P., Monti R. P. and Hyv"{a}rinen A. Variational autoencoders and nonlinear ICA: a unifying framework. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020. 概
非线性转换（Nonlinear Transformation） 前面讲了许多线性模型，但是假如数据并不是线性可分的，该如何处理呢？基本思路是将数据样本（特征）空间 \(\mathcal{X}\) 映射到 \(\mathcal{Z}\) 空间后，在 \(\mathcal{Z}\) 空间数据是线性可分的话，便可以在 \(\mathcal{Z}\) 空间上使用线性模型对数据
可参考的表达方式： The enhanced PM2.5 model was compared with three alternative models, including the basic NLR model, the basic NLR model with a persistence parameter added, and the NLR model with persistence and PM24. 本文作者在表达增强PM2.5模型与其他三种模型
从图中可知道输入u非常大达到了900多，所以直接使用u消去系统中的非线性项，会造成输入u过大 下面是李雅普诺夫的方式消去系统中的非线性项的方法 黄线是上面直接消去非线性项的输入高达900，紫线是使用李雅普诺夫得到的u2的输入，在-100左右相对于u1要小的多 u3的数值会更小，但是
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记12 -- Nonlinear Transformation上一节课，我们介绍了分类问题的三种线性模型，可以用来解决binary classification和multiclass classification问题。本节课主要介绍非线性的模型来解决分类问题。一、Quadratic Hypothesis之前介绍的线性模型，在
看图 不等式约束：fences 等式约束：rails 开始用矩阵简化了
最开始当然要提到很经典的文章 —— Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations 。 这篇文章是布朗大学的助理教授 Maziar Raissi 和学术大牛GE Karniadaki
原文地址：https://www.jianshu.com/p/11c00e290c22 一、二次假设 实际上线性假设的模型复杂度是受到限制的，需要高次假设打破这个限制。 假设数据不是线性可分的，但是可以被一个圆心在原点的圆分开，需要我们重新设计基于该圆的PLA等算法吗？ 不用，只需要通过非线性转换将\(X\)域圆形可分
注： 文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田《机器学习基石》课程。 笔记原作者：红色石头 微信公众号：AI有道 上一节课介绍了分类问题的三种线性模型，可以用来解决binary classification和multiclass classification问题。本节课主要介绍非线性的模型来解决分类问题。 一、Quadratic Hyp
