python实现时序平滑算法SG滤波器
该篇文章针对火焰光谱数据使用S-G平滑滤波对原始光频信息本身带有的较多的噪声信号的火焰毛刺数据进行处理，减少由于噪声导致的对火焰有效红外光谱特征数据的正确获取结果产生较大的影响，包括模型原理，Python实操及对应的可视化分析和结果解读。 1 简介 S-G （Savitzky-Goloy）滤波器率由Savizky 、 Golay两人共同提出，该方法在时间序列这一领域中得到了广...
AI Earth共享时序insar算法出来的形变结果是沿着卫星视线方向还是垂直方向的沉降量？
AI Earth共享时序insar算法出来的形变结果是沿着卫星视线方向还是垂直方向的沉降量？
GEE时序——利用sentinel-2（哨兵-2）数据进行地表物候学分析（时间序列平滑法估算和非平滑算法代码）
简介 哨兵-2A/B 串联卫星的空间分辨率高、重访时间长，有可能改进对陆地表面物候的检索。不过，生物群落和区域特征在很大程度上限制了陆表物候学算法的设计。在北极地区，这种生物群落特有的特征包括长期积雪、持续云层覆盖和生长季节短暂。在此，我们评估了哨兵-2 获取北极高分辨率 LSP 地图的可行性。我们通过在谷歌地球引擎（GEE）中简单实施阈值法，提取了 2019 年和 2020 年的季节开...
【Python强化学习】时序差分法Sarsa算法和Qlearning算法在冰湖问题中实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~时序差分算法时序差分法在一步采样之后就更新动作值函数Q(s,a)，而不是等轨迹的采样全部完成后再更新动作值函数。在时序差分法中，对轨迹中的当前步的(s,a)的累积折扣回报G，用立即回报和下一步的(s^′,a^′)的折扣动作值函数之和r+γQ(s^′,a^′)来计算，即：G=r+γQ(s^′,a^′)在递增计算动作值函数时，用一个[0,1]之间的步长α来....
强化深度学习中利用时序差分法中的Sarsa算法解决风险投资问题实战（附源码 超详细必看）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、Sarsa算法简介Sarsa算法每次更新都需要获取五元组（S,A,R,S',A'）这也是该算法称为Sarsa的原因，每当从非终止状态进行一次转移后，就进行一次更新，但需要注意的是，动作A是情节中实际发生的动作。在更新（S,A）的动作值函数Q（S,A）时，Agent并不实际执行状态S'下的动作A‘。由于采用了贪心策略，Sarsa算法在各时间步都隐式地....
多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多变量时间序列预测
多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多变量时间序列预测 @TOC 效果一览 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多变量时间序列预测MATLAB实现WOA-CNN鲸鱼算法优化卷积神经网络的数据多变量时间序列预测输入7个特征，输出1个，即多输入单输出；优化参数为学习率，批大小，正则化系数。运行...
首个基于时序平移的视频迁移攻击算法，复旦大学研究入选AAAI 2022
复旦大学姜育刚团队复旦大学开展针对视频模型中对抗样本迁移性的研究，以促进视频模型的安全发展。 近年来，深度学习在一系列任务中（例如：图像识别、目标识别、语义分割、视频识别等）取得了巨大成功。因此，基于深度学习的智能模型正逐渐广泛地应用于安防监控、无人驾驶等行业中。但最近的研究表明，深度学习本身非常脆弱，容易受到来自对抗样本的攻击。对抗样本指的是由在干净样本上增加对抗扰动而生成可以使模型...
ICLR Spotlight！ 清华提出时序异常检测算法，连刷5个SOTA
新智元报道 作者：吴海旭编辑：好困【新智元导读】时序数据的异常检测是高端装备行业的关键问题，清华大学软件学院机器学习实验室从全新的关联差异视角分析此问题，从模型、训练策略、异常判据全链路提供了完整的解决方法，被ICLR接收为Spotlight（亮点）文章。现实世界的系统在运行过程中会产生大量的时序数据。通过这些时序数据发现系统中可能存在的异常现象对于保障系统安全、设备平稳....
多维时序 | MATLAB实现SSA-KELM和KELM麻雀算法优化核极限学习机多输入单输出时间序列预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据,传统预测方法多为点预测,其结果一般有不同程度的误差,区间预测....
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