知识分享|非凸问题求解方法及代码示例【分类迭代】【大M法】
gurobi moseksol=optimize(C,F,ops); 求解之后会出现报错，主要是由于模型非凸所致，为了更好的求解该问题，需要对模型采用其他方式进行求解。 本次讨论两种解决办法，一种是分类迭代求解，另外一种是采用BigM法进行线性化处理。 1 分类迭代求解 通过观察能够看出来，r的非线性分四种情况，因此，可以分别求解四种情况下的最优解，然后通过比较确定最终最佳方案，代码如下： clea...
【仪酷LabVIEW AI工具包案例】使用LabVIEW AI工具包+YOLOv5结合Dobot机械臂实现智能垃圾分类
文章目录 🧩前言🧭一、垃圾分类系统介绍⚒️二、LabVIEW工具包的介绍和使用2.1 机械臂控制工具包2.2 仪酷AI工具包 💻️三、环境搭建🎨四、项目实践4.1 相机的调用4.2 AI算法模块4.3 机械臂控制模块4.4 垃圾分类系统 💻项目源码🎯总结 🧩前言 Hello，大家好，我是你们的virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。 之前很多朋友私信博主...
【FFmpeg】Filter 过滤器 ① ( FFmpeg 过滤器简介 | 过滤器概念 | 过滤器用法 | 过滤器工作流程 | 过滤器文档 | 过滤器分类 )
文章目录 一、FFmpeg 过滤器 Filter 简介1、FFmpeg 过滤器概念2、FFmpeg 过滤器用法3、FFmpeg 过滤器工作流程4、FFmpeg 过滤器文档 二、FFmpeg 过滤器 分类1、过滤器分类 - 根据处理数据类型分类2、过滤器分类 - 根据编码器位置分类3、过滤器分类 - 根据功能分类 FFmpeg 相关文档 : FFmpeg 文档主页 : https://ffmpeg.o...
Python 机器学习 基础 之 监督学习/分类问题/回归任务/泛化、过拟合和欠拟合 基础概念说明
Python 机器学习 基础 之 监督学习/分类问题/回归任务/泛化、过拟合和欠拟合 基础概念说明 目录 Python 机器学习 基础 之 监督学习/分类问题/回归任务/泛化、过拟合和欠拟合 基础概念说明 一、简单介绍 二、监督学习 三、分类问题 四、回归任务 五、泛化、过拟合和欠拟合 1、基础概念 2、举例说明 模型复杂度与数据集大小的关系 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言...
Bayes判别：统计学中的经典分类方法
在统计和机器学习领域，Bayes判别是一个基于概率理论的强大工具，用于解决分类问题。它基于Bayes定理，通过计算和比较后验概率来进行决策。这种方法在处理不确定性和不完整数据时表现尤为出色，因此在医学诊断、邮件过滤、语音识别等多个领域得到了广泛的应用。 什么是Bayes判别？ Bayes判别是一种利用概率模型进行分类的方法。它通过使用Bayes定理来估计样本属于各个类别的概率，从而进行决策。这种方法...
MATLAB实现果蝇算法优化BP神经网络预测分类(FOA-BP)
果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FFOA）是一种启发式优化算法，受果蝇觅食行为的启发。将其应用于优化BP神经网络，主要是为了寻找BP神经网络中的最佳权重和偏置值。以下是一个基本的流程： 初始化： 设定果蝇算法的参数，如种群大小（果蝇数量）、迭代次数、搜索空间的范围等。初始化果蝇群体的位置，这些位置将代表BP神经网络中的权重和偏置的初始值。 果蝇算法迭代： ...
Google Earth Engine（GEE）——ccdc分类，采用的是随机森林分类器
利用随机森林分类进行分类： ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees, variablesPerSplit, minLeafPopulation, bagFraction, maxNodes, seed) 创建一个空的随机森林分类器。 参数。 numberOfTrees（整数）。 要创建的决策树的数量。 variablesPerSplit（整数，默认为...
用Python自动获取PDF图纸的图纸大小，并依此分类整理
在建筑行业，设计师用CAD设计完建筑图纸后，常常需要上传到市、省二级图审平台上，故需要将每张图纸转成PDF文档，并盖电子章（出图章、建造师章和结构章），然后上传图审系统。如果设计师在CAD转PDF时没标明图幅大小（A0，A1，A3，A4？），盖章的人就不得不一张张地打开来查看并盖章，没办法用“批量盖章”的方式。由于图纸量大，往往累成狗。 电子章要批量盖章的前提条件就是：同一批图纸的图幅是相同的，这样，...
即插即用的涨点模块之特征融合（TFAM）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
目录 前言 一、TFAM网络讲解 二、TFAM计算 三、TFAM参数量 四、代码详解 前言 Exchanging Dual-Encoder–Decoder: A New Strategy for Change Detection With Semantic Guidance and Spatial Localization 来源：TGRS2023 官方代码：https://github.com/NJU...
【信号处理】基于CNN的心电（ECG）信号分类典型方法实现（tensorflow）
关于 本实验使用1维卷积神经网络实现心电信号的5分类。由于数据类别不均衡，这里使用典型的上采样方法，实现数据类别的均衡化处理。 工具 方法实现 数据加载 ''' Read the CSV file datasets: NORMAL_LABEL=0 , ABNORMAL_LABEL=1,2,3,4,5 '''ptbdb_abnormal=pd.read_csv(os.path.join('/inp...