參數演算法

Ⅰ 神經網路演算法中，參數的設置或者調整，有什麼方法可以採用

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神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路里的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜索演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等），這些演算法會先初始化一個解，在這個解的基礎上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函數的輸出（在神經網路中就是預測誤差）下降。 然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函數（神經網路中的預測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標函數（預測誤差）比較小。
而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設置適當非常重要。
學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = 0.1,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是0.1*梯度，
而在matlab神經網路工具箱里的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函數帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
機制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果誤差上升大於閾值
lr = lr * lr_dec; %則降低學習率
else
if newE2 < E2 %若果誤差減少
lr = lr * lr_inc;%則增加學習率
end
詳細的可以看《神經網路之家》nnetinfo里的《[重要]寫自己的BP神經網路(traingd)》一文，裡面是matlab神經網路工具箱梯度下降法的簡化代碼

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祝學習愉快

Ⅱ dropout是一個參數還是一個演算法

Dropout 背後的思想其實就是把DNN當做一個集成模型來訓練，之後取所有值的平均值，而不只是訓練單個DNN。
DNN網路將Dropout率設置為 p，也就是說，一個神經元被保留的概率是 1-p。當一個神經元被丟棄時，無論輸入或者相關的參數是什麼，它的輸出值就會被設置為0。
丟棄的神經元在訓練階段，對BP演算法的前向和後向階段都沒有貢獻。因為這個原因，所以每一次訓練，它都像是在訓練一個新的網路。

Ⅲ 螺紋參數的計算方法

這個是統一螺紋，但手上沒資料，很少用到，所以記不住，如果你手上有螺紋書，可參照統一螺紋去對照

Ⅳ 齒輪的基本參數、定義、演算法

基本參數：

齒輪：

輪緣上有齒能連續嚙合傳遞運動和動力的機械元件，是能互相嚙合的有齒的機械零件。大齒輪的直徑是小齒輪的直徑的一倍。

如果大齒輪不動，小齒輪沿大齒輪公轉一周，小齒輪自轉幾周？反過來，如果小齒輪不動，大齒輪沿小齒輪公轉一周，大齒輪自轉幾周？大齒輪不動，小齒輪沿大齒輪公轉一周，小齒輪自轉一周；當小齒輪不動，大齒輪沿小齒輪公轉一周，大齒輪自轉一周半，即在240°位置自轉一周，360°位置自轉一周半，480°位置自轉兩周，720°位置自轉三周。

演算法：

1、齒頂圓直徑=（齒數+2ha*）*模數

2、分度圓直徑=齒數*模數

3、齒根圓直徑=（齒數-2ha*-2*hc*）*模數

4、對於標准齒輪：ha*=1,hc*=0.25;其他非標准齒輪另取；比如：M4、齒32

5、齒頂圓直徑=（32+2*1）*4=136mm

6、分度圓直徑=32*4=128mm

7、齒根圓直徑=（32-2*1-2*0.25） *4=118mm這種計算方法針對所有的模數齒輪（不包括變位齒輪）。

8、模數表示齒輪牙的大小。齒輪模數=分度圓直徑÷齒數

Ⅳ 加工中心切削參數計算方法

這表格只是給你看看而已的，每台床子切削參數都是不用的，具體的要考慮很多因素，比如床子的穩定性，主軸的剛性，工件裝甲的剛性，刀具裝夾的長短，刀片，工件材料，還有圖上的切削深度等等，

Ⅵ 重要參數的計算方法

（一）儲層概化處理

E級預測潛力評價的計算精度最低，對參數的空間變異性不做要求，以單個盆地儲層參數的平均值作為整個盆地的參數值進行計算，不做細化處理。

D級推定潛力評價對空間變異性的精度要求不高，在一定范圍內儲層參數可取均值。平面范圍內，以一級或二級構造單元作為評價單元，認為儲層參數在平面的分布為均質；縱向上，地層條件下CO₂密度、CO₂在地層水中的溶解度、孔隙度等參數隨深度變化較大。若儲層厚度較小，可取儲層厚度范圍內的參數平均值作為整個儲層的參數值；若儲層厚度較大，以一定的厚度將儲層劃分為若干層，分別賦予不同的參數進行計算（如圖2-4），提高計算精確度。

為CO₂的密度；A 為煤層面積；h為煤層厚度；C為單位煤層中CO₂的含量；E為CO₂的有效儲存系數，反映了煤層總體積中被CO₂填充的比例分數。

含量C的假設值為煤田100％被CO₂飽和。如果對於乾燥的和不含灰分的條件下的C,A和h必須相應的折算。

應用蒙特卡羅模擬方法得到，在可信度為15％～85％時，E的范圍值為28％～40％，並且在可信度為50％時的平均值為33％。在蒙特卡羅模擬法中，各種計算包括以下幾方面：

1）適合CO₂地質儲存的煤田的比例分數為0.6～0.8;

2）具有吸附能力的煤層厚度的比例分數為0.75～0.90,

3）平面運移有效系數為0.7～0.95;

4）垂向運移有效系數為0.8～0.95;

5）相對煤層中水產生的CO₂的浮力導致被CO₂占據的煤層的厚度比例分數為0.9～1.0;

6）孔隙尺度的置換有效系數，反映了原位煤層的可實現的飽和度。相比於由吸附等溫線預測出的理論最高值為0.75～0.95；

推薦煤田的CO₂地質儲量有效系數為0.28～0.40，一般取平均值0.33。

Ⅶ tda2030功放電路及其參數的計算方法

TDA2030的數據資料上有參考設計圖，上面的參數是典型設計的數據。

Ⅷ Logistic四參數擬合演算法

用origin自帶函數直接擬合。
Analysis-fitting-nonlinear curve fit-open dialogue-category【growth/sigmoidal】 選logistic擬合，裡面有logistic方程的幾種形式根據需要選擇

Ⅸ 當前流行的可用於參數優化的有哪些演算法

對稱密碼體系的代表是 DES AES
非對稱或者叫公鑰密碼體系的代表是 RSA ECC
HASH演算法的代表是 MD5 SHA-1 SHA-256 SHA-384 。。。
數字簽名的代表是 DSS
流密碼的代表是 RC4
over

這些是最主要的一些演算法 密碼學教科書上必講的 其實現在密碼加密演算法成百上千種 太多了
關鍵是要掌握它們的思想 很多演算法基本思想都是一樣的

Ⅹ 校驗參數的加密方式及演算法

您好：
1、常用密鑰演算法 ：
密鑰演算法用來對敏感數據、摘要、簽名等信息進行加密，常用的密鑰演算法包括：
DES（Data Encryption Standard）：數據加密標准，速度較快，適用於加密大量數據的場合； 3DES（Triple DES）：是基於DES，對一塊數據用三個不同的密鑰進行三次加密，強度更高；
RC2和 RC4：用變長密鑰對大量數據進行加密，比 DES 快；
IDEA（International Data Encryption Algorithm）國際數據加密演算法，使用 128 位密鑰提供非常強的安全性；
RSA：由 RSA 公司發明，是一個支持變長密鑰的公共密鑰演算法，需要加密的文件快的長度也是可變的；
DSA（Digital Signature Algorithm）：數字簽名演算法，是一種標準的 DSS（數字簽名標准）；
AES（Advanced Encryption Standard）：高級加密標准，是下一代的加密演算法標准，速度快，安全級別高，目前 AES 標準的一個實現是 Rijndael 演算法；
BLOWFISH，它使用變長的密鑰，長度可達448位，運行速度很快；
其它演算法，如ElGamal、Deffie-Hellman、新型橢圓曲線演算法ECC等。
2、單向散列演算法 ：
單向散列函數一般用於產生消息摘要，密鑰加密等，常見的有：
MD5（Message Digest Algorithm 5）：是RSA數據安全公司開發的一種單向散列演算法，MD5被廣泛使用，可以用來把不同長度的數據塊進行暗碼運算成一個128位的數值；
SHA（Secure Hash Algorithm）這是一種較新的散列演算法，可以對任意長度的數據運算生成一個160位的數值；
MAC（Message Authentication Code）：消息認證代碼，是一種使用密鑰的單向函數，可以用它們在系統上或用戶之間認證文件或消息。HMAC（用於消息認證的密鑰散列法）就是這種函數的一個例子。
CRC（Cyclic Rendancy Check）：循環冗餘校驗碼，CRC校驗由於實現簡單，檢錯能力強，被廣泛使用在各種數據校驗應用中。佔用系統資源少，用軟硬體均能實現，是進行數據傳輸差錯檢測地一種很好的手段（CRC 並不是嚴格意義上的散列演算法，但它的作用與散列演算法大致相同，所以歸於此類）。
3、其它數據演算法 ：
其它數據演算法包括一些常用編碼演算法及其與明文（ASCII、Unicode 等）轉換等，如 Base 64、Quoted Printable、EBCDIC 等。