置信专题
深度学习模型--深度置信网络（DBNs）
AI大模型学习 方向一：AI大模型学习的理论基础 提示：探讨AI大模型学习的数学基础、算法原理以及模型架构设计等。可以深入分析各种经典的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等，并讨论它们在大规模数据处理中的优势与挑战。 深度置信网络（Deep Belief Networks，DBNs）是一种复杂的神经网络结构，它由多层隐层构成，旨在捕
【DBN时间序列预测】粒子群算法优化深度置信网络PSO-DBN风电时间序列预测【含Matlab源码 3046期】
⛄一、粒子群算法优化DBN深度置信网络简介 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群或鱼群等生物集体行为，以寻找最优解。深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种多层神经网络模型，具有强大的特征学习和表示能力。在数据回归预测任务中，可以使用粒子群算法来优化深度置信网络。 具体而言，P
【DBN回归预测】改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN数据回归预测（多输出）【含Matlab源码 3243期】
⛄一、改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN简介 改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN是一种利用灰狼算法优化深度置信网络的方法。该方法通过优化隐藏层节点数目、反向迭代次数和反向学习率等参数，来提高深度置信网络的性能。同时，该方法还利用交叉验证抑制过拟合问题，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。IGWO算法的引入使得该方法具有更好的全局搜索能力和收敛速度，因此
【DBN回归预测】遗传算法优化深度置信网络GA-DBN数据回归预测（多输出单输出）【含Matlab源码 3045期】
⛄一、遗传算法优化深度置信网络GA-DBN简介 遗传算法是一种优化算法，可以用来优化深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）。GA-DBN是将遗传算法与DBN结合起来进行优化的方法。 在优化DBN的过程中，遗传算法可以用来搜索最佳的超参数配置，如学习率、迭代次数等。通过使用遗传算法，可以在大规模的参数空间中进行搜索，以找到最优的超参数配置，以提高DBN的性能和泛化能力
置信概率的含义如何？与置信区间有何关系？
http://cal.ceprei.com/news_details.asp?id=219&category_id=11 按测量不确定度的定义，合理赋予被测量之值的分散区间是包括全部被测量的测量结果的，即测量结果100%存在于这一区间。这一分散区间的半宽一般用a表示。但是如只要求某个区间只包含其95%的赋予被测量之值，这个区间就称为概率p=95%的置信区间，其半宽就是扩展不
文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑电氢耦合和碳交易的电氢能源系统置信间隙鲁棒规划》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 这标题涉及到一个复杂的能源系统规划问题，其中考虑了电氢耦合、碳交易和置信间隙鲁棒规划。以下是对标题各个部分的解读： 电氢耦合： 暗示这个能源系统涉及电能和氢能的集成，表明电力和氢气之间存在一种紧密的关联。这可能涉及到电力生成和氢气生产之间的协同工作，其中电能用于产生氢气，而氢气可能被用于
错误标注太多，不想人工检查？试试置信学习来自动找错
众所周知，在机器学习中，测试集是我们用来衡量模型性能的基准。但是，在实际工作中，我们或许会遇到这样一个问题，那就是不论用何种手段获取到的标注数据，都或多或少存在一些标注错误，这对模型精度的提升是一个不可忽视的问题。 在早前的一篇论文中，麻省理工 CSAIL 和亚马逊的研究者对 10 个主流机器学习数据集展开了研究[1]，结果发现平均有3.3%的数据标注错了，ImageNet，CIFAR100等知
多元时间序列 | Matlab遗传算法优化深度置信网络(GA-DBN)多变量时间序列预测
✅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 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划
基于遗传算法优化深度置信网络GA-DBN实现数据时序预测附matlab代码
✅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 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划
lecture13-BP算法的讨论和置信网
这是HInton课程第13课，这一课有两篇论文可以作为课外读物《Connectionist learning of belief networks》和《The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks》，（下文中采样和样本是同一个单词，泛化和生成是同一个单词，我是按照自己的理解在不同的上下文中进行不同的翻译，如果一个理解不通，可以换
EI论文故障识别程序：DBN深度置信/信念网络的故障识别Matlab程序，数据由Excel导入，直接运行！
适用平台：Matlab2021b版及以上 本程序参考中文EI期刊《基于变分模态分解和改进灰狼算法优化深度置信网络的自动转换开关故障识别》中的深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）部分进行故障识别，程序注释清晰，干货满满，下面对文章和程序做简要介绍。 这篇文献使用深度置信网络(DBN)来进行自动转换开关故障识别。DBN的训练过程分为预训练和反向微调两个阶段。预训
置信系数 表达了置信区间的计算_大家的资产组合合理吗？股票计算风险值VaR|历史模拟蒙特卡罗...
概念 资产组合的概念是指的：有资产在手的人对其持有的各种股票、债券、基金、现金及其他资产进行的合理组合。通过对资产的合理搭配，可以保证一定水平的盈利，还能把投资风险降到最低。 证券投资中，高收益往往伴随着高风险，人们期望收益越高越好，但是由于每种证券都有风险，若只考虑追求收益，资产过分集中和单一，一旦出现股票大跌，遭受损失的程度就会越大。因此，通过科学的分析和评估，将证券投资进行合理的搭配