新安江模型参数SCE-UA全局优化稳定性研究，汤嘉辉，辛朋磊，SCE-UA方法广泛应用于新安江模型的参数优化中，在前人研究的基础上对参数的相关性，优化资料长短以及参数搜索范围与参数稳定性的关

本数据集采用中国105个辐射站点1981-2016年间的日值辐射观测数据和气象观测资料，选取用于计算Angstrom-Prescott（A-P）模型参数的8个预测方程；通过参数校正，评估和比较了8个预测方程的准确性和适用性，得到中国7个气候区太阳辐射Angstrom-Prescott模型参数预测和校正数据集（1981-2016）。该数据集包括：（1）中国105个辐射站点1981-2016年多年平均的的气候数据，包括气温、降水量和日照率（表1）；（2）选取的Angstrom-Prescott模型参数预测模型（表2）；（3）7个气候区Angstrom-Prescott模型校正参数的统计数据（表3）；（4）7个气候区Angstrom-Prescott模型参数校正模型和预测模型的性能数据（包括相关系数R2、均方根误差RMSE、纳什-萨特克利夫效率NSE和偏差百分比PBIAS）（表4）;（5）7个气候区Angstrom-Prescott模型全球性能指标数据（表5）。

浅析使用模型参数构造Java Swing组件.pdf

heston期权定价模型在进行期权定价时，需要填入五个已知参数。这五个参数需要达到定价误差最小，因此这本质上是一个误差极小化问题。本文使用模拟退火算法估计heston模型的五个参数。该压缩包中包含所有的python代码文件和所使用的期权数据。

根据压力AGc（Automatic Gauge control）的控制原理，对BISRA式AGC和动态设定型AGC在阶跃轧制力扰动下调整过程进行了研究；分析了理想模型参数情况下各算法的收敛性和稳态误差；推导出压力AGC算法收敛的模型参数取值区间和模型参数取值对压力AGC控制算法的收敛速度和稳态误差的影响。

失效数据样本过少会影响对高可靠性继电保护系统的可靠性评估，因此提出一种基于BP神经网络的继电保护系统可靠性评估方法。分析了可用于继电保护装置可靠性评估的分布模型及其特点；利用原始小样本失效数据训练BP神经网络，得到与原始数据样本规律相近的扩充数据样本；利用最小二乘法对扩充数据样本的分布模型进行参数估计。算例分析表明：利用扩充数据样本进行可靠性评估效果更好，在对继电保护装置进行可靠性评估时应根据选择的分布模型选择合适的经验公式。

本文描述了EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，有Matlab的详细程序

vgg加载训练好的模型和参数，包括vgg16_exported.json和vgg16_exported.h5，本人亲测，代码有效！！！打包文件和代码！！！ 本人第一次实现图像识别，CV的入门级别，却难到了多少人，都是因为网上资料不全！！！ 模型本人还自写了一次！和提供的vgg16_exported.json结构一模一样！全在代码里！！！ 代码演示：https://blog.csdn.net/mujie2015/article/details/117756243

针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题，提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率，随着迭代的进行自适应调整缩放因子，从而在初期保持种群多样性以避免早熟，并在后期逐步降低变异率，保留优良信息，避免最优解遭到破坏。交叉概率采用动态非线性增加的方法，提高了收敛速度。为了验证算法性能，针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究，并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中。结果表明改进算法的参数辨识精度高，收敛速度也比较快，有效提高了模型建立的精度与效率，为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径。

使用1stOpt软件进行Gompertz模型参数辨识