AR 模型参数估计完整代码 附代码详细说明

介绍 本博文中的代码，实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5，并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model。 函数式模型 官网上给出的调用一个训练好模型，并输出任意层的feature。 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer(‘block4_pool’).output) 但是这有一个问题，就是新的model，如果输入inputs和训练好的model的inputs大小不同呢？比如我想建立一个输入是600x600x3的新model，但是训练好的model输入是200

摩擦力 LuGre模型能很好地解释摩擦力的动静力特性,但确定 LuGre参数时却非常困难。利用改进遗传算法辨识 LuGre模型参数时,静力参数辨识与传统方法相同,动力参数辨识时利用伺服系统输出的位移(或加速度)以及输出的控制力直接进行参数辨识。辨识过程中把控制力作为目标逼近值,进而可以辨识出 2个动力参数。从参数辨识结果看,基于改进遗传算法的 LuGre摩擦模型的静动力非线性参数辨识精确很高,参数辨识速度快,鲁棒性能好。

EM算法在混合正态分布模型参数估计中的应用研究.docx

该程序使用ME Davis和RJ Davis在McGraw Hill的《化学React工程原理》（2003年）中给出的数据来确定Michaelis-Menten模型的常数Rmax和Km。该数据表示底物（儿茶酚）浓度与时间的关系。 该数据是使用固定在聚合物凝胶中以催化儿茶酚形成左旋多巴的React的草本植物获得的。

FLUENT中湍流模型参数设置 湍流强度 水力直径L：对于圆管取直径，对于其它形状取等效水力直径确定； 湍动耗散率 ，Cμ＝0.09 湍动能 比耗散率 式中， 为湍流长度尺度，l＝0.07L

步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数

使用教程：https://www.guyuehome.com/8604，该教程中output文件夹中的模型文件，因为单个文件上传github有大小限制所以拿出来单独上传，mAP = 90.89662

针对航天器热控涂层性能的退化规律，提出了类指数模型、指数-指数组合模型，并应用LM(阻尼最小二乘法)算法给出了模型参数的求解方法．利用美国Teflon型涂层地面模拟试验数据进行模型参数求解，并应用得到的模型进行预测外推，将各模型对应的预测结果以及国际上常用的简单指数模型对应的预测结果和美国9年时间跨度的试验数据进行了比较．比较结果表明，提出的模型和给出的方法对于航天器热控涂层性能退化预测是有效的和可行的，并且预测结果优于已有的简单指数模型．

基于GB50010-2010规范的塑性损伤模型参数计算_张田V1.1.2.xlsx