动量法

附加动量法通过考虑误差曲面的变化趋势来优化 BP 神经网络的权值修正过程。 在每次迭代中，该方法不仅考虑当前误差梯度，还引入动量因子 mc（通常设置为 0.95 左右）来传递上次权值调整的影响。 这意味着权值更新的方向不仅受当前梯度的影响，还受到先前更新方向的影响，从而帮助网络更快、更稳定地收敛到全局最小值。

P = -1:0.1:1，T = [-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]，建立了采用附加动量法的BP神经网络模型，结合matlab实现的方法进行了详细探讨。

SAS动量效应代码是Titman动量效应策略的实现，主要通过CRSP数据库提取数据进行动量策略检验。该代码采用SAS语言编写，构建momentum投资组合，具体是基于Jegadeesh和Titman在1993年提出的动量投资策略。动量效应指股票价格变化趋势对未来价格的影响，是金融市场常见现象之一。代码从CRSP数据库中提取月度回报数据，计算股票动量值，然后构建投资组合。主要包括指定选项、历史交易代码和股票代码获取以及动量投资组合构建过程。代码不仅适用于投资决策、风险管理和资产配置，还可用于教学和研究目的。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

TRAPEZOID方法用于数值计算和分析练习中的数值积分。函数f以符号变量x和内联函数的形式给出，例如 f = inline('x^2+2*x-2')。如果函数f是三角函数，则可以输入第四个参数 'trigonom'、'trig' 或 1。对于三角函数的计算，X 应以度为单位。upl 和 lowl 分别代表积分上限和下限。需要注意的是，不必遵循限制的顺序，代码中的条件语句会自动处理上下限。

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系方式如果您对代码有任何建议，请联系李鑫邮箱：[电子邮件地址]主页：[主页地址] 安装 克隆GIT存储库：$ git clone [git仓库地址] 运行 启动Matlab并导航到存储库运行演示脚本以测试跟踪器：| >> demo_TADT

牛顿法在 MATLAB 中的实现

利用已有的4个基站的测距数据，分别使用不同的算法（基于TOA的三边法和最大似然法，基于TDOA的Fang，Chan，Taylor，Friedland）计算移动台的位置坐标。读者可以修改为自己的测距数据，实现未知节点的定位。