广义加性模型

这是一个简单的示例，展示了如何在R语言中使用广义加性模型（GAM）。

介绍了一种基于局部线性化模型的广义预测控制 (GPC) 方法，用于控制非线性双罐系统。该方法通过在平衡点附近对非线性系统进行线性化，并利用广义预测控制算法实现对罐体液位的精确控制。Simulink模型中包含了非线性双罐系统的动态模型、S函数控制器以及用于计算GPC系数的函数。 模型文件： TwoTank.mdl: Simulink 模型文件 T2Tank.m: 双罐系统 S 函数文件 T2TankControl.m: 控制器 S 函数文件 GPCcoef.m: 计算 GPC 系数的函数文件 Radial.m: 计算 sign(x)sqrt(|x|) 的函数文件 使用方法： 用户可以修改参考信号（阶跃函数）的最终值，但需要注意的是，该值不应偏离平衡点太多，以确保线性化模型的有效性。

本工具提供对一维信号进行加窗 RMS 计算的功能，可选择重叠或非重叠窗口。 使用方法：1. 输入信号向量。2. 指定窗口长度（样本数量）。3. 选择是否重叠窗口。4. 选择是否对最后一个窗口进行零填充。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

MATLAB程序提供信噪比为10的信号加噪功能，用户可根据需求进行调整。

Matlab应用于实用性模型开发，重点在于内阻的有效建模和应用。

这个程序可以直接在Matlab中的S函数模块中使用，是一个优化版本。

贝加莫大学工程学院针对贝加莫省开发了一种简化的GIS方法，用于滑坡风险评估。该方法易于理解、快速、不严谨，但可靠性好。研究计划进一步完善风险模型，并尝试更严格的方法以优化成果。

在Zalo AI挑战中的问答中，使用常见的算法解决问题，包括推理和Bidaf。特别是使用预训练的BERT多语言模型。数据分为85%的训练集和15%的测试集，测试集包括2,200个样本，根据标签分布进行划分。使用越南语预训练的ELMo从句子中提取特征。模型在公共测试集中表现超过55%的准确度，但可能存在过拟合现象。第二个方向是使用预训练的BERT多语言模型，火车测试数据表现出色，测试集准确度约为75-76%，提交时为73-74%。结果显示训练集和测试集结果相似。

Matlab泊松分布验证代码适用于广义线性模型，支持 '正态'/'伽马'/'inv_gsn'/'泊松'/'二项式' 分布类型，并且兼容 'id'/'log'/'s​​qroot'/'power'/'logit'/'probit'/'recip'/'complog' 等链接函数。该程序基于GLM软件包，修改自Peter Dunn的软件包，无需GLMLAB GUI，输出结果类似于R。此外，软件包还提供额外的拟合度统计量。使用时，需提供X和Y变量结构，每个变量为N x 1列向量，例如：Y.Distance = ... X.Speed = ... X.Time = ... 可选择性地提供权重（结构W）和偏移量（结构O）。对于二项式分布，Y应包含两列变量：响应和样本大小。