自適應過程是乙個不斷逼近目標的過程。它所遵循的途徑以數學模型表示，稱為自適應演算法。通常採用基於梯度的演算法，其中最小均方誤差演算法（即lms演算法）尤為常用。自適應演算法可以用硬體(處理電路)或軟體（程式控制）兩種辦法實現。前者依據演算法的數學模型設計電路，後者則將演算法的數學模型編製成程式並用計算機實現。演算法有很多種，它的選擇很重要，它決定處理系統的效能質量和可行性。
自適應均衡器的原理就是按照某種準則和演算法對其係數進行調整最終使自適應均衡器的代價(目標)函式最小化，達到最佳均衡的目的。而各種調整係數的演算法就稱為自適應演算法，自適應演算法是根據某個最優準則來設計的。最常用的自適應演算法有迫零演算法，最陡下降演算法，lms演算法，rls演算法以及各種盲均衡演算法等。在理論上證明了對於任何統計特性的雜訊干擾,vlms演算法優於lms演算法。
自適應演算法所採用的最優準則有最小均方誤差(lms)準則，最小二乘(ls)準則、最大訊雜比準則和統計檢測準則等，其中最小均方誤差(lms)準則和最小二乘(ls)準則是目前最為流行的自適應演算法準則。由此可見lms演算法和rls演算法由於採用的最優準則不同，因此這兩種演算法在效能，複雜度等方面均有許多差別。
最小均方演算法（least mean square, lms）是一種簡單、應用為廣泛的自適應濾波演算法， 是在維納濾波理論上運用速下降法後的優化延伸，早是由 widrow 和 hoff 提出來的。 該演算法不需要已知輸入訊號和期望訊號的統計特徵，「當前時刻」的權係數是通過「上一 時刻」權係數再加上乙個負均方誤差梯度的比例項求得。這種演算法也被稱為 widrow-hoff lms 演算法，在自適應濾波器中得到廣泛應用， 其具有原理簡單、引數少、收斂速度較快而且易於實現等優點。
隨著機器學習的發展，人工智慧（ai）將會越發智慧型化，這將為人類學習帶來不可想象的衝擊或者顛覆。（機器學習(machine learning, ml)一 門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。）網際網路學習引數的資料量是極其巨大的，而且隨著時間的 積累資料還在激增的以後；機器學習有可能在解決大資料處理方面有極大幫助，可能會大大節省時間和人力成本。同時，機器學習通過用資料或以往的經驗，以此優 化電腦程式的效能標準或者演算法。這在人類學習中，或者說是人們網路學習中，系統平台基於機器學習技術，通過分析和記錄學習者的資料，學習獲得規律和演算法，提供智慧型的個性化推薦和指導被會有極大優越性。比較機器學習而言，自適應學習僅僅是通過資料的處理、固定的演算法，實現半智慧型的個性化學習指導。
python opencv 自適應閾值演算法
簡單閾值演算法使用全域性閾值，但一副影象中不同位置的光照情況可能不同，全域性閾值會失去很多資訊。本文介紹一下python opencv中自適應閾值演算法。同樣的，先列出大綱 以下直接比較兩個自適應閾值演算法與簡單閾值演算法。自適應閾值演算法 0表示以灰度方式讀圖。否則後面用閾值演算法會出錯 也可以按...
TCP自適應重傳演算法
實質 tcp監視每條連線的效能，推斷出適當的超時時限值。當連線的效能改變時，tcp修改 時限值。為了蒐集自適應演算法所需要的資料，tcp記錄每個報文段傳送出去的時間和該報文段資料確認到達的時間。通過這兩個時間，計算傳輸過程中所需要的時間，即為樣本往返時間。通常，tcp軟體計算往返時間的加權平均值，作...
網格自適應 Fluent網格自適應
1，前言 國慶剛過，馬上就要上班，上課了，祝福大家事業學業都有新的進步，新的前途。2，內容簡介 我們在平時做流體分析時，經常會遇到乙個問題，當畫好的網格匯入fluent計算時，看了分析結果，想讓某一部分我們關注的點更加細化一些，我們不得不重新去網格軟體裡調整網格。今天介紹的fluent自帶的網格自適...