CAPL激励函数有哪些

### 回答1：
CAPL (CAN Automation Programming Language) 激励函数有如下几种:

1. 延时函数：可以延迟特定的时间量。

2. 定时器函数：可以启动定时器并在指定的时间段后触发事件。

3. 变量函数：可以在程序中定义和使用变量。

4. 计数器函数：可以实现计数器功能，以记录特定事件的发生次数。

5. 数学函数：可以实现各种数学运算，如加减乘除等。

6. 字符串函数：可以实现对字符串的操作，如连接、比较等。

7. 数组函数：可以实现对数组的操作，如读取、修改等。

8. 控制结构函数：可以实现控制结构，如if语句、for循环等。

9. 消息处理函数：可以实现对CAN总线上的消息进行读取、写入等操作。

### 回答2：
CAPL（Canonical Polyadic Decomposition with Alternating Poisson Likelihood）激励函数是一种数学函数，用于多元观察数据的分解和建模。CAPL激励函数通常用于解决多维数据中的张量分解问题。

CAPL激励函数中常用的有以下几种：

1. 交替最小二乘法（Alternating Least Squares，ALS）：ALS是CAPL中常用的激励函数之一。它通过最小化观察数据与模型之间的残差来优化模型参数。ALS在每一步迭代中交替更新每个模型参数，直到收敛为止。

2. 交替泊松分布似然（Alternating Poisson Likelihood，APL）：APL是CAPL激励函数中的另一种常见选择。它使用泊松分布来建模观察数据，并通过最大化观察数据的似然函数来优化模型参数。与ALS类似，APL也是通过交替更新模型参数来实现的。

3. 均方误差激励函数（Mean Squared Error，MSE）：MSE是CAPL中常用的评价指标之一，用于衡量观察数据与模型预测之间的差异程度。在CAPL中，通过最小化MSE来优化模型参数，从而更好地拟合观察数据。

总之，CAPL激励函数有交替最小二乘法、交替泊松分布似然和均方误差激励函数等几种常见选择。这些激励函数在多元观察数据的分解和建模中发挥重要作用，可用于优化模型参数和评估模型拟合程度。