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基于梯度下降法的永磁同步电机单电流弱磁优化控制 被引量：37
1
作者 李珂 顾欣 +1 位作者 刘旭东 张承慧 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第15期8-15,共8页
针对目前的单电流弱磁控制方法无法实现内置式永磁同步电机高速区运行效率最优的问题,提出一种基于梯度下降的单电流弱磁优化控制方法。首先在分析单电流弱磁控制思想的基础上,根据电机运行点恒转矩方向在电流下降梯度上的投影关系,在... 针对目前的单电流弱磁控制方法无法实现内置式永磁同步电机高速区运行效率最优的问题,提出一种基于梯度下降的单电流弱磁优化控制方法。首先在分析单电流弱磁控制思想的基础上,根据电机运行点恒转矩方向在电流下降梯度上的投影关系,在线寻优修正交轴电压使其工作电流达到最小值,从而实现了系统效率的提升;同时证明了梯度下降方法在解决内置式永磁同步电机弱磁优化控制问题时结果的惟一性;最后分别搭建了基于Matlab/Simulink和d SPACE的仿真与试验平台,与现有弱磁优化方法的对比试验研究结果表明,该文提出的方法可提高内置式永磁同步电机高速区的运行效率,为系统的高效运行提供了有效途径。 展开更多
关键词 单电流控制 弱磁控制 永磁同步电机 梯度优化
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基于形态学开闭运算和梯度优化的分水岭算法的目标检测方法 被引量：13
2
作者 李朝锋 潘婷婷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第4期1593-1594,1600,共3页
提出了一种基于形态学开闭运算和梯度优化的分水岭算法的目标检测方法。该方法首先利用形态学开闭运算对原始图像进行平滑处理,再对梯度图像进行阈值优化,去除过多的区域极小值,然后利用分水岭分割算法检测目标,最后利用目标的面积和空... 提出了一种基于形态学开闭运算和梯度优化的分水岭算法的目标检测方法。该方法首先利用形态学开闭运算对原始图像进行平滑处理,再对梯度图像进行阈值优化,去除过多的区域极小值,然后利用分水岭分割算法检测目标,最后利用目标的面积和空间关系等特征去除少量误提目标。实验表明,新方法可以取得很好的效果。 展开更多
关键词 形态学开闭运算 梯度优化 分水岭 目标检测
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人参皂甙的反相高效液相色谱多台阶梯度优化方法 被引量：10
3
作者 马小琼 王龙星 +3 位作者 徐青 张峰 肖红斌 梁鑫淼 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期238-242,共5页
建立了一种反相高效液相色谱多台阶梯度分离人参皂甙的方法 .该方法以乙腈 -水溶液为流动相 ,通过一系列等度实验 ,获得了 8种人参皂甙 Rg1 ,Re,Rf,Rg2 ,Rb1 ,Rc,Rb2和 Rd的色谱保留参数 ,发现两参数保留方程不适合用于人参皂甙这种天... 建立了一种反相高效液相色谱多台阶梯度分离人参皂甙的方法 .该方法以乙腈 -水溶液为流动相 ,通过一系列等度实验 ,获得了 8种人参皂甙 Rg1 ,Re,Rf,Rg2 ,Rb1 ,Rc,Rb2和 Rd的色谱保留参数 ,发现两参数保留方程不适合用于人参皂甙这种天然产物的分离条件的优化 ,而三参数保留方程的高精度才可满足预测的要求 .在三参数保留方程的基础上 ,通过计算确定了 8种人参皂甙 (包括 3台阶梯度 )的液相色谱分离条件 .通过实验对此优化条件进行了验证 ,实验结果显示了较好的预测精度和分离度 .将本方法用于分离人参皂甙 ,分析时间短且分离度高 。 展开更多
关键词 人参皂甙 反相高效液相色谱法 等度台阶梯度优化方法 分离 人参
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时变大滞后系统的自适应灰色预测PID控制 被引量：14
4
作者 刘红军 韩璞 姚万业 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2004年第5期44-47,共4页
为对时变大滞后系统实现快速有效的实时控制,将二次型性能指标引入到 PID 控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应 PID 的最优控制律, 并进行了稳定性分析。同时将自适应 PID 与灰色预测器相结合, 用预... 为对时变大滞后系统实现快速有效的实时控制,将二次型性能指标引入到 PID 控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应 PID 的最优控制律, 并进行了稳定性分析。同时将自适应 PID 与灰色预测器相结合, 用预测结果代替被控对象测量值, 克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,实现了“事先调节”。仿真结果表明,对时变的大滞后系统具有很强的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 大滞后 PID控制器 自适应PID 仿真结果 鲁棒性 时变 二次型性能指标 加权系数 反馈 系统实现
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自寻优自适应动态面控制 被引量：10
5
作者 王允建 刘贺平 王玲 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期939-942,957,共5页
针对一类不确定非线性系统的跟踪问题,利用神经网络和动态面技术设计控制器,提出一种控制器参数自寻优策略.在每个子系统中,应用径向基函数(RBF)神经网络逼近该子系统中的不确定项;在每一步递推中,引入一个滤波器以克服反推技术中控制... 针对一类不确定非线性系统的跟踪问题,利用神经网络和动态面技术设计控制器,提出一种控制器参数自寻优策略.在每个子系统中,应用径向基函数(RBF)神经网络逼近该子系统中的不确定项;在每一步递推中,引入一个滤波器以克服反推技术中控制项爆炸的缺点.通过定义一个优化目标函数,应用梯度法在控制器参数可行解中寻找一组最优的控制器参数.数值仿真表明该方案是可行的. 展开更多
关键词 非线性系统 不确定系统 动态面控制 梯度优化
原文传递
基于卷积神经网络的多任务图像语义分割 被引量：11
6
作者 梁博 于蕾 李爽 《无线电工程》 2019年第7期575-580,共6页
传统分割方法只能对目标物体进行像素及语义信息解读并不能确定出目标的相对位置信息,另外室内环境复杂、光线不均匀、物体尺度较多且差异较大,尤其是对于小目标的分割效果不好。提出了基于全卷积神经网络的多任务语义分割算法,通过在... 传统分割方法只能对目标物体进行像素及语义信息解读并不能确定出目标的相对位置信息,另外室内环境复杂、光线不均匀、物体尺度较多且差异较大,尤其是对于小目标的分割效果不好。提出了基于全卷积神经网络的多任务语义分割算法,通过在检测框架添加用于预测与现有分支并行的对象像素级分割,实现了图像像素分割与目标物体检测相结合的多任务分割技术。加入RoIAlign方法去除了量化操作,使原图中的像素和特征图中的像素完全对齐,消除了像素偏差、提高了精度,改进的梯度优化算法加速了模型收敛。通过mAP指标评估算法在公共数据集和实际应用场景中的有效性和广泛性,实验结果证明该方法的准确率明显高于传统的单任务分割算法。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 语义分割 ROI Align 梯度优化
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基于深度残差网络的多损失头部姿态估计 被引量：10
7
作者 齐永锋 马中玉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期247-253,共7页
为提高真实场景下头部姿态估计的准确性,提出一种采用深度残差网络的头部姿态估计方法。将深度残差网络RestNet101作为主干网络,引入优化器提高深层卷积网络训练时的梯度稳定性,使用RGB图像并采用分类器计算交叉熵损失,同时结合回归损... 为提高真实场景下头部姿态估计的准确性,提出一种采用深度残差网络的头部姿态估计方法。将深度残差网络RestNet101作为主干网络,引入优化器提高深层卷积网络训练时的梯度稳定性,使用RGB图像并采用分类器计算交叉熵损失,同时结合回归损失预测欧拉角表示头部姿态。实验结果表明,与FAN地标检测方法和无关键点细粒度方法相比,该方法在AFLW2000数据集和BIWI数据集上的平均绝对误差值更小,分别达到5.396和2.922,在300W_LP数据集上测试精度超过95%,在真实场景下具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度残差网络 欧拉角 梯度优化 回归损失 姿态估计
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基于高斯过程的表情动作单元跟踪技术 被引量：5
8
作者 王磊 邹北骥 +1 位作者 彭小宁 潘丽丽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2087-2091,共5页
在表情动作单元的跟踪中有两个常见问题:一是跟踪结果有小幅而频繁的抖动;二是跟踪过程会产生难以检测的误差.针对这两个问题,本文提出了一种基于高斯过程和粒子滤波的表情动作单元跟踪技术.实验结果表明本文算法比传统的梯度优化和粒... 在表情动作单元的跟踪中有两个常见问题:一是跟踪结果有小幅而频繁的抖动;二是跟踪过程会产生难以检测的误差.针对这两个问题,本文提出了一种基于高斯过程和粒子滤波的表情动作单元跟踪技术.实验结果表明本文算法比传统的梯度优化和粒子滤波法具有更好的平滑性和跟踪精度,而精度的优势在头部有偏转的情况下尤为突出. 展开更多
关键词 表情动作单元跟踪 梯度优化 粒子滤波 高斯过程
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梯度优化的有理函数图像插值 被引量：9
9
作者 杜宏伟 张云峰 +2 位作者 包芳勋 王平 张彩明 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期766-777,共12页
目的 对图像纹理区域的细节保持一直以来是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种梯度优化的有理函数图像插值算法。方法 首先,构造了一种新的含有可调参数的双变量有理插值函数,随着参数的不同取值,该函数具有不同的表达形式,它是... 目的 对图像纹理区域的细节保持一直以来是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种梯度优化的有理函数图像插值算法。方法 首先,构造了一种新的含有可调参数的双变量有理插值函数,随着参数的不同取值,该函数具有不同的表达形式,它是多项式模型和有理模型的有机统一体;其次,根据图像的区域特征,利用等值线方法将图像自适应地划分为纹理区域和平滑区域,纹理区域采用有理模型插值,平滑区域采用多项式模型插值;最后,根据各向同性Sobel算子计算插值单元的图像梯度,确定纹理方向,不同纹理方向的插值单元用相应的权重对中心点进行优化。结果 从客观数据、主观效果、时间复杂度3个方面对重建图像进行评价,客观数据包括峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM),从实验结果可以看出,本文算法的PSNR平均提高了0.14~1.50d B,SSIM平均提高了0.005~0.097。从主观效果来看,本文算法的重建图像的纹理细节更加丰富,边缘结构更加清晰,从时间复杂度来看,本文算法的平均运行时间是3.77 s,分别比DFDF(directional filtering and data fusion)、NEDI(new edgedirected interpolation)、RSAI(robust soft-decision adaptive interpolation)、Lee’s、NARM(nonlocal autoregressive model)算法快了3.28倍、5.26倍、53.28倍、43.53倍、418.54倍。特别地,对于Baboon、Barbara、Metal这类纹理细节丰富的图像,本文算法在峰值信噪比和结构相似性上较对比算法有突出优势,主观效果有明显提高。结论 基于构造的双变量有理插值模型,本文提出了一个梯度优化的有理函数图像插值算法,实验结果表明,该算法在图像纹理细节和边缘结构保持方面具有良好的视觉效果,有效提高了插值图像质量,且时间复杂度较低。 展开更多
关键词 图像插值 有理函数 梯度优化 区域划分 等值线方法
原文传递
基于改进DDPG的无人驾驶避障跟踪控制 被引量：6
10
作者 李新凯 虎晓诚 +1 位作者 马萍 张宏立 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期44-55,共12页
无人驾驶汽车在跟踪避障控制过程中,被控对象具有非线性特征且被控参数多变,线性模型及固定的无人驾驶车辆数学模型难以保证车辆在复杂环境下的安全性和稳定性,并且无人驾驶离散化控制过程增加了控制难度。针对此类问题,为提高无人驾驶... 无人驾驶汽车在跟踪避障控制过程中,被控对象具有非线性特征且被控参数多变,线性模型及固定的无人驾驶车辆数学模型难以保证车辆在复杂环境下的安全性和稳定性,并且无人驾驶离散化控制过程增加了控制难度。针对此类问题,为提高无人驾驶汽车实时控制跟踪轨迹的精度,同时降低整个控制过程的难度,文中提出了一种基于蒙特卡洛-深度确定性策略梯度(MC-DDPG)的无人驾驶汽车避障跟踪控制算法。该算法基于深度强化学习网络搭建控制系统模型,在策略学习采样过程中采用优秀的训练样本,使用蒙特卡洛方法优化网络训练梯度,对算法的训练样本采取优劣区分,使用优异的样本通过梯度算法寻找最优的网络参数,从而增强网络算法的学习能力,实现无人驾驶汽车的更优连续控制。在计算机模拟环境TORCS中对该算法进行仿真实验,结果表明,应用MC-DDPG算法可以有效地实现无人驾驶汽车的避障跟踪控制,其控制的无人驾驶汽车的跟踪精度及避障效果均优于深度Q网络算法和DDPG算法。 展开更多
关键词 无人驾驶 动态避障 深度确定性策略梯度 轨迹跟踪 梯度优化
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超临界机翼多目标气动优化设计的策略与方法 被引量：7
11
作者 李润泽 张宇飞 陈海昕 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期160-170,共11页
超临界机翼的气动设计十分复杂,往往需要借助于有效的优化手段。然而,优化方法本身往往无法直接表达真实完整的设计意图,因此需要将工程需求和约束转换为优化方法所能处理的数学形式。本文首先探讨了梯度优化方法和进化类优化方法在气... 超临界机翼的气动设计十分复杂,往往需要借助于有效的优化手段。然而,优化方法本身往往无法直接表达真实完整的设计意图,因此需要将工程需求和约束转换为优化方法所能处理的数学形式。本文首先探讨了梯度优化方法和进化类优化方法在气动优化中的表现。之后简要总结了前人在飞机气动设计中提出的准则和要求,并基于压力分布形态定义了超临界机翼气动设计的关键特征及定量要求,探究其在超临界机翼气动优化设计中的应用效果。研究结果表明,在多目标优化中引入面向压力分布形态特征的目标和约束,能有效引导优化体现工程设计思想,进而提高优化效率。 展开更多
关键词 多目标优化 梯度优化 伴随方法 气动设计 压力分布引导 人在回路
原文传递
基于动态贝叶斯网的航班延误传递分析 被引量：7
12
作者 丁建立 赵键涛 +2 位作者 曹卫东 胡海生 黄威 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第12期3311-3316,共6页
为对航班延误传递的特性进行研究,采用动态贝叶斯网络对延误传递过程进行分析。在动态贝叶斯网络结构确定的条件下,不同的参数学习方法效果不同,以似然函数作为度量准则,比较两种不同的参数学习方法在相同数据集下的学习结果,在较好的... 为对航班延误传递的特性进行研究,采用动态贝叶斯网络对延误传递过程进行分析。在动态贝叶斯网络结构确定的条件下,不同的参数学习方法效果不同,以似然函数作为度量准则,比较两种不同的参数学习方法在相同数据集下的学习结果,在较好的学习结果上,对航班延误传递的特性进行分析。分析结果表明,当上游航班发生延误时,若飞机过站时间充分,大多数情况下延误可被吸收,为航班延误传递的关键环节过站时间的设置提供了很好的参考;航班延误传递是一个非稳态过程,当延误在传递的过程中时,延误时间的不确定性是逐渐增大的,预测准确的可能性是逐渐减小的。 展开更多
关键词 航班延误传递 动态贝叶斯网 参数学习 EM算法 梯度优化
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基于优化后流动敏感黑血序列的豆纹动脉3T磁共振成像 被引量：7
13
作者 李律 周赜辰 +1 位作者 苑纯 郭华 《波谱学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期528-538,共11页
豆纹动脉是大脑内部的重要动脉，其阻塞往往会导致腔隙性脑梗死．现在在临床上主要利用数字减影血管造影（Digital Subtraction Angiography，DSA）技术实现豆纹动脉成像，然而DSA的有创性是其重要的限制因素．有研究表明，在高场磁共... 豆纹动脉是大脑内部的重要动脉，其阻塞往往会导致腔隙性脑梗死．现在在临床上主要利用数字减影血管造影（Digital Subtraction Angiography，DSA）技术实现豆纹动脉成像，然而DSA的有创性是其重要的限制因素．有研究表明，在高场磁共振系统（7 T）下，时间飞跃法（Time-Of-Flight，TOF）已经能够得到较好的豆纹动脉影像，但是在临床使用的1.5 T或3 T磁共振系统下，由于豆纹动脉的管腔直径非常小（大约为0.3-0.7 mm）、血流速度比较慢，对其成像仍然是个挑战．该文主要研究了在3 T磁共振系统下使用流动敏感黑血（Flow-Sensitive Black-Blood，FSBB）序列对豆纹动脉进行成像的方法，并对该成像序列中流动敏感梯度的设计进行了优化，使其在扫描时间和图像分辨率、对比度、信噪比等方面都能够基本满足临床使用的要求． 展开更多
关键词 磁共振成像(MRI) 磁共振血管造影(MRA) 豆纹动脉 流动敏感黑血(FSBB)技术 梯度优化
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基于梯度优化物理信息神经网络求解复杂非线性问题 被引量：5
14
作者 田十方 李彪 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期9-19,共11页
近年来,物理信息神经网络(PINNs)因其仅通过少量数据就能快速获得高精度的数据驱动解而受到越来越多的关注.然而,尽管该模型在部分非线性问题中有着很好的结果,但它还是有一些不足的地方,如它的不平衡的反向传播梯度计算导致模型训练期... 近年来,物理信息神经网络(PINNs)因其仅通过少量数据就能快速获得高精度的数据驱动解而受到越来越多的关注.然而,尽管该模型在部分非线性问题中有着很好的结果,但它还是有一些不足的地方,如它的不平衡的反向传播梯度计算导致模型训练期间梯度值剧烈振荡,这容易导致预测精度不稳定.基于此,本文通过梯度统计平衡了模型训练期间损失函数中不同项之间的相互作用,提出了一种梯度优化物理信息神经网络(GOPINNs),该网络结构对梯度波动更具鲁棒性.然后以Camassa-Holm(CH)方程、导数非线性薛定谔方程为例,利用GOPINNs模拟了CH方程的peakon解和导数非线性薛定谔方程的有理波解、怪波解.数值结果表明,GOPINNs可以有效地平滑计算过程中损失函数的梯度,并获得了比原始PINNs精度更高的解.总之,本文的工作为优化神经网络的学习性能提供了新的见解,并在求解复杂的CH方程和导数非线性薛定谔方程时用时更少,节约了超过三分之一的时间,并且将预测精度提高了将近10倍. 展开更多
关键词 物理信息神经网络 梯度优化 CAMASSA-HOLM 方程 导数非线性薛定谔方程 peakon解 怪波解
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基于并行运算的双层图像锐化方法 被引量：5
15
作者 张巍 贺星 +3 位作者 霍颖翔 滕少华 滕毅 李日贵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2325-2329,共5页
针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部... 针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。 展开更多
关键词 图像放大 图像锐化 并行设计 双层锐化算法 梯度优化
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基于QHAdam梯度优化算法的最小二乘逆时偏移 被引量：5
16
作者 王绍文 宋鹏 +3 位作者 谭军 解闯 赵波 毛士博 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2673-2680,共8页
最小二乘逆时偏移(LSRTM)通常基于梯度类算法,经过几十次甚至上百次的迭代得到最终的成像剖面,然而常规最小二乘逆时偏移其在迭代过程中,所求梯度通常不做优化处理,导致最小二乘逆时偏移的收敛效率和成像精度不高,并且每次迭代的模型更... 最小二乘逆时偏移(LSRTM)通常基于梯度类算法,经过几十次甚至上百次的迭代得到最终的成像剖面,然而常规最小二乘逆时偏移其在迭代过程中,所求梯度通常不做优化处理,导致最小二乘逆时偏移的收敛效率和成像精度不高,并且每次迭代的模型更新处理还需付出1~2次的波场延拓计算代价来获取迭代步长.本文将深度学习中的优化算法QHAdam引入到传统时间域最小二乘逆时偏移计算中,可在付出极小计算代价的前提下,直接获得优化的模型更新量,同时避免了迭代步长的求取.Marmousi模型实验结果显示,相比于常规最小二乘逆时偏移算法,基于QHAdam梯度优化算法的最小二乘逆时偏移其收敛效率和成像精度更高,且由于减少了迭代步长的求取步骤,其也具有更高的计算效率;相对于基于Adam算法最小二乘逆时偏移,本文方法也具有更高的收敛效率和收敛精度. 展开更多
关键词 最小二乘逆时偏移 梯度优化 QHAdam 深度学习
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多层前向人工神经网络图像分类算法 被引量：5
17
作者 顾哲彬 曹飞龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期238-243,共6页
传统人工神经网络的输入均为向量形式,而图像由矩阵形式表示,因此,在用人工神经网络进行图像处理时,图像将以向量形式输入至神经网络,这破坏了图像的结构信息,从而影响了图像处理的效果。为了提高网络对图像的处理能力,文中借鉴了深度... 传统人工神经网络的输入均为向量形式,而图像由矩阵形式表示,因此,在用人工神经网络进行图像处理时,图像将以向量形式输入至神经网络,这破坏了图像的结构信息,从而影响了图像处理的效果。为了提高网络对图像的处理能力,文中借鉴了深度学习的思想与方法,引进了具有矩阵输入的多层前向神经网络。同时,采用传统的反向传播训练算法(BP)训练该网络,给出了训练过程与训练算法,并在USPS手写数字数据集上进行了数值实验。实验结果表明,相对于单隐层矩阵输入前向神经网络(2D-BP),所提多层网络具有较好的分类效果。此外,对于彩色图片分类问题,利用所提出的2D-BP网络,给出了一个有效的可行方法。 展开更多
关键词 多层前向神经网络 学习算法 图像分类 梯度优化
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全脑全脊髓放疗中不同优化方法的对比研究
18
作者 刘丽丽 徐珊 +1 位作者 冉付荣 刘强 《医疗卫生装备》 CAS 2024年第9期62-66,共5页
目的:对比梯度优化(gradient optimization,GO)方法和动态多叶准直器自动优化(dynamic multi-leaf collimator automatic optimization,dMLC-AO)方法在全脑全脊髓放疗(craniospinal irradiation,CSI)中的剂量学参数差异,为Monaco治疗计... 目的:对比梯度优化(gradient optimization,GO)方法和动态多叶准直器自动优化(dynamic multi-leaf collimator automatic optimization,dMLC-AO)方法在全脑全脊髓放疗(craniospinal irradiation,CSI)中的剂量学参数差异,为Monaco治疗计划系统的CSI计划设计提供可行性参考。方法:回顾性选取在某院接受CSI的15例患者,通过Monaco治疗计划系统为每例患者设计GO计划(作为GO组)和dMLC-AO计划(作为dMLC-AO组)进行容积旋转调强放疗。比较2组的计划靶区(planning target volume,PTV)、剂量衔接区、危及器官的剂量学参数。采用SPSS 24.0统计学软件进行数据分析。结果:dMLC-AO组的D98%和均匀性指数略优于GO组,差异有统计学意义(P<0.05),但2组的D2%、D50%和适形性指数比较,差异无统计学意义(P>0.05)。除肠道Dmean外,2组的危及器官辐射剂量差异无统计学意义(P>0.05)。GO组较dMLC-AO组跌落区的剂量分布更均匀有序,GO组中段计划36 Gy等剂量线覆盖的靶区长度明显长于dMLC-AO组。结论:GO方法相较于dMLC-AO方法可有效地控制CSI计划剂量衔接区的剂量跌落。 展开更多
关键词 全脑全脊髓放疗 梯度优化 动态多叶准直器自动优化 容积旋转调强放疗
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基于分解策略的飞行器气动隐身优化设计研究 被引量：4
19
作者 陈保 白俊强 黎明 《气体物理》 2019年第6期40-49,共10页
为了综合提高飞行器的气动性能与隐身性能,文章利用基于分解策略的梯度优化方法,对某跨声速机翼进行气动隐身综合优化设计.采用Tchebycheff方法,将气动隐身多学科多目标优化问题分解为多个单目标优化子问题,再对每个单目标子问题进行梯... 为了综合提高飞行器的气动性能与隐身性能,文章利用基于分解策略的梯度优化方法,对某跨声速机翼进行气动隐身综合优化设计.采用Tchebycheff方法,将气动隐身多学科多目标优化问题分解为多个单目标优化子问题,再对每个单目标子问题进行梯度优化.通过求解离散伴随方程获得气动目标对设计变量的梯度,采用自动微分方法对物理光学法(physical optics,PO)程序进行微分,即可得到雷达散射截面(radar cross section,RCS)对设计变量的梯度.经过综合优化,获得优化解集中各给定权重系数对应下的分支解,相比初始机翼,优化机翼的阻力系数减小,升阻比提高,重点方位的雷达散射截面均值减小,验证了该优化设计方法具有较好的实用性. 展开更多
关键词 分解策略 梯度优化 离散伴随方程 多学科优化 物理光学法
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基于梯度技术优化肺结核继发纤维纵隔炎引发的肺动脉高压的CT图像分析
20
作者 纳建荣 严梅 +1 位作者 褚娇娇 王一帆 《中国病原生物学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第9期1053-1056,共4页
目的本研究旨在开发并评估基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型,用于从梯度优化后的CT图像中自动识别肺结核继发纤维纵隔炎引发的肺动脉高压。方法通过采用梯度优化算法对CT图像进行处理,结合使用梯度下降法进行模型训练以提高诊断的... 目的本研究旨在开发并评估基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型,用于从梯度优化后的CT图像中自动识别肺结核继发纤维纵隔炎引发的肺动脉高压。方法通过采用梯度优化算法对CT图像进行处理,结合使用梯度下降法进行模型训练以提高诊断的精确性和效率。开发过程中,首先对数据进行归一化处理并应用数据增强技术以提升模型的泛化能力。采用的U-Net网络架构为基础框架,模型通过Adam优化器进行训练,初步学习率设置为0.001,并通过早停机制防止过拟合。采用精确度、召回率、F1分数和接收者操作特征曲线(ROC)下的面积(AUC)等关键指标进行评估。在独立测试集上,模型展现出了优异的表现。结果在独立测试集上,该模型展现出优异的性能。戴斯系数、召回率和精准率的平均值分别为0.789、0.794和0.820。结果表明,该模型能有效识别肺动脉高压的CT图像特征。模型在不同程度的肺结核患者中表现稳定,重度和极重度肺结核患者中的平均戴斯系数、召回率和精准率均达到0.80以上,而在轻度患者中这些指标稍低。模型的敏感性为85%,特异性为88%,F1分数为86%,接收者操作特征曲线(AUC)下的面积为96%,显示出优秀的诊断能力。结论经过优化后的图像构建的模型能够有效地识别肺动脉高压的CT图像特征,对于临床诊断和治疗规划具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 梯度优化 深度学习 CT图像 肺结核 肺动脉高压
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