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基于梯度优化自适应指数平滑法的风电场短期风速预测方法研究 被引量：2
1
作者 张君 薛莉 +2 位作者 王波 关永昌 赵鑫 《机电工程》 CAS 2016年第7期895-899,共5页
针对传统的三次指数平滑法预测精度不高、自适应遍历三次指数平滑法计算效率低等问题,引入了梯度优化算法,提出了一种基于梯度优化自适应指数平滑法的风电场短期风速预测方法。该方法可以在很短时间内获得最优平滑系数α,而且在最优平... 针对传统的三次指数平滑法预测精度不高、自适应遍历三次指数平滑法计算效率低等问题,引入了梯度优化算法,提出了一种基于梯度优化自适应指数平滑法的风电场短期风速预测方法。该方法可以在很短时间内获得最优平滑系数α,而且在最优平滑系数下大大提高了预测的准确性,对后续的风速预测精确性有大大的提高。将该方法与传统的指数平滑法、灰色预测法、梯度优化指数平滑法等诸多方法作了比较。研究结果表明,本研究方法在计算效率上,比动态遍历指数平滑法提高近80%,而在预测精度上,比传统指数平滑法和灰色预测法分别提高了27%和32%,该预测模型在风速变化平缓和波动情况下均具有较高的精度,以上结果验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 风速预测 自适应 平滑系数 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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时变大滞后系统的自适应灰色预测PID控制 被引量：14
3
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
4
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
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基于卷积神经网络的多任务图像语义分割 被引量：11
5
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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基于高斯过程的表情动作单元跟踪技术 被引量：5
6
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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基于深度残差网络的多损失头部姿态估计 被引量：9
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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超临界机翼多目标气动优化设计的策略与方法 被引量：7
8
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
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基于动态贝叶斯网的航班延误传递分析 被引量：7
9
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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基于改进DDPG的无人驾驶避障跟踪控制 被引量：2
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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全脑全脊髓放疗中不同优化方法的对比研究
11
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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基于稳定Adam和空间域变换的对抗样本生成算法
12
作者 张玉婷 向海昀 +1 位作者 李倩 廖浩德 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期251-258,共8页
深度神经网络广泛应用于图像分类、目标检测、自然语言处理等领域,但其容易受到对抗样本攻击。现有的多数攻击都是基于快速梯度符号法,通过在输入中添加相同幅度的扰动达到攻击效果,这些方法虽然有效但并不利于快速找到具有泛化能力的... 深度神经网络广泛应用于图像分类、目标检测、自然语言处理等领域,但其容易受到对抗样本攻击。现有的多数攻击都是基于快速梯度符号法,通过在输入中添加相同幅度的扰动达到攻击效果,这些方法虽然有效但并不利于快速找到具有泛化能力的对抗样本。针对对抗样本的泛化性,提出一种结合稳定自适应矩估计和空间域变换的梯度优化算法来改进现有的对抗样本生成算法。将Nesterov算法引入一阶矩估计的更新中,基于AdaBelief算法,将Belief参数应用于二阶矩估计,同时根据指数衰减率计算衰减步长以获取更稳定的梯度。从数据增强的角度考虑,在对抗样本生成的过程中将输入样本在空间域进行变换,通过加权不同变换的梯度来更新原有梯度,从而提高对抗样本的可迁移性。实验结果表明,改进算法对抗样本性能显著提升,其白盒攻击成功率能够保持在99.6%以上,同时黑盒攻击成功率可提高到74.5%。 展开更多
关键词 对抗样本 梯度优化 矩估计 图像变换 可迁移性 黑盒攻击
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基于鲁棒交叉熵与梯度优化的安全强化学习方法
13
作者 周娴玮 张锟 叶鑫 《软件导刊》 2024年第9期143-149,共7页
智能体在复杂环境下执行任务时,如何保证安全性和效率性是一个很大的难题。传统强化学习方法解决智能体决策问题时采用无模型的强化学习,利用大量数据不断试错寻找最优策略,忽略了智能体的训练成本和安全风险,因此无法有效保证决策的安... 智能体在复杂环境下执行任务时,如何保证安全性和效率性是一个很大的难题。传统强化学习方法解决智能体决策问题时采用无模型的强化学习,利用大量数据不断试错寻找最优策略,忽略了智能体的训练成本和安全风险,因此无法有效保证决策的安全性。为此,在模型预测控制框架下对智能体动作添加安全约束条件,设计安全强化学习算法获得最安全的动作控制序列。同时,针对交叉熵方法存在计算量大与效率低、梯度优化方法存在着陷入局部最优的问题,结合鲁棒交叉熵与梯度优化方法优化动作控制序列,以提升算法安全性和求解效率。实验表明,所提方法相较于鲁棒交叉熵法能有效提升收敛速度,相较于其他优化算法在不损失较多性能的前提下安全性能最优。 展开更多
关键词 强化学习 鲁棒交叉熵 梯度优化 安全性
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多层前向人工神经网络图像分类算法 被引量：5
14
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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基于降阶模型和梯度优化的流场加速收敛方法 被引量：1
15
作者 曹文博 刘溢浪 张伟伟 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期122-132,共11页
CFD是解决流体相关复杂工程问题的重要手段,随着流体力学研究和工程应用问题的日益复杂,更高效、精确的CFD算法研究至关重要。提出了一种基于降阶模型(ROM)和梯度优化用于加速稳态流场的收敛方法。该方法首先收集CFD迭代求解过程中的流... CFD是解决流体相关复杂工程问题的重要手段,随着流体力学研究和工程应用问题的日益复杂,更高效、精确的CFD算法研究至关重要。提出了一种基于降阶模型(ROM)和梯度优化用于加速稳态流场的收敛方法。该方法首先收集CFD迭代求解过程中的流场快照构造基于正交分解(POD)的降阶模型,然后使用梯度优化方法求解降阶模型得到残差更低的流场,最后以该流场为初值继续进行CFD迭代求解从而加速CFD的收敛过程。将该方法用于基于有限体积法的CFD求解器中,针对无黏、湍流算例验证了所提加速收敛方法的有效性。结果表明,加速收敛方法相比于初始CFD方法迭代步数能显著减少2~3倍,是一种高效且鲁棒的加速收敛方法,且在复杂工程问题中具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 计算流体力学 加速收敛方法 降阶模型 梯度优化 有限体积法
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基于梯度优化法的驾驶室ROPS离散变量优化设计
16
作者 康晋 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期191-196,共6页
工程实际中,驾驶室翻车保护装置ROPS所用的矩形钢,是由高强钢板折弯焊接而成,标准库内备选的钢板厚度规格有限且不连续。因此,驾驶室ROPS优化设计属于离散变量优化问题。利用分离常数项的高维拉格朗日材料插值模型,将离散板厚连续化,并... 工程实际中,驾驶室翻车保护装置ROPS所用的矩形钢,是由高强钢板折弯焊接而成,标准库内备选的钢板厚度规格有限且不连续。因此,驾驶室ROPS优化设计属于离散变量优化问题。利用分离常数项的高维拉格朗日材料插值模型,将离散板厚连续化,并将插值后的连续板厚代入TPS-HDMR代理模型中,建立设计参数与目标函数的近似模型。采用梯度优化法对驾驶室ROPS进行板厚优化。优化结果与遗传算法结果对比,验证该方法的可行性,该方法计算效率高于遗传算法。此外,该方法还可以提高建立代理模型的效率与精度。 展开更多
关键词 驾驶室ROPS 离散优化 梯度优化 高维拉格朗日材料插值模型 高维模型
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基于改进指数平滑法和马尔科夫模型的风速预测研究 被引量：4
17
作者 廖耀华 粟时平 +3 位作者 康军胜 李琳 范丰 粟咏梅 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2016年第1期85-89,共5页
针对传统指数平滑法在风速预测中的不足,搭建基于改进指数平滑法和马尔科夫修正模型的风速组合预测模型。通过梯度优化法快速追踪最优平滑系数α,加快计算效率和提高预测精度;利用马尔科夫模型修正残差,进一步增加预测精度。实验结果表... 针对传统指数平滑法在风速预测中的不足,搭建基于改进指数平滑法和马尔科夫修正模型的风速组合预测模型。通过梯度优化法快速追踪最优平滑系数α,加快计算效率和提高预测精度;利用马尔科夫模型修正残差,进一步增加预测精度。实验结果表明,该模型在计算效率上,比动态遍历指数平滑法提高近80%;而在预测精度上,比传统指数平滑法和灰色预测法分别提高了27%和32%。该模型对于风速的预测是准确、有效的,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 风速预测 传统指数平滑法 平滑系数 梯度优化 马尔科夫模型
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基于AR预测模型的自适应PID控制算法 被引量：3
18
作者 王江荣 《电气自动化》 2012年第3期7-9,共3页
针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的情况,采用了基于AR模型对被控对象进行预测,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大时滞系统控制效果不能及时反馈的不足,并在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修... 针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的情况,采用了基于AR模型对被控对象进行预测,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大时滞系统控制效果不能及时反馈的不足,并在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明了预测控制算法响应速度快、鲁棒性强,有较好的适应性。 展开更多
关键词 AR预测 自适应控制 梯度优化 PID控制 纯滞后
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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：3
19
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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利用光线跟踪加速欧几里德符号距离场的地图构建
20
作者 唐嘉宁 刘志聪 +3 位作者 李孟霜 彭志祥 谢翠娟 陈云浩 《陕西科技大学学报》 北大核心 2023年第4期158-165,共8页
针对现有小型无人飞行器在复杂未知环境中执行自主探索任务时,存在机载端GPU计算资源不足,在线建图速度慢、探索效率低的问题.本文在传统欧几里德符号距离场(ESDF)方法的基础上,融合光线跟踪原理,加速构建ESDF地图,以提高飞行器在复杂... 针对现有小型无人飞行器在复杂未知环境中执行自主探索任务时,存在机载端GPU计算资源不足,在线建图速度慢、探索效率低的问题.本文在传统欧几里德符号距离场(ESDF)方法的基础上,融合光线跟踪原理,加速构建ESDF地图,以提高飞行器在复杂未知环境中的探索效率.首先使用整数运算提高光线跟踪遍历体素的速度,从而加速体素占用概率的更新;然后通过调整哈希数据结构,减少地图占用内存;最后使用广度优先搜索算法(BFS)实现地图更新与融合.为验证本文方法的有效性,分别在公开数据集、仿真环境和真实环境下,与当前前沿的建图方法进行对比,实验结果表明,本文所提出的方法在三种不同情况下的地图平均更新时间分别减少了72.37%、60.80%和56.79%,显著提高了建图速度,为小型无人飞行器在线探索奠定基础. 展开更多
关键词 地图构建 光线跟踪 符号距离场 梯度优化
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