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基于自适应滤波的语音降噪算法 被引量:7
1
作者 郭翠娟 曹磊 武志刚 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第5期81-88,共8页
为提高语音通信系统在工业现场环境下的抗噪性能,提出一种基于自适应滤波的语音降噪算法,即改进递归对数最小均方p范数(QN-RLLMP)算法,通过拟牛顿法构建正定矩阵进行语音降噪处理。设计以STM32F429为控制核心的双通道语音降噪系统硬件,... 为提高语音通信系统在工业现场环境下的抗噪性能,提出一种基于自适应滤波的语音降噪算法,即改进递归对数最小均方p范数(QN-RLLMP)算法,通过拟牛顿法构建正定矩阵进行语音降噪处理。设计以STM32F429为控制核心的双通道语音降噪系统硬件,编写自适应滤波算法处理软件,并进行实验验证。结果表明:与RLLMP算法和RLS算法相比,本文算法在处理适用于α稳定分布描述的有色噪声时具有更快的收敛速度和更小的稳态误差;在本文实验条件下,得到的降噪语音信号比含噪语音信号的信噪比平均提升10 dB,语音可懂度平均提升0.3,说明本文算法能够有效降低语音信号中混杂的有色噪声信号,提高语音信号质量。 展开更多
关键词 自适应滤波 语音降噪 拟牛顿法 STM32F429 有色噪声信号 信噪比 语音可懂度 语音信号
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基于随机牛顿算法的离散系统自适应参数估计
2
作者 陈思宇 那靖 黄英博 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1959-1966,共8页
针对一类离散系统,提出一种基于随机牛顿算法的自适应参数估计新框架,相较于已有的参数估计算法,所提出方法仅要求系统满足有限激励条件,而非传统的持续激励条件.所提出算法的核心思想在于通过对原始代价函数的修正,在使用当前时刻误差... 针对一类离散系统,提出一种基于随机牛顿算法的自适应参数估计新框架,相较于已有的参数估计算法,所提出方法仅要求系统满足有限激励条件,而非传统的持续激励条件.所提出算法的核心思想在于通过对原始代价函数的修正,在使用当前时刻误差信息的基础上融入历史误差信息,进而通过对历史信息和历史激励的复用使得持续激励条件转化为有限激励条件;然后,为了解决传统算法收敛速度慢的问题并避免潜在的病态问题,采用随机牛顿算法推导出参数自适应律,并引入含有历史信息的海森矩阵作为时变学习增益,保证参数估计误差指数收敛;最后,基于李雅普诺夫稳定性理论给出不同激励条件下所提出算法的收敛性结论和证明,并通过对比仿真验证所提出算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 离散系统 自适应参数估计 随机牛顿算法 递推最小二乘 有限激励 代价函数
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结合加权KNN和自适应牛顿法的稳健Boosting方法 被引量:5
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作者 罗森林 赵惟肖 潘丽敏 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期112-120,共9页
Boosting是机器学习领域中重要的集成学习方法,以AdaBoost为代表的Boosting算法通过在组合弱学习器时不断加强对错分类样本的关注以构建性能优异的强学习器,而该训练机制对噪声点的无差别对待易引发学习器对噪声过拟合,从而削弱算法的... Boosting是机器学习领域中重要的集成学习方法,以AdaBoost为代表的Boosting算法通过在组合弱学习器时不断加强对错分类样本的关注以构建性能优异的强学习器,而该训练机制对噪声点的无差别对待易引发学习器对噪声过拟合,从而削弱算法的稳健性.针对该问题,提出结合加权KNN和自适应牛顿法的稳健Boosting方法.该方法首先通过加权KNN估计样本的噪声先验概率,然后使用噪声先验概率修正Logit损失构建一种新的损失函数,最后采用自适应牛顿法进行损失函数的优化求解.提出方法引导分类器在给予错分类样本更高权重的同时,对噪声先验概率大的样本给予相应的惩罚,使噪声样本的权重得到有效的缩减.结果表明,与其他稳健Boosting方法对比,在不同噪声水平下以及真实的医疗数据集的不同评价指标下,该方法表现出更好的稳健性,具有明显的应用价值. 展开更多
关键词 ADABOOST算法 噪声先验概率 加权KNN 损失函数 自适应牛顿法
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基于自适应分块和联合优化光滑l_(0)范数的二维压缩感知算法
4
作者 张小贝 唐辰 +2 位作者 涂喜梅 陆晓刚 张琦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4431-4439,共9页
传统的压缩感知模型和重构方法,虽能有效减少数据量,但压缩和重构性能不佳,故该文提出一种基于自适应分块和联合优化光滑l_(0)范数(SL0)的2维压缩感知算法。压缩过程利用灰度熵和四叉树算法进行自适应分块和采样率分配,同时对压缩模型改... 传统的压缩感知模型和重构方法,虽能有效减少数据量,但压缩和重构性能不佳,故该文提出一种基于自适应分块和联合优化光滑l_(0)范数(SL0)的2维压缩感知算法。压缩过程利用灰度熵和四叉树算法进行自适应分块和采样率分配,同时对压缩模型改进,使用混沌循环矩阵作为测量矩阵,提升了压缩性能。重构过程基于SL0算法,采用陡峭性更高的拟合函数,结合拟牛顿法和动态迭代的方案提高重构质量和效率。该算法峰值信噪比和结构相似性指数相比现有算法平均提升了5.44 dB和21.08%,平均计算时间仅需1.59 s,表明该算法能稳定、快速地实现图像的压缩感知和精确重构,为压缩感知和图像重构提供了新方法。 展开更多
关键词 2维压缩感知 自适应分块 图像重构 光滑l_(0)范数算法 拟牛顿法
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自适应混合遗传算法优化团簇 被引量:4
5
作者 邢小宁 井西利 +2 位作者 马毅恒 王全志 许耀芸 《计算物理》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期459-465,共7页
提出一种用于原子团簇结构优化的方法,该方法把具有全局寻优能力的自适应遗传算法与基于牛顿法思想提出的局部优化方法相结合.碳团簇的结构优化用于验证新方法的合理性,计算结果与自适应遗传算法的结果相比较,证明所提出的局部优化方法... 提出一种用于原子团簇结构优化的方法,该方法把具有全局寻优能力的自适应遗传算法与基于牛顿法思想提出的局部优化方法相结合.碳团簇的结构优化用于验证新方法的合理性,计算结果与自适应遗传算法的结果相比较,证明所提出的局部优化方法能够有效地搜索到局部极值,计算结果和混合遗传算法的结果进行对比,证明提出的自适应混合遗传算法能有效地解决"早熟"现象,并且通过对C12的四次计算,表明该算法具有一定的稳定性. 展开更多
关键词 自适应遗传算法 牛顿法 结构优化 碳团簇
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一类非线性系统的自适应模型跟随控制 被引量:1
6
作者 刘小河 李婕 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第8期1073-1077,共5页
讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题。首先给出了系统的一般描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件,最后讨论了如何设计前馈控制和反馈控制矩阵的迭代调节律,使得系统输出能快速地稳定地跟随参考模型输出。仿真结果... 讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题。首先给出了系统的一般描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件,最后讨论了如何设计前馈控制和反馈控制矩阵的迭代调节律,使得系统输出能快速地稳定地跟随参考模型输出。仿真结果表明了这一控制方案具有良好的非线性跟随效果。 展开更多
关键词 非线性系统 自适应模型跟随控制 迭代算法 牛顿法
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生物电阻抗成像的数值模拟
7
作者 崔探星 蔡克家 +2 位作者 陈书基 陈梅宗 乔月印 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期69-72,共4页
生物电阻抗成像(EIT)是一种新型无创成像技术.本文在给出EIT的数学物理模型的基础上,利用 计算机的数值模拟得出自适应电流模式下的阻抗成像图.该结果说明这种电流模式和算法的设计能够较清晰的 对目标定位成像.
关键词 生物电阻抗成像 自适应电流法 有限元 Gauss-newton算法
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拟牛顿分数低阶恒模算法的研究
8
作者 李森 邱天爽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1302-1304,共3页
为了提高分数低阶恒模均衡算法的收敛速度,提出了一种基于分数低阶恒模代价函数的拟牛顿自适应盲均衡算法。由于在权矢量更新方程中引进了代价函数的二阶Hessian矩阵,从而使算法的收敛速度较利用最速下降法的分数低阶恒模算法大大提高... 为了提高分数低阶恒模均衡算法的收敛速度,提出了一种基于分数低阶恒模代价函数的拟牛顿自适应盲均衡算法。由于在权矢量更新方程中引进了代价函数的二阶Hessian矩阵,从而使算法的收敛速度较利用最速下降法的分数低阶恒模算法大大提高且具有较好的韧性。利用Matlab对两种算法进行仿真,仿真结果对新算法性能的提高进行了验证。 展开更多
关键词 自适应盲均衡 分数低阶统计量 恒模算法 拟牛顿算法
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飞行高度同时反演的固定翼航空瞬变电磁一维反演 被引量:12
9
作者 毛立峰 王绪本 李文杰 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2136-2147,共12页
航空电磁测量记录中,不仅感生电动势测最数据有观测误差,而且高度计测量数据也有误差,直接进行常规反演往往导致反演结果不可靠,研究飞行高度数据有误差下的反演算法具有实际意义.本文以层状模型的固定翼时间域航空电磁多分量理论响应... 航空电磁测量记录中,不仅感生电动势测最数据有观测误差,而且高度计测量数据也有误差,直接进行常规反演往往导致反演结果不可靠,研究飞行高度数据有误差下的反演算法具有实际意义.本文以层状模型的固定翼时间域航空电磁多分量理论响应数据为例,提出了两种针对飞行高度计记录数据有误差时的正则化反演算法,一个是自适应正则化反演方法,另一个是约束优化反演方法,结合光滑化模型约束方式,将飞行高度作为一个待反演参数与电阻率参数一并反演,以获得更可靠的解释结果.第一种算法侧重于已知的地电信息相对较少的一般情况下的反演,只要给定初始飞行高度值和初始均匀半空间模型的电阻率值,即可稳定地同时重构地下介质电阻率和飞行高度.反演中正则因子由自适应的方式获得,并用奇异值分解法解反演方程.而第二种算法则用于先验信息较多的特殊场合,可事先设定反演模型参数及飞行高度参数的上下限范围,并通过有限内存拟牛顿约束优化方法搜索可行域里的最优解.用多层介质模型的理论响应数据加入不同水平噪声后进行反演试算,对使用不同飞行高度初值和不同约束参数时的反演结果作对比分析.结果表明,无论飞行高度值偏高或偏低,两种算法均能稳定有效地重构地下介质电导率分布和飞行高度值,但飞行高度初值不准会降低反演的收敛速度;文章的一个算例显示,在飞行高度初值偏低15 m下,第一种算法在第10次迭代后的解释高度与真值的误差小于0.3 m,第二种算法在参数约束下,第6次迭代以后的各次迭代的飞行高度值在119.4~121 m之间,其平均值与真值的误差不足0.2 m. 展开更多
关键词 固定翼航空瞬变电磁 飞行高度 自适应正则化反演 约束反演 有限内存拟牛顿法
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多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究
10
作者 侯小秋 《黄河科技学院学报》 2024年第5期1-5,共5页
针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法... 针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。 展开更多
关键词 神经网络控制 无模型自适应控制 自校正控制器 多变量非线性系统 多变量广义目标函数 牛顿法 非线性递推最小二乘法
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基于自适应高斯-牛顿迭代三步延迟时空融合的无人机测高 被引量:2
11
作者 黄鹤 谢飞宇 +3 位作者 王珺 王会峰 杨澜 茹锋 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期689-698,共10页
针对无人机巡航测高过程中,采用单一传感器进行高度测量时受到环境干扰较大且精度较差,而现有多传感器融合方法精度较低的问题,提出一种基于自适应高斯-牛顿迭代三步延迟时空融合的无人机测高方法.首先,将优化后的三步延迟时空融合算法... 针对无人机巡航测高过程中,采用单一传感器进行高度测量时受到环境干扰较大且精度较差,而现有多传感器融合方法精度较低的问题,提出一种基于自适应高斯-牛顿迭代三步延迟时空融合的无人机测高方法.首先,将优化后的三步延迟时空融合算法作为第一层融合,有效避免了传感器出现故障所导致的测量误差;其次,采用加速度计对融合后的数据进行检测和辅助测高,将基于参数迭代的自适应高斯-牛顿滤波器作为第二层融合模型算法,可以在保证稳定性的前提下,提高无人机巡航或悬停时的精度.最后,采用实际高度测量数据进行实验.实验结果表明,与二步延迟融合方法比较,最大误差减小25.4%,均方根误差减小26.4%.同时,该测高方法简化了相关量测方程和状态量维数,降低了计算量,系统结构更加简洁,有利于实际应用. 展开更多
关键词 无人机 测高 信息融合 自适应高斯-牛顿法
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神经网络在交通图像压缩中的应用 被引量:2
12
作者 罗山 《山西电子技术》 2019年第6期31-33,共3页
利用神经网络的结构特征及良好的数据处理能力、在数据压缩领域拥有的先天优势,采用性能优良的BP算法构建网络模型。分析BP网络压缩的原理,搭建压缩系统模型,分别使用自适应学习率梯度下降法和BFGS拟牛顿法训练网络,从而实现交通图像的... 利用神经网络的结构特征及良好的数据处理能力、在数据压缩领域拥有的先天优势,采用性能优良的BP算法构建网络模型。分析BP网络压缩的原理,搭建压缩系统模型,分别使用自适应学习率梯度下降法和BFGS拟牛顿法训练网络,从而实现交通图像的压缩与重建。实验结果表明,基于BFGS拟牛顿法的BP神经网络收敛速度快,压缩性能优良,获得低压缩率的同时重建图像视觉效果良好。 展开更多
关键词 神经网络 交通图像压缩 BP算法 自适应学习率梯度下降法 BFGS拟牛顿法
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应用人工神经网与遗传算法进行短期负荷预测 被引量:23
13
作者 岑文辉 雷友坤 谢恒 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期29-32,共4页
针对BP网络的缺陷,提出了基于拟牛顿法的自适应算法和改进的遗传算法,以提高神经网的学习效率,克服BP网络的局部收敛性的缺点,形成一种新的神经网与遗传算法相结合的短期负荷预测模型。
关键词 人工神经网 遗传算法 负荷预测 电力系统
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载波混沌Newton法在并联机构位置正解中的应用 被引量:1
14
作者 何兵 车林仙 《机械传动》 CSCD 北大核心 2010年第1期11-15,共5页
针对Logistic混沌序列在(0,1)区间内的概率分布不均匀的特点,提出了基于幂函数的Logistic自适应载波混沌映射。新映射的概率分布较均匀,具有良好的遍历性。提出了基于Logistic自适应载波混沌映射的Newton迭代算法,即应用Newton迭代法求... 针对Logistic混沌序列在(0,1)区间内的概率分布不均匀的特点,提出了基于幂函数的Logistic自适应载波混沌映射。新映射的概率分布较均匀,具有良好的遍历性。提出了基于Logistic自适应载波混沌映射的Newton迭代算法,即应用Newton迭代法求解非线性方程组时,以具有良好遍历性的Logistic载波混沌序列作为初始点。新方法可快速求出非线性方程组的多数(甚至全部)解,且计算过程简洁、效率高。根据杆长约束条件,建立了求6-DOF对称结构6-RUS并联机器人机构位置正解的非线性方程组,并应用新方法求解该方程组。数值实例表明,新方法可快速求出并联机构的全部位置正解,且应用位置反解验证了位置正解方法的正确性。 展开更多
关键词 混沌映射 自适应载波 newton迭代法 并联机构 位置正解
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