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梯度下降算法研究综述 被引量：43
1
作者 李兴怡 岳洋 《软件工程》 2020年第2期1-4,共4页
在机器学习领域中,梯度下降算法是一种广泛用于求解线性和非线性模型最优解的迭代算法,它的中心思想在于通过迭代次数的递增,调整使得损失函数最小化的权重。本文首先概述了基于多元线性模型的梯度下降算法;其次介绍了梯度下降算法三种... 在机器学习领域中,梯度下降算法是一种广泛用于求解线性和非线性模型最优解的迭代算法,它的中心思想在于通过迭代次数的递增,调整使得损失函数最小化的权重。本文首先概述了基于多元线性模型的梯度下降算法;其次介绍了梯度下降算法三种框架,使用Python实现了自主停止训练的BGD算法;针对梯度下降算法存在的不足,综述了近三年算法优化的研究成果。最后,总结了本文的主要研究工作,对梯度下降优化算法的研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 机器学习 多元线性模型 梯度下降算法 算法实现 优化算法
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基于生成对抗网络和LSTM-CSO的少样本光伏功率短期预测 被引量：20
2
作者 殷豪 张铮 +3 位作者 丁伟锋 陈嘉铭 陈黍 孟安波 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期4342-4351,共10页
针对新建光伏发电站原始数据匮乏导致光伏功率预测精度低的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)和改进长短期记忆网络的光伏功率短期预测... 针对新建光伏发电站原始数据匮乏导致光伏功率预测精度低的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)和改进长短期记忆网络的光伏功率短期预测模型。首先使用WGAN-GP学习原始真实光伏数据的样本分布规律,然后生成与原始数据相似的高质量新样本,从而实现训练集数据增强;其次,采用纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)对长短时记忆网络(longshort-termmemory,LSTM)的全连接层参数进行优化,构建LSTM-CSO组合模型对光伏功率进行预测。以澳洲某光伏发电站数据进行仿真建模,实验结果表明:使用数据增强后的样本训练预测模型能够有效提高模型的预测精度,且对原始训练集数据扩充数据量的比例越大,预测模型对于光伏功率预测的精度越高。同时LSTM-CSO相对于LSTM在各个季节类型的不同气象日中均具有更高的预测准确率,以春季测试集为例,LSTM-CSO模型在春季的晴天、多云、雨天下的均方根误差相比于LSTM模型分别降低5.62%、3.44%、10.44%。 展开更多
关键词 光伏功率预测 生成对抗网络 梯度惩罚 长短时记忆 纵横交叉算法
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模糊神经网络的优化及其应用 被引量：12
3
作者 李浩楠 刘勇 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第6期142-149,共8页
为了提高模糊神经网络的泛化能力和收敛速度,以及减小误差,提出了采用动量梯度下降算法和RMSprop优化算法模糊神经网络的方法,研究并设计神经网络的参数调整的自适应过程,在代价函数中加入正则项,实现参数的更新,同时保证模糊神经网络... 为了提高模糊神经网络的泛化能力和收敛速度,以及减小误差,提出了采用动量梯度下降算法和RMSprop优化算法模糊神经网络的方法,研究并设计神经网络的参数调整的自适应过程,在代价函数中加入正则项,实现参数的更新,同时保证模糊神经网络的收敛速度,对预测输出和实际输出的拟合效果和误差进行比较。将二种优化模糊神经网络的算法应用于非线性函数逼近、Mackey-Glass混沌时间序列和水质等级评价的输出预测中,实验结果表明,RMSprop的预测输出和实际输出的误差和拟合效果优于动量梯度下降算法。 展开更多
关键词 梯度下降 模糊神经网络 正则化 优化算法
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基于Adam-DBN网络的行星齿轮箱故障诊断方法研究 被引量：8
4
作者 谷玉海 朱腾腾 +1 位作者 饶文军 黄艳庭 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第4期118-122,共5页
随着现代机械装备的复杂化,传统的故障诊断方法难以满足表征设备间的复杂映射关系,且在如今大数据背景下面临着维数灾难的问题。文章结合深度置信网络以及梯度优化算法提出了一种基于梯度优化深度置信网络(Adam-DBN),通过数据验证选取... 随着现代机械装备的复杂化,传统的故障诊断方法难以满足表征设备间的复杂映射关系,且在如今大数据背景下面临着维数灾难的问题。文章结合深度置信网络以及梯度优化算法提出了一种基于梯度优化深度置信网络(Adam-DBN),通过数据验证选取最优梯度优化算法对深度置信网络的的梯度算法进行调优。搭建模拟实际工况的行星齿轮箱实验台,通过实验台采集所得数据构成数据集对方法进行验证。实验表明文中提出的方法能够有效提高DBN网络的收敛速度与训练精度,同时具有较高的故障识别准确率。 展开更多
关键词 深度置信网络 行星齿轮箱 梯度优化算法 故障诊断
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基于梯度压缩的YOLO v4算法车型识别 被引量：6
5
作者 牟亮 赵红 +3 位作者 李燕 仇俊政 孙传龙 刘晓童 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期940-950,共11页
为进一步提高智能交通系统对车辆及不同车型识别的泛化性、鲁棒性与实时性.根据检测区域的特征有针对性地构建数据集,改变余弦退火衰减(CD)学习率的更新方式,提出一种基于梯度压缩(GC)的Adam优化算法(Adam-GC)来提高YOLO v4算法的训练... 为进一步提高智能交通系统对车辆及不同车型识别的泛化性、鲁棒性与实时性.根据检测区域的特征有针对性地构建数据集,改变余弦退火衰减(CD)学习率的更新方式,提出一种基于梯度压缩(GC)的Adam优化算法(Adam-GC)来提高YOLO v4算法的训练速度、检测精度以及网络模型的泛化能力.为验证改进后YOLO v4算法的有效性,对实际路况的车流进行采集后,利用训练完成的网络模型对不同密度车流进行定量的车型检测实验验证.经实验验证,改进后方法的整体检测结果要优于改进前,YOLO v4和YOLO v4 GC CD训练得到的网络模型在阻塞流样本下检测得到的准确率分别为94.59%和96.46%;在同步流样本下检测得到的准确率分别为95.34%和97.20%;在自由流样本下检测得到的准确率分别为95.98%和97.88%. 展开更多
关键词 梯度压缩 学习率 Adam优化算法 YOLO v4 车型识别
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带有校正项的自适应梯度下降优化算法
6
作者 黄建勇 周跃进 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期200-207,共8页
基于批处理的随机梯度下降(SGD)优化算法通常用于训练卷积神经网络(CNNs),其性能的优劣直接影响神经网络收敛的速度.近年来,一些自适应梯度下降优化算法被提出,如Adam、Radam算法等.然而,这些优化算法既没有利用历史迭代的梯度范数,也... 基于批处理的随机梯度下降(SGD)优化算法通常用于训练卷积神经网络(CNNs),其性能的优劣直接影响神经网络收敛的速度.近年来,一些自适应梯度下降优化算法被提出,如Adam、Radam算法等.然而,这些优化算法既没有利用历史迭代的梯度范数,也没有利用随机子样本中梯度的二阶矩,这些导致自适应梯度下降优化算法收敛速度较慢,性能也不稳定.结合历史梯度范数和梯度的二阶矩,提出了一种新的自适应梯度下降优化算法normEve.通过模拟仿真实验,实验结果表明,提出的新算法在结合历史梯度范数和梯度二阶矩的情形下能有效地提高算法的收敛速度.通过实例验证新算法与Adam优化算法比较,新算法的测试准确率大于Adam优化算法,验证了新算法的优越性. 展开更多
关键词 梯度下降 神经网络 梯度范数 自适应学习率 分类 优化算法
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基于改进Adam-DBN的油井工况诊断方法 被引量：2
7
作者 王通 熊涛理 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期330-335,共6页
针对深度信念网络在油井工况诊断中由于梯度扩散导致训练效果差,模型诊断准确率不高的问题,提出一种基于改进Adam优化算法的深度信念网络油井工况诊断方法.以二值化处理后的示功图作为深度信念网络输入,利用对比散度算法对网络进行无监... 针对深度信念网络在油井工况诊断中由于梯度扩散导致训练效果差,模型诊断准确率不高的问题,提出一种基于改进Adam优化算法的深度信念网络油井工况诊断方法.以二值化处理后的示功图作为深度信念网络输入,利用对比散度算法对网络进行无监督预训练,以获取较优的初始权值;在反向传播微调网络过程中,运用动量法预测梯度下降位置,更新梯度下降方向,并通过学习率自适应选择下降步长,避免梯度扩散降低模型训练效果.某采油平台油井上的仿真实验结果表明,基于改进Adam优化算法的深度信念网络对油井工况的识别准确率较高,能更好地满足油田生产实际需求. 展开更多
关键词 工况诊断 特征提取 深度信念网络 受限玻尔兹曼机 示功图 梯度下降 优化算法 油井
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一种结合梯度方向互信息和多分辨混合优化的多模图像配准方法 被引量：5
8
作者 凌志刚 潘泉 +2 位作者 程咏梅 张绍武 李耀军 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1359-1366,共8页
针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准,提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中,将具有全局优化的遗传算法和Powell... 针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准,提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中,将具有全局优化的遗传算法和Powell局部优化算法动态结合,前者的配准结果为后者的算法优化提供有效的初始点以抑制局部极值,同时借鉴小波变换中多分辨率的思想,在低分辨率图像中粗略配准后,上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果,增加算法鲁棒性并减少优化时间.多幅红外与可见光图像配准实验结果证明,提出的算法具有配准精度高和鲁棒性强等特点. 展开更多
关键词 互信息 梯度方向 GA算法 POWELL算法 混合优化算法
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两点磁梯度张量定位方法 被引量：6
9
作者 戴忠华 周穗华 单珊 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期44-48,共5页
针对单点磁梯度张量定位方法存在的受地磁影响较大,且定位存在多解性的问题,提出两点磁梯度张量定位方法。该方法基于单点磁张量梯度定位原理,利用运动载体测量系统的连续两点磁梯度张量,结合磁偶极子模型方程,构建两点磁梯度张量非线... 针对单点磁梯度张量定位方法存在的受地磁影响较大,且定位存在多解性的问题,提出两点磁梯度张量定位方法。该方法基于单点磁张量梯度定位原理,利用运动载体测量系统的连续两点磁梯度张量,结合磁偶极子模型方程,构建两点磁梯度张量非线性目标函数,采用单点定位和POWELL混合优化算法对位置参数进行求解。仿真结果表明,在有地磁干扰的情况下,所提方法与原单点磁梯度定位方法相比受地磁影响小,定位精度较高,测量系统基线大小和磁力仪精度是影响远距离定位精度的主要因素。 展开更多
关键词 磁定位 磁梯度张量 目标函数 混合优化算法
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基于差分隐私的广告推荐算法 被引量：1
10
作者 田蕾 葛丽娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期3346-3350,共5页
随着移动互联网行业进入快速发展阶段,用户数据以及浏览数据大幅增加,所以准确把握用户潜在需求和提高广告推荐效果显得极其重要。DeepFM模型作为目前较为先进的推荐方法,可以从原始特征中抽取到各种复杂度特征,但模型没有对数据进行防... 随着移动互联网行业进入快速发展阶段,用户数据以及浏览数据大幅增加,所以准确把握用户潜在需求和提高广告推荐效果显得极其重要。DeepFM模型作为目前较为先进的推荐方法,可以从原始特征中抽取到各种复杂度特征,但模型没有对数据进行防护。为了在DeepFM模型中实现隐私保护,提出一种基于差分隐私的DeepFM模型——DP-DeepFM,在模型训练过程中将高斯噪声加入Adam优化算法中,并进行梯度裁剪,防止加入噪声过大引发模型性能下降。在广告Criteo数据集上的实验结果表明,与DeepFM相比,DP-DeepFM的准确率仅下降了0.44个百分点,但它能提供差分隐私保护,更具安全性。 展开更多
关键词 差分隐私 推荐算法 梯度下降 深度学习 Adam优化算法
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自适应学习率梯度下降的优化算法 被引量：5
11
作者 宋美佳 贾鹤鸣 +2 位作者 林志兴 卢仁盛 刘庆鑫 《三明学院学报》 2021年第6期36-44,共9页
提出一种自适应学习率优化算法,可以根据损失函数的变化自动调节学习率大小,且能根据损失函数的变化幅度而调节变化程度;结合tanh函数,保证学习率不会因损失函数变化幅度过大而剧烈变化;在收敛后期,可以将学习率保持在一个固定值范围,... 提出一种自适应学习率优化算法,可以根据损失函数的变化自动调节学习率大小,且能根据损失函数的变化幅度而调节变化程度;结合tanh函数,保证学习率不会因损失函数变化幅度过大而剧烈变化;在收敛后期,可以将学习率保持在一个固定值范围,以防止后期学习率变化而导致的收敛速度慢或精度差等问题。利用波士顿房价预测和Mnist手写识别两种数据集进行实验验证,通过对比所提出的改进算法与经典梯度下降优化算法,验证了本文算法的可行性和高效性。 展开更多
关键词 学习率 梯度下降 优化算法 自适应
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基于两点磁梯度张量的磁性目标在线定位方法 被引量：5
12
作者 刘继昊 李夕海 曾小牛 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期3995-4004,共10页
利用磁梯度张量反演磁性目标参数的方法广泛应用于是磁性目标定位,本文提出了一种通过测量两点磁梯度张量对磁性目标进行在线定位的方法.首先利用磁矩指向相同的原则从张量方程的解中得到目标方向,其次利用参数之间的线性关系解算出目... 利用磁梯度张量反演磁性目标参数的方法广泛应用于是磁性目标定位,本文提出了一种通过测量两点磁梯度张量对磁性目标进行在线定位的方法.首先利用磁矩指向相同的原则从张量方程的解中得到目标方向,其次利用参数之间的线性关系解算出目标距离,最后利用两点磁感应强度之差,结合Levenberg-Marquardt优化算法对距离做进一步修正.基于所设计的两点张量测量阵列的仿真实验表明:(1)在相同条件下,本文方法定位成功率为64.24%,而2015年吕俊伟改进的STAR方法为59.85%;(2)仪器测量噪声强度达到某一阈值时,一定区域内定位成功率随噪声强度的增加迅速下降;(3)优化算法迭代次数上限取10次即可;(4)其他条件不变时,随着基线长度的增加,定位成功率先升高后降低. 展开更多
关键词 磁梯度张量 磁性目标 定位 优化算法
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空间机械臂刚柔耦合动力学模拟及小波基模糊神经网络控制 被引量：5
13
作者 梁捷 陈力 梁频 《载人航天》 CSCD 2015年第3期286-294,共9页
研究了关节和杆件双重柔性影响下空间机械臂系统的动力学模拟,运动控制算法设计和臂杆、关节双重柔性振动的主动抑制问题。利用线动量、角动量守恒关系,并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法建立系统动力学模型。为解决传统奇... 研究了关节和杆件双重柔性影响下空间机械臂系统的动力学模拟,运动控制算法设计和臂杆、关节双重柔性振动的主动抑制问题。利用线动量、角动量守恒关系,并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法建立系统动力学模型。为解决传统奇异摄动法应用受关节柔性限制问题,引入了一种关节柔性补偿控制器,以适当提高系统关节的等效刚度;并基于奇异摄动理论,将系统分解成独立时间尺度的柔性臂子系统和电机力矩动力子系统,借助小波基模糊神经网络的优良特性,将轨迹跟踪的角度误差及角速度误差输入到网络中,通过一阶梯度寻优算法来优化整个网络,降低柔性振动的影响,以达到高精度控制的要求的。计算机数值仿真对比试验证实了该方法的可靠性和有效性。 展开更多
关键词 漂浮基空间机械臂系统 柔性关节 柔性臂 动力学模拟 关节柔性补偿器 小波基模糊神经网络 一阶梯度寻优算法
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海上油田开发生产系统整体优化决策技术 被引量：5
14
作者 耿站立 孙福街 +2 位作者 田冀 姚军 张凯 《石油天然气学报》 CAS CSCD 2012年第3期132-135,139,共5页
海上油田开发的核心目标是在平台寿命期内实现最大经济采收率,调整注采结构、优化开发生产系统是重要的增产措施之一。将整个油田开发的全过程看做一个复杂的大系统,以经济效益的最大化为目标,基于梯度优化算法和极大值原理建立了海上... 海上油田开发的核心目标是在平台寿命期内实现最大经济采收率,调整注采结构、优化开发生产系统是重要的增产措施之一。将整个油田开发的全过程看做一个复杂的大系统,以经济效益的最大化为目标,基于梯度优化算法和极大值原理建立了海上油田注采结构优化方法,使油藏开发动态实时处于最优,进而对开发生产系统进行整体优化,形成了一套适用于海上油田开发生产系统的优化决策技术,并以海上M油田目标区为例实现了海上油田开发生产过程整体优化,为实现海上油田高效开发提供了理论和技术支持。 展开更多
关键词 海上油田 高效开发 注采结构 整体优化 梯度优化算法
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钢管混凝土拱桥拱肋模型修正方法研究 被引量：4
15
作者 谢开仲 覃乐勤 吕文高 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期24-28,共5页
由于荷载或环境因素,在役钢管混凝土(CFST)拱桥的实际状态与新建时的状态存在差异,针对钢管混凝土拱桥主要受力部分钢管混凝土拱肋,提出基于共轭梯度法并结合空间曲率模态差对其计算模型进行修正的方法。通过对一个单圆管钢管混凝土拱... 由于荷载或环境因素,在役钢管混凝土(CFST)拱桥的实际状态与新建时的状态存在差异,针对钢管混凝土拱桥主要受力部分钢管混凝土拱肋,提出基于共轭梯度法并结合空间曲率模态差对其计算模型进行修正的方法。通过对一个单圆管钢管混凝土拱肋的模型修正,验证该方法的有效性。结果表明:基于曲率模态和固有频率的目标函数比基于曲率模态的目标函数修正效率高了1倍;目标函数取前2阶曲率模态的修正精度明显高于取1阶曲率模态的修正精度,损伤区域越多越明显;损伤区域越多,修正精度越低,需要的模态阶数越高;该方法不仅可以对模型进行修正,还可用于损伤识别和诊断。 展开更多
关键词 拱桥 钢管混凝土结构 拱肋 模型修正 共轭梯度法 优化算法 曲率模态差
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考虑有界场的几何不确定性非概率可靠性拓扑优化
16
作者 战俊杰 彭秀林 白仲航 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2056-2067,共12页
在结构的加工制造过程中,由于加工误差等原因不可避免会在结构上产生一定的几何缺陷,比如结构长度误差及厚度分布不均等问题.这些几何不确定性会使结构产生一定的性能波动,影响结构的安全性.文章研究的是考虑厚度分布不均的几何不确定性... 在结构的加工制造过程中,由于加工误差等原因不可避免会在结构上产生一定的几何缺陷,比如结构长度误差及厚度分布不均等问题.这些几何不确定性会使结构产生一定的性能波动,影响结构的安全性.文章研究的是考虑厚度分布不均的几何不确定性,因此属于“场不确定性”问题.考虑实际工程中样本数量有限,无法准确地获得不确定性概率分布信息,随机场概率可靠性理论不再适用.文章基于非概率有界场模型提出了一种考虑结构几何不确定性的非概率可靠性拓扑优化模型.在模型中几何不确定性通过不确定阈值场函数来表征,而不确定阈值场则通过一个非概率有界场模型来描述.该非概率可靠性优化模型为嵌套优化问题,内层是进行结构的非概率可靠性评估,外层是采用基于材料场级数展开(material-field series-expansion)的拓扑优化方法来确定结构的最优布局.优化模型的灵敏度信息是通过伴随法灵敏度分析求得,并采用了基于移动渐近线法(the method of moving asymptotes)的梯度优化算法来进行该优化问题的求解.通过数值算例验证了所提出的基于有界场模型的几何不确定性非概率可靠性优化模型的有效性. 展开更多
关键词 几何不确定性 不确定阈值场 有界场模型 梯度优化算法 非概率可靠性拓扑优化
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混沌噪声扰动的地震波形反演研究 被引量：2
17
作者 尹成 蒲勇 +2 位作者 周洁玲 徐传平 郑雄 《西南石油学院学报》 CSCD 2002年第4期5-8,共4页
地球物理优化反演问题大都是非线性、多参数、多极值的反演问题 ,因此从一些非线性领域去探索新的全局优化算法来求解地球物理反演问题具有很大的实际价值。将一种混沌噪声扰动的思想引入到了地震波形的优化反演中 ,通过加入混沌噪声算... 地球物理优化反演问题大都是非线性、多参数、多极值的反演问题 ,因此从一些非线性领域去探索新的全局优化算法来求解地球物理反演问题具有很大的实际价值。将一种混沌噪声扰动的思想引入到了地震波形的优化反演中 ,通过加入混沌噪声算子来提高梯度下降算子的全局收敛能力 ,既保持了梯度下降法的快速搜索能力 ,同时又具有逃出局部极值陷井的“动力”。模型试验表明 ,混沌噪声扰动的策略比常规的遗传算法和基于Logsitc混沌运动轨迹搜索的优化算法具有更快的运算效率 ,更少的主观控制参数 。 展开更多
关键词 混沌噪声扰动 地震波形 反演 研究 梯度下降 优化算法 地震勘探
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混合模糊系统的权值参数优化算法 被引量：1
18
作者 陈雪 王贵君 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期5-10,共6页
通过引入调控参数将Mamdani模糊系统和T-S模糊系统合并建立了一个混合模糊系统,并将该系统所有调节参数作为一个权值梯度向量构造了误差函数.基于BP算法和遗传算法(GA)对该梯度向量实施权值参数优化,进而利用适应度函数和解码转换获得... 通过引入调控参数将Mamdani模糊系统和T-S模糊系统合并建立了一个混合模糊系统,并将该系统所有调节参数作为一个权值梯度向量构造了误差函数.基于BP算法和遗传算法(GA)对该梯度向量实施权值参数优化,进而利用适应度函数和解码转换获得了权值参数优化算法.通过一个简单仿真模拟说明了混合模糊系统的权值优化算法的有效性. 展开更多
关键词 调控参数 混合模糊系统 权值梯度向量 适应度函数 优化算法
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基于混合优化的前馈—反馈复合控制器最优设计 被引量：2
19
作者 廖瑛 周保民 +1 位作者 钟诚 曹登刚 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期62-66,共5页
为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化... 为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈—反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性。 展开更多
关键词 前馈—反馈控制 复合控制 共轭梯度方法 混沌优化 混合优化
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图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法 被引量：1
20
作者 赵晨萍 冯象初 +1 位作者 王卫卫 贾西西 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期2353-2358,共6页
针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及... 针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及噪声与保持图像边缘之间取得很好的平衡。设计了一种新的优化算法对模型进行求解。实验结果表明,新算法快速有效且收敛性好,新模型能够在很好地去除模糊和噪声的同时,有效保留图像边缘及纹理等信息。 展开更多
关键词 图像恢复 梯度直方图 梯度稀疏化 优化算法
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