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一种变步长的零吸引归一化自适应滤波算法
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作者 火元莲 徐天赐 +2 位作者 齐永锋 徐玉荣 柳洁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1216-1222,共7页
为了使最小均方算法对高斯噪声环境和稀疏系统具有更好的收敛速度和稳态误差,提出了一种变步长的零吸引归一化最小均方算法。该算法将改进的Versoria函数的稀疏感知范数与归一化最小均方算法相结合后,引入了一种新的类高斯函数的变步长... 为了使最小均方算法对高斯噪声环境和稀疏系统具有更好的收敛速度和稳态误差,提出了一种变步长的零吸引归一化最小均方算法。该算法将改进的Versoria函数的稀疏感知范数与归一化最小均方算法相结合后,引入了一种新的类高斯函数的变步长策略,解决了固定步长条件下算法收敛速度较慢、跟踪性能较差的问题。从理论层面分析了所提算法的收敛性,并基于MATLAB平台讨论了改进的类高斯步长函数中各参数对算法性能的影响。最后将所提算法与其他同类算法应用于不同信噪比条件下的高斯噪声环境以及稀疏环境中进行未知系统辨识实验,仿真结果表明,所提算法具有更快的收敛速度、更好的跟踪能力以及较小的稳态误差。 展开更多
关键词 自适应滤波 最小均方算法 归一化 类高斯函数 零吸引
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改进k-means聚类算法多模型建模的一种新的评价函数 被引量:6
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作者 周立芳 周芦文 赵豫红 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期2051-2055,共5页
The modeling and control of pH neutralization processes is a difficult problem in the field of process control.A multi-modeling method using an improved k-means clustering based on a new validity function is proposed ... The modeling and control of pH neutralization processes is a difficult problem in the field of process control.A multi-modeling method using an improved k-means clustering based on a new validity function is proposed in this paper.There are some common problems, including the number of clusters assumed as a priori knowledge and initial cluster centers selected randomly for classical k-means clustering.The proposed algorithm is used to compute initial cluster centers and a new validity function is added to determine the appropriate number of clusters, then partial least squares (PLS) is used to construct the regression equation for each local cluster.Simulation results showed that multiple models using the proposed algorithm gave good performance, and the feasibility and validity of the proposed algorithm was verified. 展开更多
关键词 K-meanS聚类 性能评价函数 PH中和过程 偏最小二乘算法
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双曲正切函数的新型变步长LMS算法
3
作者 李俊毅 邓志祥 《计算机与数字工程》 2024年第8期2272-2278,共7页
针对自适应最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法迭代步长在算法收敛速度、稳态误差间的折中问题,设计了一种基于双曲正切函数的新型变步长算法,算法以双曲正切函数为基础,建立步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性函数关系,并... 针对自适应最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法迭代步长在算法收敛速度、稳态误差间的折中问题,设计了一种基于双曲正切函数的新型变步长算法,算法以双曲正切函数为基础,建立步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性函数关系,并引入参数α、β和m,设计了一种新的步长调整公式,使得在算法迭代初始阶段采用较大步长因子,达到更快的收敛速度,在接近收敛时采用较小的步长因子,获得更小的稳态误差。通过仿真分析了不同参数对算法性能的影响,与已有典型变步长算法相比,论文算法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差和更优的追踪能力。 展开更多
关键词 最小均方算法 双曲正切函数 变步长算法
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基于TSO-ELM的广东省电力需求预测方法
4
作者 陈晓华 吴杰康 +4 位作者 龙泳丞 王志平 蔡锦健 杨宜豪 周旭展 《黑龙江电力》 CAS 2024年第1期1-5,共5页
针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)的输入层权值以及隐含层偏值的不同取值对预测结果影响较大和现有的预测模型对广东省电力需求预测精度不高的问题,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization,TSO)算法优化ELM得到最优数值,构建TSO-ELM预测模型的方法。将2008—2018年广东省的6个影响因素和电力需求量数据进行归一化处理之后构建预测模型,对2019—2021年广东省的电力需求量进行预测。仿真结果表明,与SVM、BP、ELM和GWO-ELM这4种预测模型相比较,TSO-ELM预测模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 金枪鱼群优化算法 极限学习机 电力需求预测 平均绝对百分比误差 均方根相对误差
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基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法
5
作者 宋永献 王祥祥 +3 位作者 李媛媛 夏文豪 李豪 宋文泽 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4599-4606,共8页
针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将... 针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error,RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法和ELM算法的平均最大均方根误差分别降低14%、18%、28%,且P除了0.8 m/s右侧踝关节内外翻是0.79外,其余P最小是0.84,GAPSO-KELM算法进一步提高预测精度,使其为康复治疗提供更有效的算法支持。 展开更多
关键词 高斯核函数 极限学习机 粒子群优化算法 遗传算法 均方根误差 相关系数
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基于K-means算法的RBF神经网络预测光伏电站短期出力 被引量:4
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作者 邵堃侠 郭卫民 +1 位作者 杨宁 王亮 《上海电机学院学报》 2017年第1期27-33,共7页
对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称... 对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。 展开更多
关键词 功率预测 径向基神经网络 K-meanS算法 减法聚类 点对称距离
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ON THE EQUIVALENCE OF PDA ALGORITHM AND SIC-MMSE ALGORITHM 被引量:3
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作者 Li Xiaofei Mei Zhonghui 《Journal of Electronics(China)》 2008年第2期274-276,共3页
In this letter,by employing Gaussian distribution to approximate the probability density function(pdf) of the extrinsic information at the output of the multiuser detector as a function of the pdf of the input extrins... In this letter,by employing Gaussian distribution to approximate the probability density function(pdf) of the extrinsic information at the output of the multiuser detector as a function of the pdf of the input extrinsic messages,it is concluded that the Probabilistic Data Association(PDA) algorithm is equivalent to the Soft Interference Cancellation plus Minimum Mean Square Error algo-rithm(SIC-MMSE) . 展开更多
关键词 Probabilistic Data Association (PDA) algorithm Soft Interference Cancellation plus Minimum mean square Error (SIC-MMSE) algorithm probability density function (pdf)
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Active micro-vibration control based on improved variable step size LMS algorithm 被引量:1
8
作者 Li Xiangmin Fang Yubin +2 位作者 Zhu Xiaojin Huang Yonghui Zhou Yijia 《High Technology Letters》 EI CAS 2020年第2期178-187,共10页
The contradiction of variable step size least mean square(LMS)algorithm between fast convergence speed and small steady-state error has always existed.So,a new algorithm based on the combination of logarithmic and sym... The contradiction of variable step size least mean square(LMS)algorithm between fast convergence speed and small steady-state error has always existed.So,a new algorithm based on the combination of logarithmic and symbolic function and step size factor is proposed.It establishes a new updating method of step factor that is related to step factor and error signal.This work makes an analysis from 3 aspects:theoretical analysis,theoretical verification and specific experiments.The experimental results show that the proposed algorithm is superior to other variable step size algorithms in convergence speed and steady-state error. 展开更多
关键词 adaptive filtering variable step size least mean square(LMS)algorithm logarithmic and SYMBOLIC functions convergence and STEADY state error ACTIVE CONTROL of micro vibration
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基于遗传算法的多模块IPOP双有源全桥DC-DC变换器总电流有效值优化策略 被引量:1
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作者 江凌峰 龚邻骁 +2 位作者 金新宇 陈捷 王勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期6782-6797,共16页
单模块双有源全桥DC-DC变换器,可通过最优移相策略来保证电流有效值最优。然而,当多模块并联运行时,由于模块间电气量无法完全匹配一致,不同模块间的电流有效值特性将有所差异,导致传统的均功率控制无法做到总效率最优。基于此,该文提... 单模块双有源全桥DC-DC变换器,可通过最优移相策略来保证电流有效值最优。然而,当多模块并联运行时,由于模块间电气量无法完全匹配一致,不同模块间的电流有效值特性将有所差异,导致传统的均功率控制无法做到总效率最优。基于此,该文提出一种基于遗传算法的多模块输入并联输出并联(IPOP)双有源全桥DC-DC变换器总电流有效值优化策略。首先,该文结合遗传算法对单模块双有源全桥变换器的电流有效值特性进行分析与优化,该算法集成了单、双、三重移相控制的优势,同时可自然实现三种移相策略的无缝过渡。其次,针对输入输出并联的多模块变换器系统,提出一种基于离线计算在线查表,总电感电流有效值最优的控制策略。不同于传统的均功率控制方法,该策略可根据模块间辅助电感的差异化对总功率进行优化分配,以实现系统的总电感电流有效值最优。最后,搭建一台基于碳化硅器件的8 kW/100 kHz三模块并联样机对优化控制策略进行验证,实验表明,基于优化控制策略,样机峰值效率可达98.8%,与传统均功率控制策略进行对比,在降压和升压工况下,平均效率分别提升了1.2%和0.84%,验证了该文所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 双有源全桥变换器 输入并联输出并联 遗传算法 功率分配 电感电流有效值
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基于聚类和LSTM的光伏功率日前逐时鲁棒预测 被引量:3
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作者 刘兴霖 黄超 +1 位作者 王龙 罗熊 《计算机技术与发展》 2023年第3期120-126,138,共8页
太阳能作为具有高可用性且用之不竭的清洁能源,被认为是最有前途的能源替代品之一。光伏是最广泛使用的太阳能技术。然而,由于太阳能的间歇性,光伏发电具有不确定性。随着全球光伏装机容量的不断提升,光伏功率预测的准确性对于电网管理... 太阳能作为具有高可用性且用之不竭的清洁能源,被认为是最有前途的能源替代品之一。光伏是最广泛使用的太阳能技术。然而,由于太阳能的间歇性,光伏发电具有不确定性。随着全球光伏装机容量的不断提升,光伏功率预测的准确性对于电网管理和电力调度至关重要。该文提出一种基于K-means聚类分析和长短期记忆神经网络(long-short-term memory, LSTM)的光伏发电功率日前逐时鲁棒预测方法。首先采用K-means算法以日前天气预报数据为特征将光伏数据分为晴空天气类型和阴雨天气类型,再针对相应类型数据建立基于长短期记忆神经网络算法的预测模型。同时,为增强预测模型的鲁棒性,选择具有强鲁棒性的Huber损失函数用于模型训练,并选择计算简单且收敛速度快的鲸鱼优化算法对Huber损失函数中的超参数进行优化。将所提出的预测方法与其他方法进行预测性能的比较,结果表明,提出的方法获得了较高的预测精度。 展开更多
关键词 光伏发电预测 长短期记忆神经网络 K-meanS聚类 Huber损失函数 鲸鱼优化算法
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基于萤火虫算法改进BP神经网络的电力用能行为预测方法 被引量:4
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作者 吴明兴 谷昊霖 +2 位作者 别佩 陈青 杨塞特 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期241-246,共6页
针对BP神经网络由于随机初始化权重和偏置导致对用电情况预测的误差偏大且容易陷入局部最优的问题,提出了一种利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化的电力用能行为预测方法.该方法基于用户不同时间段的用电量数据提取时间序... 针对BP神经网络由于随机初始化权重和偏置导致对用电情况预测的误差偏大且容易陷入局部最优的问题,提出了一种利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化的电力用能行为预测方法.该方法基于用户不同时间段的用电量数据提取时间序列特征,并采用K-means聚类算法对用电行为类似的用户进行聚合及分析,从而建立电力负荷预测模型对每类用户的负荷加以预测.实验结果表明,基于萤火虫算法改进BP神经网络预测模型的均方根误差以及平均绝对误差百分比均低于BP神经网络模型,能够合理地对电力用能行为进行预测. 展开更多
关键词 BP神经网络 萤火虫算法 电力用能行为 时间序列 K-meanS聚类 聚合分析 电力负荷预测 均方根误差
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基于智能电网的频谱感知算法研究 被引量:2
12
作者 陈卓 文淳 吕志恒 《电子技术应用》 2023年第3期100-105,共6页
宽带微功率(Broadband Micro-Power, BMP)无线通信系统是为满足智能配用电系统的通信需求,在非授权频谱资源上研究开发的电力无线专网系统。认知无线电(Cognitive Radio, CR)的频谱感知技术的引入,虽缓解了目前智能电网频谱资源紧张的问... 宽带微功率(Broadband Micro-Power, BMP)无线通信系统是为满足智能配用电系统的通信需求,在非授权频谱资源上研究开发的电力无线专网系统。认知无线电(Cognitive Radio, CR)的频谱感知技术的引入,虽缓解了目前智能电网频谱资源紧张的问题,但系统在低信噪比下单用户的感知准确性仍需提高。针对上述问题,提出一种基于变步长的最小均方(Variable Step Size Least Mean Square, VSS-LMS)频谱感知算法。该算法在对原始发送信号幅度进行迭代估计时,增加两个参数作为调节器,可以灵活地调整步长,并对误差信号进行平滑处理,从而解决收敛速度与稳态误差的矛盾,实现高效的频谱感知。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的收敛性,且在低信噪比下仍有较好的检测性能。与能量检测算法和LMS频谱感知算法相比,该算法使系统的频谱检测性能得到提升。 展开更多
关键词 智能电网 宽带微功率 认知无线电 频谱感知 最小均方算法 变步长
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Robust Iteration-dependent Least Mean Square-based Distribution Static Compensator Using Optimized PI Gains 被引量:1
13
作者 Sabha Raj Arya Rakesh Maurya Jayadeep Srikakolapu 《Chinese Journal of Electrical Engineering》 CSCD 2022年第4期79-90,共12页
A robust iteration-dependent least mean square(RIDLMS)algorithm-based fundamental extractor is developed to estimate the fundamental components of the load current for a four-wire DSTATCOM with a nonlinear load.The av... A robust iteration-dependent least mean square(RIDLMS)algorithm-based fundamental extractor is developed to estimate the fundamental components of the load current for a four-wire DSTATCOM with a nonlinear load.The averaging parameter for calculating the variable step size is iteration dependent and uses variable tuning parameters.Rather than using the current value,the previous learning rate was used in this method to achieve a more adaptive solution.This additional control factor aids in determining the exact learning rate,resulting in reliable and convergent outcomes.Its faster convergence rate and the avoidance of local minima make it advantageous.The estimation of the PI controller gains is achieved through a self-adaptive multi-population algorithm.The adaptive change in the group number will increase exploration and exploitation.The self-adaptive nature of the algorithm was used to determine the subpopulation number needed according to the fitness value.The main advantage of this self-adaptive nature is the multi-population spread throughout the search space for a better optimal solution.The estimated gains of the PI controllers are used for the DC bus and AC terminal voltage error minimization.The RIDLMS-based control with PI gains obtained using the proposed optimization algorithm showed better power quality performance.The considered RIDLMS-supported control was demonstrated experimentally using d-SPACE-1104. 展开更多
关键词 Least mean square variable learning DSTATCOM local minima Rao algorithm reactive power neutral current
原文传递
基于小波和自适应滤波的ECG基线漂移校正 被引量:7
14
作者 史健婷 黄剑华 +1 位作者 张英涛 唐降龙 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期226-229,244,共5页
为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法(P-LMS)进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法(NL... 为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法(P-LMS)进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法(NLMS)进行对比,验证该算法的准确性。仿真实验和MIT-BIH数据库中的实际数据检验结果表明,基于幂函数的最小均方算法和小波变换相结合的方法能够有效校正基线漂移,并较好地保持心电信号的几何特征。 展开更多
关键词 基线漂移 自适应滤波 小波变换 基于幂函数的最小均方算法 归一化最小均方算法
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基于新型神经网络的电网故障诊断方法 被引量:130
15
作者 毕天姝 倪以信 +1 位作者 吴复立 杨奇逊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期73-78,共6页
故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用... 故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。在 4母线测试系统中的计算机仿真结果证明 ,在解决故障诊断这一类问题时 ,RBF神经网络优于BP神经网络模型 。 展开更多
关键词 电网 故障诊断 电力系统 神经网络
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基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法 被引量:23
16
作者 田福庆 罗荣 +1 位作者 李克玉 丁庆喜 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1758-1763,共6页
为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的... 为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的抗干扰性。理论分析和仿真实验表明该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差和稳态失调,并且在低信噪比时该算法的收敛性、跟踪性、稳态性均优于其他多种变步长算法。 展开更多
关键词 自适应滤波 最小均方误差算法 变步长 双曲正切函数
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基于CWD谱峭度的暂态电能质量扰动识别 被引量:11
17
作者 朱玲 刘志刚 +1 位作者 胡巧琳 张巧革 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期125-131,共7页
针对现有的暂态电能质量扰动识别过程复杂、易受噪声影响的问题,提出基于CWD的谱峭度与有效值相结合的电能质量扰动识别算法。该算法通过CWD谱峭度值将扰动信号分为暂态脉冲、暂态振荡和幅值类扰动3类,将电压暂升、暂降和中断这3种幅值... 针对现有的暂态电能质量扰动识别过程复杂、易受噪声影响的问题,提出基于CWD的谱峭度与有效值相结合的电能质量扰动识别算法。该算法通过CWD谱峭度值将扰动信号分为暂态脉冲、暂态振荡和幅值类扰动3类,将电压暂升、暂降和中断这3种幅值类扰动看作一类,再通过计算幅值类扰动的有效值区分暂升、暂降和中断。该算法不需要使用任何分类器,极大地简化了算法流程,减少了计算时间。仿真结果验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 暂态 电能质量 CWD 谱峭度 有效值算法
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基于双曲正切函数的智能天线变步长LMS算法 被引量:18
18
作者 钟慧湘 郑莎莎 冯月萍 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期935-939,共5页
提出一种基于双曲正切函数的智能天线变步长最小均方(LMS)算法.通过建立步长因子与误差信号的双曲正切函数关系改进LMS算法,解决了固定步长时收敛速度和稳态误差间的矛盾.仿真结果表明,所提出的变步长最小均方算法比标准的最小均方算法... 提出一种基于双曲正切函数的智能天线变步长最小均方(LMS)算法.通过建立步长因子与误差信号的双曲正切函数关系改进LMS算法,解决了固定步长时收敛速度和稳态误差间的矛盾.仿真结果表明,所提出的变步长最小均方算法比标准的最小均方算法有更快的收敛速度和更小的稳态误差. 展开更多
关键词 智能天线 最小均方算法 变步长 双曲正切函数
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Kriging代理模型下基于垂距的多点取样算法 被引量:8
19
作者 陈霞 李磊 +2 位作者 岳珠峰 仝福娟 刘博 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期153-158,共6页
代理模型由于可以有效地缩减学科分析时间,被广泛应用于优化领域。而构建高精度代理模型则取决于样本点在设计空间中的分布。为了建立拟合效率高的近似模型,在已有Kriging代理模型基础上,提出一种基于垂距和最大化点均方差取样(Integrat... 代理模型由于可以有效地缩减学科分析时间,被广泛应用于优化领域。而构建高精度代理模型则取决于样本点在设计空间中的分布。为了建立拟合效率高的近似模型,在已有Kriging代理模型基础上,提出一种基于垂距和最大化点均方差取样(Integrated mean square error,IMSE)的多点取样算法,以保证预测精度的同时减少样本数量。该方法将垂距作为判定设计变量取值的标准,进行数据点的初步筛选。选取高斯函数作为设计点之间的相关函数,并且在边缘附近进一步修正。针对实际算例,将该取样算法与多点加点准则比较,结果表明使用的方法在保证全局精度的基础上,采用较少的采样点构建代理模型,具有较高的局部近似精度。 展开更多
关键词 KRIGING模型 取样算法 垂距 最大化均方差 相关函数
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一种新的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析 被引量:43
20
作者 张中华 张端金 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2238-2241,共4页
研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态... 研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响。该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调。理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能。 展开更多
关键词 自适应滤波 变步长 双曲正切函数 最小均方误差算法
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