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A Localization Algorithm Based on Particle Swarm Optimization and Quasi-Newton Algorithm for Wireless Sensor Networks 被引量:2
1
作者 Jingang Cao 《通讯和计算机(中英文版)》 2015年第2期85-90,共6页
关键词 无线传感器网络 拟牛顿算法 粒子群算法 定位算法 位置信息 仿真实验 应用程序 定位速度
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一种分解型Quasi-Newton电容层析成像图像重建算法 被引量:1
2
作者 林甲楠 陈德运 +1 位作者 姚玉梅 宋蕾 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 2014年第6期44-47,共4页
针对电容层析成像系统中的"软场"效应和病态问题,在分析电容层析成像和QuasiNewton算法原理的基础上,基于非线性最小二乘的成像原理,提出了一种新的分解型Quasi-Newton电容层析成像算法,推导出了求解ECT反问题的分解型拟牛顿... 针对电容层析成像系统中的"软场"效应和病态问题,在分析电容层析成像和QuasiNewton算法原理的基础上,基于非线性最小二乘的成像原理,提出了一种新的分解型Quasi-Newton电容层析成像算法,推导出了求解ECT反问题的分解型拟牛顿图像重建算法放的计算步骤,同时利用信赖域公式对目标函数的Hessian矩阵进行校正.仿真实验表明,基于分解型拟牛顿方法具有可行性,对于基本流型该算法与LBP算法相比,具有成像质量高和边界均匀稳定的特点,为ECT图像重建的研究提供了一个新的思路. 展开更多
关键词 电容层析成像 图像重建算法 迭代算法 分解拟牛顿
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一种μGA+Quasi-Newton的混合优化算法 被引量:1
3
作者 陆剑飞 金国强 +1 位作者 牛玉广 周欣 《河北工程技术高等专科学校学报》 2003年第3期12-14,共3页
提出了一种新型的优化算法。此算法利用微种群遗传算法(μGA)的全局最优性在大范围内搜索可能的极值,而用拟牛顿(Quasi Newton)法的目标函数梯度下降特性在极值点附近快速搜索,从而实现了全局最优与快速搜索的有机结合。同时,通过几个... 提出了一种新型的优化算法。此算法利用微种群遗传算法(μGA)的全局最优性在大范围内搜索可能的极值,而用拟牛顿(Quasi Newton)法的目标函数梯度下降特性在极值点附近快速搜索,从而实现了全局最优与快速搜索的有机结合。同时,通过几个典型的试验函数对此混合算法与微种群遗传算法的寻优效果做了比较。 展开更多
关键词 最优化 微种群遗传算法 拟牛顿法 优化算法 快速搜索 寻优效果
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基于Prony算法-准同步序列的超低频介损测量方法 被引量:1
4
作者 焦裕鹏 王玮 贾明娜 《电子测量技术》 北大核心 2023年第15期170-177,共8页
超低频介质损耗因数测量方法,由于测量信号频率低导致采样时间长,采集数据量大,且在非同步采样时,快速傅里叶变换存在频谱泄露和栅栏效应,影响对介质损耗因数的精确测量。为降低测量信号采样时间和采集数据量,以及非同步采样时频谱泄露... 超低频介质损耗因数测量方法,由于测量信号频率低导致采样时间长,采集数据量大,且在非同步采样时,快速傅里叶变换存在频谱泄露和栅栏效应,影响对介质损耗因数的精确测量。为降低测量信号采样时间和采集数据量,以及非同步采样时频谱泄露和栅栏效应,提出一种基于Prony算法-准同步序列的超低频介损测量方法,利用Prony算法并结合据辨识方法,对采样电压信号的基波频率进行预估,通过Newton插值算法,实现对电压和电流信号的准同步插值重构,获得采样信号的准同步序列,由FFT及介损等效电路模型,对准同步序列进行求解,实现对超低频介质损耗因数的求取。在频率波动、谐波含量变化、介损角变化和不同信噪比的噪声下测量介质损耗因数。仿真结果表明,该方法在软件上实现了准同步采样,有效降低了栅栏效应和频谱泄露对介质损耗因数测量的影响,并且采样时间短,采集数据量少,测量精度高,适用于对超低频介质损耗因数的精确测量。 展开更多
关键词 超低频 PRONY算法 数据辨识 newton插值 准同步序列 FFT 介质损耗因数
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基于遗传-拟牛顿算法的机器人几何参数辨识 被引量:2
5
作者 李岸 陈晓玄 王文博 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第8期52-56,61,共6页
为提升工业机器人绝对定位精度,提出了一种遗传-拟牛顿算法来辨识机器人几何运动参数并进行机器人绝对定位误差补偿的联合算法。首先,利用MD-H方法建立机器人运动模型,并通过微分变化原理建立机器人各个关节误差转换到机器人末端误差模... 为提升工业机器人绝对定位精度,提出了一种遗传-拟牛顿算法来辨识机器人几何运动参数并进行机器人绝对定位误差补偿的联合算法。首先,利用MD-H方法建立机器人运动模型,并通过微分变化原理建立机器人各个关节误差转换到机器人末端误差模型;其次,通过激光跟踪仪测得KR16-2型机器人在指定工作空间50处采样点信息,通过传统遗传算法和遗传-拟牛顿联合算法分别对机器人几何参数进行辨识和比较,并在此算法中提出小区间生成初始种群的方式来提高迭代效率,通过算数交叉和动态变异完成新个体的生成,解决了传统遗传算法出现过早收敛问题。结果表明,此算法对机器人进行补偿后的精度分别提高71.28%和53.23%,直线制孔平均误差是0.45 mm,弧面制孔平均误差是0.42 mm,验证了联合算法的优越性和实用性。 展开更多
关键词 遗传-拟牛顿算法 拟牛顿算子 误差模型 几何参数
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基于BFGS-BP神经网络岩爆分类研究
6
作者 郭文强 罗军尧 《工业安全与环保》 2023年第6期7-10,共4页
BP神经网络模型是岩爆预测中的常用模型,为了强化预测效果,选取BFGS算法对BP神经网络模型进行优化。选取应力系数σ_(θ)/σ_(c)、脆性系数σ_(c)/σ_(t)和弹性能量指数W_(et)作为预测指标,国内外46组案例作为样本库,分别建立BFGS-BP神... BP神经网络模型是岩爆预测中的常用模型,为了强化预测效果,选取BFGS算法对BP神经网络模型进行优化。选取应力系数σ_(θ)/σ_(c)、脆性系数σ_(c)/σ_(t)和弹性能量指数W_(et)作为预测指标,国内外46组案例作为样本库,分别建立BFGS-BP神经网络模型和传统BP神经网络模型,对比验证其优化效果,将建好的模型用于锦屏二级水电站和秦岭隧道加以检验,得到一种有应用前景的机器学习预测模型。 展开更多
关键词 BFGS算法 拟牛顿法 岩爆预测 BP神经网络
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基于粒子群-拟牛顿混合算法的管道机器人定位 被引量:22
7
作者 魏明生 童敏明 +1 位作者 訾斌 唐守锋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2594-2600,共7页
针对管道机器人定位问题,通过磁偶极子理论建立了以极低频电磁脉冲为检测手段的定位模型,推导出了定位模型的非线性方程组。在此基础上设计了基于粒子群优化-拟牛顿混合算法用于定位方程组的求解,提高了管道机器人的定位精度,避免了粒... 针对管道机器人定位问题,通过磁偶极子理论建立了以极低频电磁脉冲为检测手段的定位模型,推导出了定位模型的非线性方程组。在此基础上设计了基于粒子群优化-拟牛顿混合算法用于定位方程组的求解,提高了管道机器人的定位精度,避免了粒子群优化算法局部精细搜索能力差和拟牛顿算法对初值敏感的不足。数值仿真与实验结果验证了管道机器人定位模型和数值算法的有效性和可行性,实验定位平均误差满足管道机器人工作中定位的需要,采用改进的混合算法后,平均定位误差在x、y、z三个方向上分别降低了4.19 cm、3.81 cm、4.65 cm,提高了定位精度。 展开更多
关键词 管道机器人 磁偶极子模型 粒子群优化-拟牛顿混合算法 定位
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基于遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位 被引量:7
8
作者 史洪宇 贺前华 魏晓慧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期220-222,共3页
结合遗传算法的群体搜索性和拟牛顿迭代法的局部细致搜索性,提出一种基于遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位方法。该方法利用遗传算法进行全局迭代,当收敛结果达到满意值后将其作为拟牛顿迭代的初始值继续迭代,直至得到精确解,由此... 结合遗传算法的群体搜索性和拟牛顿迭代法的局部细致搜索性,提出一种基于遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位方法。该方法利用遗传算法进行全局迭代,当收敛结果达到满意值后将其作为拟牛顿迭代的初始值继续迭代,直至得到精确解,由此克服遗传算法后期搜索效率低以及拟牛顿法对初始值敏感的缺陷。仿真结果表明,在参数设置合理的前提下,相比遗传算法和拟牛顿法,该混合算法性能稳定,具有较快的定位速度和较高的定位精度。 展开更多
关键词 定位 遗传算法 拟牛顿算法 到达时间差 测量误差
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基于蝙蝠-拟牛顿混合算法的无线传感器网络节点定位 被引量:4
9
作者 于泉 孙顺远 +2 位作者 徐保国 陈淑娟 黄艳丽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1238-1241,共4页
针对距离矢量-跳数(DV-Hop)算法第三阶段中最小二乘法定位精度低的问题,提出一种蝙蝠-拟牛顿混合算法与DV-Hop算法融合的定位算法。首先对蝙蝠算法进行两点改进:1)根据蝙蝠个体的适应度值自适应调节随机向量β,使得脉冲频率具有自适应能... 针对距离矢量-跳数(DV-Hop)算法第三阶段中最小二乘法定位精度低的问题,提出一种蝙蝠-拟牛顿混合算法与DV-Hop算法融合的定位算法。首先对蝙蝠算法进行两点改进:1)根据蝙蝠个体的适应度值自适应调节随机向量β,使得脉冲频率具有自适应能力;2)利用当前迭代之前所有最优个体的平均位置来引导蝙蝠移动,使得速度具有变异性能;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进蝙蝠算法得出节点的估计位置,再利用拟牛顿算法以估计位置为初始点继续搜索节点位置。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法和基于蝙蝠算法的DV-Hop改进算法(BADVHop),该算法的定位精度大约提高了16.5%、5.18%,且稳定性更好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场合。 展开更多
关键词 无线传感器网络 DV-HOP算法 蝙蝠算法 拟牛顿算法
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列修正拟Newton法在并行算法中的应用(二)
10
作者 孙鸿烈 单昭祥 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1993年第3期194-199,共6页
在文中我们曾将列修正拟 Newton 法用于建立在隐式 Adams 方法的并行算法上.本文同样利用解非线性方程组的列修正拟 Newton 法给出了常微分方程数值解法中 Adams 外插公式的并行计算方法,并证明了该方法的收敛性.
关键词 列修正拟 并行算法 牛顿法
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基于遗传-拟牛顿混合算法的地下震源定位
11
作者 宋运忠 王仁辉 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第4期88-93,共6页
为了用多传感器网络解决震源的定位问题,采用脉冲耦合时钟同步算法,同步所有传感器网络节点时钟,在此基础上,测出震源发出的脉冲信号到达各个节点的时间差。结合遗传算法的全局寻优能力和拟牛顿算法的快速局部搜索能力,提出遗传-拟牛顿... 为了用多传感器网络解决震源的定位问题,采用脉冲耦合时钟同步算法,同步所有传感器网络节点时钟,在此基础上,测出震源发出的脉冲信号到达各个节点的时间差。结合遗传算法的全局寻优能力和拟牛顿算法的快速局部搜索能力,提出遗传-拟牛顿混合算法的到达时间差定位方法。为了验证该混合算法的精确性,使用MATLAB分别对拟牛顿算法与遗传-拟牛顿混合算法的横轴和纵轴进行仿真,通过对比,证明了遗传-拟牛顿混合算法收敛速度快、精确度高、稳定性好。 展开更多
关键词 震源定位 脉冲耦合时钟同步 到达时间差 遗传-拟牛顿混合算法
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一族解非线性方程组的Broyden-ABS算法(英文)
12
作者 葛仁东 《大连民族学院学报》 CAS 2000年第1期1-8,共8页
提出了一族Broyden-ABS型算法,它的Jocobian矩阵是由一系列Boroyden的行递推所形成.它是把Broyden算法和ABS投影算法结合在一起,避免了在算法中求Jacobian矩阵F(x).同时避免了在... 提出了一族Broyden-ABS型算法,它的Jocobian矩阵是由一系列Boroyden的行递推所形成.它是把Broyden算法和ABS投影算法结合在一起,避免了在算法中求Jacobian矩阵F(x).同时避免了在算法中求差商带来的不稳定性.(见[5],[6]).第二部分在标准假定下证明了所提出的算法具有超线性收敛.第三部分讨论了参数的选择.该算法具有很高的实用性. 展开更多
关键词 Broyden-ABS算法 非线性方程组 拟牛顿法 Broydon方法 ABS投影算法 Jacobian矩阵 超线性收敛
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A BI-LEVEL FORMULATION AND QUASI-NEWTON ALGORITHM FOR STOCHASTIC EQUILIBRIUM NETWORK DESIGN PROBLEM WITH ELASTIC DEMAND 被引量:6
13
作者 HUANG Haijun (School of Management, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China) WANG Shouyang (Institute of Systems Science, Academy of Mathematics and Systems Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China) Mi 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2001年第1期40-53,共14页
In this paper, a bi-level formulation of the continuous network design problem (NDP) is proposed on the basis of logit stochastic user equilibrium (SUE) assignment with elastic demand. The model determines the link ca... In this paper, a bi-level formulation of the continuous network design problem (NDP) is proposed on the basis of logit stochastic user equilibrium (SUE) assignment with elastic demand. The model determines the link capacity improvements by maximizing net economic benefit while considering changes in demand and traffic distribution in network. The derivatives of equilibrium link flows and objective function with respect to capacity expansion variables, which are analytically derived, can be computed without having to first find path choice information. These derivatives are employed to develop a quasi Newton algorithm with the BFG S (Broyden- Fletcher- Goldfarb-Shanno) formula for solving the nonlinear, nonconvex but differentiable SUE-constrained network design problem. The SUE assignment with elastic demand is solved by using the method of successive averages in conjunction with Bell’s matrix inversion logit assignment method. Simple and complex example networks are presented to illustrate the model and the algorithm. 展开更多
关键词 Network design problem stochastic equilibrium ASSIGNMENT bi-level FORMULATION quasi-newton algorithm.
原文传递
遗传-深度搜索混合算法反演浅水模型糙率的效率分析
14
作者 党晚婷 毕胜 +1 位作者 沈杰 韩继斌 《水电能源科学》 北大核心 2019年第4期104-108,共5页
糙率是水动力数值模型中率定和验证的重要参数。采用遗传算法反演河道糙率一直是水动力数值模拟研究的热点与难点,其反演效率是优化算法应用于实际工程的主要制约因素。针对遗传算法后期收敛慢的问题,引入拟牛顿、信赖域、单纯形3种局... 糙率是水动力数值模型中率定和验证的重要参数。采用遗传算法反演河道糙率一直是水动力数值模拟研究的热点与难点,其反演效率是优化算法应用于实际工程的主要制约因素。针对遗传算法后期收敛慢的问题,引入拟牛顿、信赖域、单纯形3种局部细致搜索性强的算法与标准遗传算法混合,比较分析各种算法对一维水动力模型糙率的反演精度、效率及调用模型次数,探讨全局优化和局部细致优化混合算法在水动力模型参数优化中的适应性和实用性。研究结果表明,各算法对水动力模型糙率均具有较高的反演精度,但遗传算法在优化过程中存在明显的"阶跃"现象,而引入局部深度搜索算法后可显著减少优化过程中调用水动力程序的次数,提高收敛速度。研究结果可为一、二维水动力模型糙率反演方法选择及改进思路提供参考,亦可为各行业多目标优化问题的效率分析提供借鉴。 展开更多
关键词 浅水模型 糙率反演 遗传算法 拟牛顿法 信赖域法 单纯形法
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列修正拟Newton法在并行算法中的应用
15
作者 孙鸿烈 《辽宁大学学报(自然科学版)》 CAS 1992年第4期17-23,共7页
本文利用解非线性方程组的列修正拟Newton法给出了常微分方程数值解法中的Adams内插公式的并行计算方法。
关键词 非线性方程组 并行算法 拟牛顿法
全文增补中
基于优化BP神经网络的连续管疲劳寿命预测 被引量:6
16
作者 窦益华 张佳强 +2 位作者 李国亮 韦亮 曹银萍 《石油机械》 北大核心 2023年第10期144-149,共6页
针对标准BP神经网络预测连续管疲劳寿命时容易陷入局部极小值和训练时间过长的缺点,利用有动量的梯度下降法、拟牛顿算法和一步正割算法分别对BP神经网络进行优化。拟牛顿算法优化后的BP神经网络性能最佳。利用拟牛顿算法优化后的BP神... 针对标准BP神经网络预测连续管疲劳寿命时容易陷入局部极小值和训练时间过长的缺点,利用有动量的梯度下降法、拟牛顿算法和一步正割算法分别对BP神经网络进行优化。拟牛顿算法优化后的BP神经网络性能最佳。利用拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测连续管疲劳寿命,并与标准试验结果进行对比研究。研究结果表明:拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测结果与标准试验结果最小相对误差率为1.7%,最大相对误差率为3.6%,满足工程精度要求。同时利用优化改进的标准BP神经网络预测方法,提出连续管疲劳寿命区间预测。预测结果表明,所有的预测样本都处于合理的预测范围之内,证明了优化后BP神经网络预测连续管疲劳寿命区间的可行性。所得结果可为连续管的疲劳寿命预测提供参考。 展开更多
关键词 连续管 疲劳寿命预测 BP神经网络 拟牛顿算法 方法优化 寿命区间 标准试验
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孔型设计的拟Newton迭代算法 被引量:1
17
作者 杭乃勤 黄宁 段家田 《武汉钢铁学院学报》 1995年第4期392-399,共8页
本文提出一种通过求解非线性方程组设计孔型尺寸的方法。文中以菱一方和椭-方孔型系统为例,给出了相应的非线性方程组及采用拟Newton法求解的方法和步骤;根据实际计算结果,讨论了延伸系数的取值范围。
关键词 newton 自由宽展面 孔型充满度 孔型
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A CLASS OF COLLINEAR SCALING ALGORITHMS FOR UNCONSTRAINED OPTIMIZATON
18
作者 盛松柏 《Numerical Mathematics A Journal of Chinese Universities(English Series)》 SCIE 1997年第2期219-230,共12页
A Class of Collinear Scaling Algorithms for Unconstrained Optimization. An appealing approach to the solution of nonlinear optimization problems based on conic models of the objective function has been in troduced by ... A Class of Collinear Scaling Algorithms for Unconstrained Optimization. An appealing approach to the solution of nonlinear optimization problems based on conic models of the objective function has been in troduced by Davidon (1980). It leads to a broad class of algorithms which can be considered to generalize the existing quasi-Newton methods. One particular member of this class has been deeply discussed by Sorensen (1980), who has proved some interesting theoretical properties. In this paper, we generalize Sorensen’s technique to Spedicato three-parameter family of variable-metric updates. Furthermore, we point out that the collinear scaling three- parameter family is essentially equivalent to the Spedicato three-parameter family. In addition, numerical expriments have been carried out to compare some colliner scaling algorithms with a straightforward implementation of the BFGS quasi-Newton method. 展开更多
关键词 UNCONSTRAINED optimization CONIC models COLLINEAR scaling quasi-newton algorithms.
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汽车转向非线性平衡点遗传算法求解及其改进 被引量:1
19
作者 李杰 贾长旺 +1 位作者 乔斌 刘佳勇 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1726-1733,共8页
针对汽车转向非线性平衡点求解问题,研究了遗传算法求解效果并提出改进方法.建立汽车转向二自由度模型,说明汽车转向非线性平衡点只能数值迭代求解的原因,构造适于智能优化方法的适应度函数,提出了确定可行求解范围的方法.在车速70 km/... 针对汽车转向非线性平衡点求解问题,研究了遗传算法求解效果并提出改进方法.建立汽车转向二自由度模型,说明汽车转向非线性平衡点只能数值迭代求解的原因,构造适于智能优化方法的适应度函数,提出了确定可行求解范围的方法.在车速70 km/h、路面附着系数0.5和前轮转角0~0.2 rad的行驶条件下,应用遗传算法求解得到3个平衡点.通过比较大小两个转角的适应值曲面,说明遗传算法求解小转角平衡点不满足精度的原因,提出了遗传算法与BFGS(broyden-fletcher-goldfarb-shanno)拟牛顿法融合的求解流程.结果表明:融合求解流程可以求解满足精度要求的小转角平衡点,求解效率高于遗传算法,弥补了遗传算法单独求解的不足. 展开更多
关键词 转向非线性 平衡点 遗传算法 BFGS拟牛顿法 融合求解 汽车转向二自由度模型
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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
20
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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