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The Convergence of the Steepest Descent Algorithm for D.C.Optimization 被引量:1
1
作者 SONG Chun-ling XIA Zun-quan 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 北大核心 2007年第1期131-136,共6页
伪可辨的函数(二个有限凸的函数的差别) 的一个类的一些性质在这份报纸被考虑。并且为非强迫、抑制的伪可辨的编程的最陡峭的降下算法的集中被证明。
关键词 最速下降算法 凸优化 收敛 非光滑优化 D.C.函数
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Channel estimation for MIMO-OFDM systems using steepest-descent algorithm 被引量:1
2
作者 L UXin XU Jun 《通讯和计算机(中英文版)》 2009年第11期64-68,共5页
关键词 最速下降算法 信道估计 OFDM系统 MIMO 快衰落信道 最速下降法 估计方法 分配模式
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基于变增益最速梯度下降法的表贴式永磁同步电机位置修正策略
3
作者 王益明 张雪锋 +2 位作者 高龙将 徐奇伟 罗凌雁 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期617-627,671,共12页
滑模观测器具有响应速度快、鲁棒性强等优点,已广泛应用于表贴式永磁同步电机无位置传感器的中、高速控制系统。然而,具有固定参数的滑模观测器很难在宽速度范围内保持一致的估算精度,而采用基于速度观测器带宽限制的方法进行噪声和扰... 滑模观测器具有响应速度快、鲁棒性强等优点,已广泛应用于表贴式永磁同步电机无位置传感器的中、高速控制系统。然而,具有固定参数的滑模观测器很难在宽速度范围内保持一致的估算精度,而采用基于速度观测器带宽限制的方法进行噪声和扰动抑制会降低电机的动态性能。针对上述问题,该文首先分析滑模观测器估算表贴式永磁同步电机转子位置的误差产生机理,提出一种新型位置误差观测器,主要思想是基于磁链观测进行位置误差连续估算,并采用最速梯度下降法对积分过程进行反馈校正;然后,通过变增益循环迭代优化提高位置误差观测器的速度与准确性;最后搭建表贴式永磁同步电机加载测试平台进行实验,结果验证了所提方法具有位置观测精度高、鲁棒性强的特点。 展开更多
关键词 表贴式永磁同步电机 变增益最速梯度下降法 滑模观测器 估算位置修正策略
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An algorithm for computed tomography image reconstruction from limited-view projections 被引量:4
4
作者 王林元 李磊 +3 位作者 闫镔 江成顺 王浩宇 包尚联 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第8期642-647,共6页
With the development of the compressive sensing theory,the image reconstruction from the projections viewed in limited angles is one of the hot problems in the research of computed tomography technology.This paper dev... With the development of the compressive sensing theory,the image reconstruction from the projections viewed in limited angles is one of the hot problems in the research of computed tomography technology.This paper develops an iterative algorithm for image reconstruction,which can fit most cases.This method gives an image reconstruction flow with the difference image vector,which is based on the concept that the difference image vector between the reconstructed and the reference image is sparse enough.Then the l_2-norm minimization method is used to reconstruct the difference vector to recover the image for flat subjects in limited angles.The algorithm has been tested with a thin planar phantom and a real object in limited-view projection data.Moreover,all the studies showed the satisfactory results in accuracy at a rather high reconstruction speed. 展开更多
关键词 计算机断层扫描 图像重建 预测算法 最小化方法 摄影技术 迭代算法 差分图像 差分向量
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特征值与梯度下降算法 被引量:1
5
作者 邱松强 《高等数学研究》 2023年第3期36-39,50,共5页
文中以特征值为工具,讨论了求解无约束优化问题的梯度下降法的步长和收敛速度的一些性质,并利用特征值解释了数据的标准化为何能提高最小二乘线性回归的收敛速度.
关键词 梯度下降算法 最速下降法 特征值 线性回归
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大功率GTO等效传热模型的研究 被引量:17
6
作者 李庆民 徐国政 +1 位作者 钱家骊 张节容 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期19-22,28,共5页
研究发现GTO 动态热阻变化率的对数具有分区间近似线性的规律,提出可采用分段拟合的方法初步获得GTO的高阶传热模型。基于最速下降原理构造了一种迭代算法,可以精确整定等效传热模型的各个参数,并研究了下降因子对迭代收敛性... 研究发现GTO 动态热阻变化率的对数具有分区间近似线性的规律,提出可采用分段拟合的方法初步获得GTO的高阶传热模型。基于最速下降原理构造了一种迭代算法,可以精确整定等效传热模型的各个参数,并研究了下降因子对迭代收敛性的影响。与GTO 的实测动态热阻曲线比较,该模型的计算误差在±3% 以内。将此传热模型集成在损耗分析软件中,可分析GTO的瞬态传热特性。 展开更多
关键词 大功率 GTO 传热模型
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NLOS环境下无线通信网络中的TDOA/AOA混合定位算法 被引量:8
7
作者 龚福祥 王庆 张小国 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期905-910,共6页
为了提高在NLOS条件下无线定位的精度,采用多种测量值混合定位的方式,提出了一种TDOA/AOA最速下降混合定位算法.该算法以加权残差平方和为目标函数,以最速下降算法为最优化方法.然后,以几何结构的单反射圆盘模型进行仿真,分别利用TDOA/... 为了提高在NLOS条件下无线定位的精度,采用多种测量值混合定位的方式,提出了一种TDOA/AOA最速下降混合定位算法.该算法以加权残差平方和为目标函数,以最速下降算法为最优化方法.然后,以几何结构的单反射圆盘模型进行仿真,分别利用TDOA/AOA最速下降混合定位算法、TDOA/AOA泰勒级数混合定位算法以及单纯的TDOA泰勒级数经典算法对无线通信网络中不同的定位环境进行了仿真计算.仿真结果表明,当参与定位的基站数目分别为3,4,5,6,7,反射圆盘半径分别为200,300,400,500,600,700m时,与后2种算法相比,TDOA/AOA最速下降混合定位算法的均方差、平均误差及最大误差均较小,即该混合定位算法具有更高的定位精度,且参加定位的基站数目越多,这种优势越明显. 展开更多
关键词 非可视距 到达时间差 到达角度 混合无线定位 最速下降法
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双向联想记忆神经网络的一种编码策略 被引量:6
8
作者 于海斌 薛劲松 +1 位作者 王浩波 徐心和 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期6-10,共5页
本文提出一种双向联想记忆神经网络的按‘位’加权编码策略,并给出了求取权值的速推算法.它将Kosko双向联想记忆神经网络按海明距离进行模式匹配的原则,修正为按加权海明距离进行模式匹配,从而可以使得对不满足连续性的所谓“... 本文提出一种双向联想记忆神经网络的按‘位’加权编码策略,并给出了求取权值的速推算法.它将Kosko双向联想记忆神经网络按海明距离进行模式匹配的原则,修正为按加权海明距离进行模式匹配,从而可以使得对不满足连续性的所谓“病态结构”的一类样本模式集,同样具有良好的联想能力.对二值图象模式存贮、联想的计算机模拟实验表明,此方法具有优良的性能和实用价值. 展开更多
关键词 神经网络 双向联想记忆 海明距离 最速下降法
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引入高斯变异和最速下降算子的人口迁移算法 被引量:9
9
作者 王晓慧 刘雪英 白梅花 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第20期57-60,62,共5页
人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了... 人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了证明。通过对函数的数值实验测试结果表明,改进的人口迁移算法的全局寻优能力和收敛速度较人口迁移算法均有所提高。 展开更多
关键词 人口迁移算法 高斯变异 最速下降算法 全局优化
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结合遗传算法的优化卷积神经网络学习方法 被引量:11
10
作者 王丽敏 乔玲玲 魏霖静 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第7期1945-1950,共6页
经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大。采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择、交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能... 经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大。采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择、交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能优于最陡下降算法随机选择的初始权重;采用遗传算法生成的多组权重训练多个卷积神经网络分类器,由其构建联合分类器进行分类,可进一步提高分类正确率。实验结果表明,与经典卷积神经网络方法以及常用的支持向量机、随机森林、后向传播神经网络和极速学习机相比,该方法的分类正确率更高。 展开更多
关键词 卷积神经网络 机器学习 目标分类 遗传算法 最陡下降算法
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结合局部优化算法的改进粒子群算法研究 被引量:5
11
作者 殷脂 叶春明 温蜜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期51-53,共3页
提出了结合局部优化算法的改进粒子群算法(Combination Particle Swarm Optimization,CPSO),粒子群算法虽然通过群体规模来规避早熟,但缺乏局部快速搜索能力,因此将局部优化算法与改进粒子群算法相结合,并尝试不同的局部优化算法,例如... 提出了结合局部优化算法的改进粒子群算法(Combination Particle Swarm Optimization,CPSO),粒子群算法虽然通过群体规模来规避早熟,但缺乏局部快速搜索能力,因此将局部优化算法与改进粒子群算法相结合,并尝试不同的局部优化算法,例如牛顿法、最速下降法,通过典型函数优化实验表明,与其他改进粒子群算法相比,CPSO具有较强的寻优能力,鲁棒性和较快的收敛速度;实验也表明不同的局部优化算法在不同的特征函数上体现出不同的优势。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 牛顿法 最速下降法 优化效率
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求解一类无约束优化的混合遗传算法 被引量:9
12
作者 张晓伟 邢志栋 董建民 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期130-132,共3页
目的求解一类无约束优化问题。方法结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快,而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点,给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果算例表明所设计的算法是有效的。结论算法可以... 目的求解一类无约束优化问题。方法结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快,而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点,给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果算例表明所设计的算法是有效的。结论算法可以提高局部搜索能力,提高解的精确度,搜索速度。 展开更多
关键词 遗传算法 最速下降法 混合遗传算法 无约束优化
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最速下降法解二次矩阵方程 被引量:7
13
作者 龙建辉 胡锡炎 张磊 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期85-88,共4页
分析了牛顿法解二次方程的优点和缺点.结合优化理论中最速下降法思想,给出一种新的算法解二次矩阵方程,并列出几个数值例子说明算法是可行的.
关键词 最速下降 Newton算法 矩阵方程 全局收敛
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协作频谱感知中快速自适应门限策略 被引量:3
14
作者 夏文芳 王殊 +1 位作者 龚世民 刘威 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1406-1411,共6页
频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分。在异构网络中,认知节点的移动会导致接收信号强度和噪声功率发生变化,这使得采用固定门限参数的频谱感知策略无法保证在任何时候均工作于最优感知状态。为了解决这一问题,该文提出一种自适应... 频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分。在异构网络中,认知节点的移动会导致接收信号强度和噪声功率发生变化,这使得采用固定门限参数的频谱感知策略无法保证在任何时候均工作于最优感知状态。为了解决这一问题,该文提出一种自适应门限参数的协作频谱感知策略。该策略无需主用户信号、信道以及环境噪声的任何先验信息,参与协作的所有认知节点采用最陡下降法自适应调节门限参数,控制中心采用最优数据融合算法获得最小检测代价。仿真结果显示,当认知节点参数发生变化时,协作节点的门限参数快速收敛于最优值,使系统贝叶斯风险最小。 展开更多
关键词 认知无线电 协作频谱感知 自适应门限 最陡下降法
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利用遗传算法搜索全局最优的一种混合算法 被引量:5
15
作者 鲁燃 马学强 潘美芹 《山东师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第4期383-386,共4页
把最速下降法与遗传算法相结合 ,提出了一种混合算法 ,该算法能使遗传算法离开“早熟收敛”状态 ,最终获得全局最优 .对算法的收敛性进行了证明 。
关键词 遗传算法 最速下降法 早熟收敛 全局最优 混合算法 收敛速度 可微连续函数
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基于最速下降法的可展开索网天线型面调整方法 被引量:6
16
作者 刘晓 吴明儿 张华振 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期1-7,共7页
考虑到索网结构的几何非线性和节点位移的高度耦合,为提高索网天线的型面调整效率,需设计合理的型面调整优化方法。文章根据双层索网结构的拓扑关系,将平衡矩阵和柔度矩阵分块化表示,通过偏导方法推导了任意平衡状态下型面误差对于张力... 考虑到索网结构的几何非线性和节点位移的高度耦合,为提高索网天线的型面调整效率,需设计合理的型面调整优化方法。文章根据双层索网结构的拓扑关系,将平衡矩阵和柔度矩阵分块化表示,通过偏导方法推导了任意平衡状态下型面误差对于张力阵拉力的梯度公式,利用型面误差梯度的无穷范数确定对型面误差影响最显著的张力阵单元。结合最速下降优化算法,采用型面误差负梯度方向作为优化路径。通过调节张力阵拉力,降低由于索网长度误差引起的型面误差。建立环形桁架天线的双层索网模型,进行型面调整数值试验,结果表明调整后的型面误差已趋近为零。 展开更多
关键词 索网天线 双层索网结构 型面调整 型面误差梯度 最速下降法
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PRS-XY型混联机构的正运动学解析 被引量:4
17
作者 李少玲 张建民 +1 位作者 周鸿斌 付红伟 《现代制造工程》 CSCD 2007年第1期101-104,共4页
针对PRS-XY型混联机构,进行了正运动学解析,列出了正运动学的非线性方程组,运用最速下降数值计算方法,采用数值与解析相结合的方法求解。并用理论值验证了结果精确性。
关键词 混联机构 正运动学解析 最速下降法
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PN序列分布的空子载波OFDM频偏估计算法研究 被引量:2
18
作者 李琦 李宏伟 +3 位作者 蔡斌 张建忠 耿耿 吕燕 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第1期60-67,共8页
频偏同步是正交频分复用系统中的一项关键技术。论文提出了一种通过计算PN序列分布的空子载波功率值进行频偏估计的方法,克服了在传统空子载波法中,受信道频域响应的零点影响所导致的频偏估计错误。该方法利用了PN序列良好的相关性,整... 频偏同步是正交频分复用系统中的一项关键技术。论文提出了一种通过计算PN序列分布的空子载波功率值进行频偏估计的方法,克服了在传统空子载波法中,受信道频域响应的零点影响所导致的频偏估计错误。该方法利用了PN序列良好的相关性,整数倍频偏部分采取子载波位置序列互相关计算,小数倍频偏采用最陡下降法迭代计算。所计算的代价函数不会产生多个最小值,同时不会在全频域内搜索,大幅降低了运算量。仿真实验表明:与基于循环前缀的最大似然估计相比,提高了同步精度和频偏估计范围,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 正交频分复用 空子载波 频偏同步 伪随机序列 最陡下降法
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柔性神经网络训练算法的研究 被引量:3
19
作者 薛福珍 赵鑫 赵灿 《控制工程》 CSCD 2008年第6期665-668,共4页
针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法。矩阵作为基本运算单位的优... 针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法。矩阵作为基本运算单位的优点是可以用高效矩阵库LAPACK来编写程序,提高了数值计算的精度和速度。仿真结果表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性神经网络 最速下降法 LM算法 矩阵库
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一种快速BP网络训练算法及应用 被引量:5
20
作者 王娜 申东日 陈义俊 《计算机仿真》 CSCD 2004年第8期115-117,共3页
针对基本BP算法在接近最优点时收敛速度变慢的缺点,提出一种快速BP网络训练算法。该算法将网络训练过程分为两个阶段,首先采用变学习率BP算法使其接近最优点,再改用PRP共轭梯度法以加快收敛速度,其中学习率通过不精确一维搜索方法寻找... 针对基本BP算法在接近最优点时收敛速度变慢的缺点,提出一种快速BP网络训练算法。该算法将网络训练过程分为两个阶段,首先采用变学习率BP算法使其接近最优点,再改用PRP共轭梯度法以加快收敛速度,其中学习率通过不精确一维搜索方法寻找得到。并采用Widrow—Nguyen初始化规则选取初始权值。通过两个仿真试验表明该算法是一种高效、快速的BP网络训练方法。同时,该算法具有简单、易于实现的优点,具有较为广阔的应用前景。 展开更多
关键词 反向传播网络 最速下降法 共轭梯度法 学习速度
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