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自适应梯度下降观测矩阵优化算法 被引量:5
1
作者 蒋伊琳 佟岐 +2 位作者 张荣兵 王海艳 汲清波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期1950-1952,共3页
基于可以通过减小压缩感知中观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性来提高信号的重构质量,结合无约束凸优化问题中梯度下降的思想,提出了一种自适应梯度下降算法(adaptive gradient descent,AGD)。首先利用等角紧框架(equiangular tight fra... 基于可以通过减小压缩感知中观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性来提高信号的重构质量,结合无约束凸优化问题中梯度下降的思想,提出了一种自适应梯度下降算法(adaptive gradient descent,AGD)。首先利用等角紧框架(equiangular tight frame,ETF)收缩传感矩阵的Gram矩阵,然后通过收缩得到的Gram矩阵建立一个无约束凸优化问题,最后通过梯度下降方法求解无约束凸优化问题进而得到优化后的观测矩阵。AGD算法通过每次更新梯度下降的方向,使Gram矩阵能够在最短时间内逼近ETF。仿真实验表明,该算法不仅迭代次数少,且优化后的观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性大大降低。与传统的优化算法相比,信号恢复效果更好。 展开更多
关键词 压缩感知 观测矩阵 自适应梯度下降 互相关性 等角紧框架
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基于巴特沃斯低通滤波的自适应步长梯度下降姿态解算方法 被引量:1
2
作者 王柏森 卢艳军 +1 位作者 张晓东 刘冬 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期116-120,125,共6页
针对旋翼无人机常用的低成本MEMS姿态传感器,因其内部低通滤波具有一定相位延迟效应,致使旋翼无人机姿态原始数据预处理后具有时间滞后的问题,提出一种基于零相位时延修正的巴特沃斯低通滤波(LPB)的自适应步长梯度下降姿态解算方法。通... 针对旋翼无人机常用的低成本MEMS姿态传感器,因其内部低通滤波具有一定相位延迟效应,致使旋翼无人机姿态原始数据预处理后具有时间滞后的问题,提出一种基于零相位时延修正的巴特沃斯低通滤波(LPB)的自适应步长梯度下降姿态解算方法。通过计算正反单边序列通过滤波器时相位偏移大小,补偿MEMS传感器的时延,然后设计自适应步长梯度下降法进行姿态解算。实验结果表明,该方法在多旋翼高速运动时可提供高时效准确的姿态信息,提高控制响应速率。 展开更多
关键词 MEMS姿态解算 巴特沃斯滤波 零相位时延 自适应步长梯度下降
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基于梯度下降和差分进化的光伏阵列MPPT方法 被引量:3
3
作者 叶进 董美辰 +1 位作者 何华光 胡亮青 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第9期1695-1702,共8页
局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线将呈现多个功率峰值点的特性,而传统光伏阵列最大功率点跟踪算法只能有效跟踪单个功率峰值点。针对局部阴影条件下传统方法多峰寻优失效的问题,现有的研究工作主要以粒子群、差分进化等方法进行多峰寻... 局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线将呈现多个功率峰值点的特性,而传统光伏阵列最大功率点跟踪算法只能有效跟踪单个功率峰值点。针对局部阴影条件下传统方法多峰寻优失效的问题,现有的研究工作主要以粒子群、差分进化等方法进行多峰寻优跟踪。这些算法具有较好的全局寻优能力,但其局部搜索过程容易出现收敛停滞的问题,因此文章提出了一种基于自适应梯度下降和差分进化相结合的改进算法,该算法在差分进化算法搜索后期使用自适应梯度下降法进行局部搜索优化。仿真实验结果表明,改进算法能准确找到最大功率点,有效解决收敛停滞问题,与粒子群算法和差分进化算法相比,平均总寻优时间分别减少了52.67%和40.05%,收敛速度有进一步提升。 展开更多
关键词 局部阴影条件 光伏阵列 最大功率点跟踪 差分进化法 自适应梯度下降
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基于自适应梯度算法的SVM核极化参数选择方法 被引量:5
4
作者 易序峰 吴坚 喻高航 《赣南师范学院学报》 2015年第6期23-27,共5页
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析.模型选择是影响SVM性能的主要因素,具体地讲是SVM中的核函数及其惩罚系数C的选择决定着SVM的分类能力.本文首先... 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析.模型选择是影响SVM性能的主要因素,具体地讲是SVM中的核函数及其惩罚系数C的选择决定着SVM的分类能力.本文首先讨论了一种评价核函数好坏的重要标准,即核极化.在此基础上提出了基于核函数优化问题的自适应梯度算法,即用一种自适应步长去改进原来的固定步长.UCI数据集(机器学习数据库)上的实验结果验证了这种自适应梯度算法的有效性,结果表明该算法能有效减少程序运行的迭代步及SVM学习训练的时间. 展开更多
关键词 SVM参数选择 核极化 自适应梯度下降算法
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基于梯度下降法的风力机特性模拟研究
5
作者 韩肖清 董升 《山西电力》 2012年第5期1-4,共4页
建立了风力机运行特性的数学模型,在此基础上创建了风力机模拟系统。通过对比风力机与直流电动机模型的异同以及运行特性的相似性,提出基于BUCK斩波电路的直流电动机电流闭环控制系统的模型,并进行仿真分析。仿真结果表明,采用梯度下降... 建立了风力机运行特性的数学模型,在此基础上创建了风力机模拟系统。通过对比风力机与直流电动机模型的异同以及运行特性的相似性,提出基于BUCK斩波电路的直流电动机电流闭环控制系统的模型,并进行仿真分析。仿真结果表明,采用梯度下降法的自适应PI控制的风力机特性的模拟,比传统PI控制具有更高的精度及更快的响应速度,可方便应用于实验室环境下风力发电技术的研究。 展开更多
关键词 风力发电 特性模拟 梯度下降法的自适应PI控制 BUCK电路
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基于自适应RBF神经网络预测堆芯热工水力参数的方法研究 被引量:2
6
作者 冀南 易金豪 +1 位作者 赵鹏程 于涛 《核技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期65-74,共10页
反应堆堆芯热工参数的变化直接影响反应堆的安全,准确预测反应堆堆芯在各种工况下的关键热工参数变化趋势,能够大幅度提高反应堆的安全性,有效防止核电厂事故的发生。堆芯内热工水力特性参数受诸多因素的影响,为对其预测方法进行初步研... 反应堆堆芯热工参数的变化直接影响反应堆的安全,准确预测反应堆堆芯在各种工况下的关键热工参数变化趋势,能够大幅度提高反应堆的安全性,有效防止核电厂事故的发生。堆芯内热工水力特性参数受诸多因素的影响,为对其预测方法进行初步研究,确定神经网络预测的可行性,本文选用中国实验快堆(China Experimental Fast Reactor,CEFR)为研究对象,以燃料包壳表面最高温度、质量流量为预测量,通过子通道程序Subchanflow生成数据样本后,使用目前应用较为广泛的两种自适应神经网络方法自行开发预测程序,开展CEFR燃料组件稳态工况下热工参数预测分析,以及选用1/2的CEFR堆芯为研究主体,开展瞬态工况下热工参数的单步与连续预测分析。结果表明:相较于自适应反向传播(Backpropagation,BP)神经网络,自适应径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络具有更强的拟合能力和更高的预测精度,其在稳态工况下最大误差为0.5%;在瞬态工况下,存在个别局部点预测精度较差,但总体上自适应RBF神经网络在温度和质量流量预测良好,温度平均相对误差不超过1%,而流量平均相对误差不超过6%。自适应RBF神经网络模型能够在流动不稳定情况下提供较短时间内的实时预测,其预测结果具有一定参考价值。 展开更多
关键词 RBF神经网络算法 自适应梯度下降 快堆 热工参数预测方法
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一种MIMO中继系统的自适应自干扰消除方法
7
作者 刘剑飞 戎乾 王蒙军 《电讯技术》 北大核心 2016年第10期1099-1102,共4页
为节省频率资源,全双工中继一般采用相同的频率接收和发射信号。由于收发天线之间无法充分隔离,接收天线容易受到自身发射天线的回波干扰。针对宽带全双工多输入多输出(MIMO)中继的自干扰问题,提出了一种基于梯度下降自适应算法的自干... 为节省频率资源,全双工中继一般采用相同的频率接收和发射信号。由于收发天线之间无法充分隔离,接收天线容易受到自身发射天线的回波干扰。针对宽带全双工多输入多输出(MIMO)中继的自干扰问题,提出了一种基于梯度下降自适应算法的自干扰消除方法。该方法利用中继反馈的已知信号进行自干扰信道估计,并产生一个对自干扰信号的估计信号,从而在接收端将干扰抑制。仿真结果表明,该方法在自适应滤波器的跟踪性能、收敛分布和不同MIMO配置下的均方误差(MSE)性能等方面均取得良好效果。 展开更多
关键词 多输入多输出中继系统 全双工 梯度下降自适应算法 自干扰消除
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动态群时延的自适应补偿算法 被引量:9
8
作者 杨知行 邓拥军 +1 位作者 潘长勇 宋健 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期87-92,共6页
为了补偿数据传输中的动态群时延,提出了一种简单有效的基带自适应的补偿算法。该算法基于一种并行全数字接收机结构,采用梯度下降算法迭代的最小化恒模算法的代价函数,完成对群时延补偿器系数的更新。仿真结果表明,该算法可以对群时延... 为了补偿数据传输中的动态群时延,提出了一种简单有效的基带自适应的补偿算法。该算法基于一种并行全数字接收机结构,采用梯度下降算法迭代的最小化恒模算法的代价函数,完成对群时延补偿器系数的更新。仿真结果表明,该算法可以对群时延进行有效的自适应补偿,将关闭的眼图成功的打开。 展开更多
关键词 微波技术 群时延的自适应补偿算法:梯度下降算法 恒模算法
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基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法 被引量:14
9
作者 周燕 曾凡智 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期453-460,共8页
为了保留图像分析时的像素点位置关系及降维处理,把一维压缩感知理论推广到二维,建立了二维可稀疏信号的压缩测量模型,研究了一种二维信号的自适应梯度下降重构AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一种图像分层... 为了保留图像分析时的像素点位置关系及降维处理,把一维压缩感知理论推广到二维,建立了二维可稀疏信号的压缩测量模型,研究了一种二维信号的自适应梯度下降重构AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一种图像分层特征提取与检索方法.首先对图像在RGB颜色空间上进行网格离散划分,通过分层算子对图像进行分层映射,定义一种基于颜色网格空间的扩展灰度共生矩阵,采用二维测量模型获取图像的分层测量特征、纹理特征与分层颜色统计特征,图像分层测量特征综合反映出图像的颜色及像素点位置的关系,扩展灰度共生矩阵反映纹理特征.其次用AGDR算法计算检索图像之间的原始信号差量及其稀疏值.最后结合两类分层特征差量、稀疏值和颜色统计特征,融合计算图像间整体相似度度量指标.仿真实验表明,应用分层二维压缩感知测量与AGDR算法的图像检索方法在检索时间、查全率和查准率等指标上具有优越性能,为图像检索提供了新思路. 展开更多
关键词 二维压缩感知 图像检索 图像分层特征 纹理特征 自适应梯度下降重构
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基于BP神经网络的航空故障诊断 被引量:1
10
作者 周春雷 蔡敏 +1 位作者 陈康 袁朝晖 《舰船电子工程》 2009年第10期163-164,187,共3页
BP神经网络在故障诊断中发挥着越来越重要的作用。基于航空设备的参数匹配问题,提出了一种对输入值进行相关性处理的方法,然后利用BPNN有自适应Lr的梯度下降算法的进行训练。仿真结果证明该模型训练速度快且有效。
关键词 人工神经网络 相关性 自适应梯度下降 故障诊断
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光伏并网系统二电平逆变器的故障诊断 被引量:6
11
作者 万晓凤 刘琦 +2 位作者 杜利平 胡伟 罗旋 《电测与仪表》 北大核心 2016年第10期122-128,共7页
为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器输出电流的信息进行故障诊断的方法。首先进行小波分解提取故... 为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器输出电流的信息进行故障诊断的方法。首先进行小波分解提取故障特征并进行归一化处理;同时为了进一步提高定位故障功率管的精准度,再提取三相输出电流信号的直流分量值,并将以上两种信息融合;最后采用自适应动量梯度下降法的BP神经网络进行训练。仿真结果表明,该方法在避免采集和处理多元数据的同时,进一步提高了故障功率管的识别和定位,准确率达98.15%,实现了逆变器开路情况的故障诊断。 展开更多
关键词 逆变器 故障诊断 小波分解 直流分量 自适应动量梯度下降 BP神经网络
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结合形状特征点和灰度信息的心脏DSCT图像配准 被引量:1
12
作者 陈昭 谢勤岚 《计算机与数字工程》 2016年第9期1801-1805,共5页
论文引进Marching Cubes算法提取心脏腔室结构形状标记点,利用匹配原则并借助于特征向量图形成匹配的特征点对,再以此为先验知识改进互信息相似性测度函数,最终通过自适应梯度下降优化方法寻找最优的配准参数,从而实现全心脏的自动分割... 论文引进Marching Cubes算法提取心脏腔室结构形状标记点,利用匹配原则并借助于特征向量图形成匹配的特征点对,再以此为先验知识改进互信息相似性测度函数,最终通过自适应梯度下降优化方法寻找最优的配准参数,从而实现全心脏的自动分割。实验结果表明,论文提出的方法优于基于传统的互信息配准算法。 展开更多
关键词 先验知识 互信息 MARCHING CUBES 自适应梯度下降
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基于高阶零陷滤波的空间多目标跟踪算法
13
作者 于晨龙 王安定 褚健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第5期1452-1454,1463,共4页
针对传统的移动多目标跟踪算法计算量大、实时性差的问题,提出了一种新的基于阵列天线的空间多目标跟踪算法。算法利用阵元个数相对于信源数目的自由度,设计一个高阶的零陷空域滤波器组,对空间干扰源进行陷波,并对空间波束成形后的信号... 针对传统的移动多目标跟踪算法计算量大、实时性差的问题,提出了一种新的基于阵列天线的空间多目标跟踪算法。算法利用阵元个数相对于信源数目的自由度,设计一个高阶的零陷空域滤波器组,对空间干扰源进行陷波,并对空间波束成形后的信号进行自适应跟踪,估计出多个移动目标的波达方向(direction of arrival,DOA)。仿真结果表明,此算法精度较高,计算复杂度较低,为空间移动多目标的实时跟踪提供了一种新方法。 展开更多
关键词 阵列天线 陷波器 自适应梯度下降算法 多目标跟踪 波束成形
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基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预测 被引量:8
14
作者 周杉杉 李文静 乔俊飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期509-516,共8页
针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component... 针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)筛选出与PM2.5浓度相关性较强的特征变量作为神经网络的输入变量。然后,根据ε准则和偏最小二乘算法(partial least squares,PLS)进行规则化层神经元的增删,实现递归模糊神经网络结构的自动调整,并采用学习率自适应的梯度下降算法调整模型中心、宽度和权值等参数,建立PM2.5预测模型。最后,利用典型非线性系统辨识和实际PM2.5浓度预测实验进行验证。实验结果表明,所设计的自组织递归模糊神经网络结构精简且预测精度高,较好地满足了PM2.5实时预测的要求。 展开更多
关键词 PM2.5 预测 PCA 递归模糊神经网络 自组织 自适应梯度下降
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基于改进LMS加BP神经网络的二相码旁瓣抑制 被引量:1
15
作者 李刚 田蛟 《信息技术》 2013年第9期28-31,34,共5页
研究了BP神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用,采用自适应学习速率梯度下降算法对网络进行训练,为了提高网络的抗噪声及多目标背景下的检测性能,训练的样本向量选取理想样本结合含噪声样本混合模式。此外,在将接收到的回波信号送入网络前... 研究了BP神经网络在二相码旁瓣抑制中的应用,采用自适应学习速率梯度下降算法对网络进行训练,为了提高网络的抗噪声及多目标背景下的检测性能,训练的样本向量选取理想样本结合含噪声样本混合模式。此外,在将接收到的回波信号送入网络前,使其通过改进的自适应滤波器,以提高输入的信噪比。实验表明,对127位M码调相的不加噪声单目标回波,该算法能够使脉压输出的主旁瓣比达到60dB以上,并且在多目标及噪声环境下具有较好的性能。 展开更多
关键词 BP神经网络 自适应学习速率梯度下降算法 样本向量 改进的自适应滤波器 旁瓣抑制
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Research on Power Control of Wind Power Generation Based on Neural Network Adaptive Control 被引量:1
16
作者 董海鹰 孙传华 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2010年第2期173-177,共5页
For the characteristics of wind power generation system is multivariable, nonlinear and random, in this paper the neural network PID adaptive control is adopted. The size of pitch angle is adjusted in time to improve ... For the characteristics of wind power generation system is multivariable, nonlinear and random, in this paper the neural network PID adaptive control is adopted. The size of pitch angle is adjusted in time to improve the perfomance of power control. The PID parameters are corrected by the gradient descent method, and Radial Basis Functiion (RBF) neural network is used as the system identifier in this method. Sinlation results show that by using neural network adaptive PID controller the generator power control can inhibit effectively the speed and affect the output prover of generator. The dynamic performnce and robustness of the controlled system is good, and the peformance of wind power system is improved. 展开更多
关键词 wind power generation power control PID adaptive oontroi neural network
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神经网络在交通图像压缩中的应用 被引量:2
17
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 BFGS拟牛顿法
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一种新的自适应增益盲优化算法提高自由空间光通信性能 被引量:2
18
作者 韩立强 游雅晖 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期857-861,共5页
由于大气湍流的影响,光束在大气中传输时产生严重畸变,造成自由空间光(FSO)通信链路性能恶化。为了提高系统性能,构建了基于盲优化自适应光学的FSO通信系统,提出了一种新的自适应增益随机并行梯度下降(SPGD)优化算法。数值模拟结果表明... 由于大气湍流的影响,光束在大气中传输时产生严重畸变,造成自由空间光(FSO)通信链路性能恶化。为了提高系统性能,构建了基于盲优化自适应光学的FSO通信系统,提出了一种新的自适应增益随机并行梯度下降(SPGD)优化算法。数值模拟结果表明,本文算法对大气湍流引起的波前误差进行实时补偿,能够达到很好的校正效果,比固定增益优化算法具有更好的收敛速度和精度。 展开更多
关键词 自由空间光(FSO)通信 盲优化 自适应光学 自适应增益随机并行梯度下降(SPGD)优化 耦合效率
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分布式光纤温度传感系统的布里渊频移提取方法 被引量:12
19
作者 王婷 田凤 +1 位作者 汤文青 崔岩松 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第17期340-346,共7页
基于布里渊光时域分析(BOTDA)的分布式光纤传感系统被广泛用于测量外界环境的温度、应力等信息。为了进一步提高分布式光纤传感系统的测量精度与速度,提出一种基于自适应梯度下降算法的布里渊频移提取方法,搭建了24.4km基于BOTDA的分布... 基于布里渊光时域分析(BOTDA)的分布式光纤传感系统被广泛用于测量外界环境的温度、应力等信息。为了进一步提高分布式光纤传感系统的测量精度与速度,提出一种基于自适应梯度下降算法的布里渊频移提取方法,搭建了24.4km基于BOTDA的分布式温度传感系统,并进行实验验证。结果表明,与传统莱文伯-马奈特洛伦兹拟合法相比,本文方法能够快速、准确地提取出布里渊频移,对提高基于BOTDA的分布式温度传感系统的测量精度具有重要意义。 展开更多
关键词 光纤光学 光纤传感 布里渊光时域分析 自适应梯度下降算法 布里渊频移
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Adaptive merit function in SPGD algorithm for beam combining
20
作者 杨国庆 刘立生 +2 位作者 姜振华 王挺峰 郭劲 《Optoelectronics Letters》 EI 2016年第5期398-400,共3页
The beam pointing is the most crucial issue for beam combining to achieve high energy laser output. In order to meet the turbulence situation, a beam pointing method that cooperates with the stochastic parallel gradie... The beam pointing is the most crucial issue for beam combining to achieve high energy laser output. In order to meet the turbulence situation, a beam pointing method that cooperates with the stochastic parallel gradient descent(SPGD) algorithm is proposed. The power-in-the-bucket(PIB) is chosen as the merit function, and its radius changes gradually during the correction process. The linear radius and the exponential radius are simulated. The results show that the exponential radius has great promise for beam pointing. 展开更多
关键词 pointing turbulence exponential correction merit radius stochastic chosen descent disturbance
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