面向三维重建的自适应列文伯格-马夸尔特点云配准方法

针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素栅格滤波相结合的方式进行降噪预处理;然后,对滤波后的点云进行分层,剔除位于层外的外点数据,以提高后续点云配准的精度;针对传统点云特征描述方法计算量大的问题,使用平滑度参数提取点云特征,以提升点云配准的效率;最后,根据点云特征建立帧间点到线及点到面的约束关系,采用改进的列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)方法完成点云配准,构建较理想的三维重建模型。实验结果表明,提出的点云配准方法适用于室内及室外场景的三维重建,环境适应性强,且点云配准精度和效率都有较大提升。

解约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法

该文考虑非光滑约束方程组的求解问题。首先将问题转化为等价的无约束方程组,然后给出一个光滑化列文伯格-马夸尔特算法。该算法在每步迭代中,只需求解一个线性方程组。该算法具有全局收敛性,并在局部误差界条件下,具有局部二次收敛性质。数值试验结果表明,该算法具有良好的实际计算效果。

求解非光滑约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法

文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只需求解一个严格凸二次规划问题且算法.具有全局收敛性和局部二次收敛性;最后给出数值实验.

基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法

目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分分析(PCA)提取特征参数,随机选取训练集、校正集、预测集样品个数分别为42、21、21。以均方差(MSE)、校正决定系数(R^2)、校正标准差(SEC)、验证决定系数(r^2)、预测标准差(SEP)和相对预测误差(RPD)为评价指标,同时分析比较LM-BP-ANN、BP-ANN、PLS三种算法的建模结果,并利用模型预测土壤重金属含量。结果实验确定隐含层神经元数目、学习率和迭代次数值依次为:6、0.1和8,3种建模方法中LM-BP-ANN效果最优,模型的相关系数高于0.98,表明模型有效。结论模型分析快速,可用于实际土壤样品中重金属含量的检测,对于改进X射线荧光光谱仪的检测准确度有着重要的意义。

基于凸组合的列文伯格-马夸尔特算法

在列文伯格-马夸尔特算法(L-M)在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术(convex combination skill),将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有的步长做出改进,提出一种新的CMLM算法,该算法每步迭代中,可以根据实际情况调整步长,并只需求解一个线性方程组.该算法全局收敛,并在局部误差界条件下,局部二次收敛.数据实验结果表明,该算法具有良好的计算效果.

一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法

针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数量,利用1个电离层残差组合以提高小周跳探测敏感度;在构成3个线性无关的组合观测值后,使用LM-BP加速搜索算法进行周跳探测与修复。实验结果表明,相对常规的伪距相位组合与电离层残差组合联合方法,该方法能够提高周跳探测与修复性能,可探测小至1个的周跳,探测与修复整体时效有较大提升。

基于FOA-LM算法的超声回波信号参数估计

在超声回波参数估计中,搜索莱文伯格一马夸特(Levenberg-Marquard,LM)算法的最优解会受到迭代初值与参数向量真实解接近程度的影响。针对LM算法对迭代初值敏感的问题,提出了果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)算法和LM算法结合的参数估计方法。该方法充分利用FOA算法善于进行全局搜索和LM算法善于进行局部快速搜索的优点,首先使用FOA算法求出超声回波信号的参数初值,然后利用这组初值进行LM法迭代搜索。仿真结果表明,基于FOA和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点。

基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型

输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。

基于LM方法的麻花钻刃带宽度测量研究

提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的点进行拟合,得到刃带宽度曲线并求其拐点,求取麻花钻刃带宽度的数据。最后进行对比实验,用LM方法对未处理的M35直径2.5 cm的刃带图像进行处理得到刃带宽度1.467 mm,测量误差0.467 mm。改进后的测量结果为0.853 mm,测量误差为0.147 mm。

改进的LM神经网络工程地质综合评价模型

以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境中,实现了评价结果的三维可视化,实现对地质条件进行直观分析和评价。实例验证表明,基于步长自适应调整的LM神经网络具有准确度高、速度快的优点,是一种较为理想的工程地质综合评价方法。

基于相似日LM神经网络的高校图书馆能耗预测

图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国某高校图书馆为例,首先通过统计分析的方法得到影响图书馆能耗较为重要的因素,即室内人员、开放策略及气温.然后利用模糊聚类法划分相似日,依据相似日将原有数据进行筛选.接着将处理后的数据对预测模型进行训练.最后将改进后的预测模型与原预测模型的各项指标进行对比分析.依据对比结果可知,改进后模型的平均绝对百分比误差和均方误差分别降低了1.28%和23.06,拟合度提高了0.0421.

基于LM法的换流站关键设备宽频建模方法研究

直流输电系统换流站存在多种产生或传输谐波的电气设备,建立适用于仿真研究的换流站宽频模型十分重要。传统建模方法较为复杂,且不适用于低阶等效模型。因此,基于元件物理模型和阻抗特性,利用列文伯格-马夸尔特算法求解宽频模型参数、拟合阻抗特性曲线,并简化了宽频模型。然后据此建立了晶闸管、平波电抗器和换流变压器等换流站关键设备的宽频模型,验证了该方法的正确性。最后,将元件宽频模型等效电路应用于仿真模型,仿真对比表明宽频模型相比于理想模型,5次谐波幅值减小约基波的1.7%~1.8%,并且简化宽频模型可以加快仿真速度。

基于LM算法的集群电机系统能耗评估校正模型

为了保证和提高电机系统能耗模型的计算精度与评估能力,该文提出了一种基于参数辨识理论的集群电机系统能耗校正方法。采用列文伯格-马夸尔特(levenberg-marquardt algorithm,LM)算法,对单台电机和集群电机系统的额定效率、额定可变损耗及不变损耗参数进行辨识,建立了电机能耗计算的校正模型。在此基础上,以典型三机集群电机系统为算例,搭建真实物理试验平台,对集群电机系统进行全域负载率能耗计算。结果表明,该文提出的能耗校正模型的计算误差远远小于能耗出厂模型(误差率不到1%),可以大幅降低集群电机系统的能耗计算误差,工程实用性较强,为电机用能系统的能耗评估和节能改造提供了一种有效的技术手段。

基于RLM的MEMS三轴磁力计标定方法

针对传统方法标定复杂环境下含野值的MEMS三轴磁力计会出现精度较差的问题,提出了一种基于鲁棒列文伯格-马夸尔特(Robust Levenberg-Marquardt,RLM)的三轴磁力计标定方法。首先,对三轴磁力计进行误差模型分析,建立了基于模值估计的误差参数方程;然后利用误差参数方程,设计鲁棒列文伯格-马夸尔特的标定方法,实现对误差参数的估计;最后,通过仿真与实验测试对所提方法进行验证。结果表明,所提方法标定含野值的磁力计数据相比于传统方法模值标准差减小了近90%,在标定正常环境下的结果与传统方法则很接近,有效提高了多环境下标定结果的稳定性与准确性。

柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

光腔衰荡光谱法中衰荡时间的优化提取

采用列文伯格-马夸尔特算法(L-M)和最小二乘法(LS)对带有高斯白噪音的两种模拟衰荡信号进行了拟合分析.结果表明:L-M相对于LS所得结果更准确,相对误差更小,抗噪音能力更强,且重复性更好.搭建了两种光腔衰荡光谱法系统,分别得到连续和脉冲衰荡信号,依据理论分析结果对实验数据进行了处理,所得结论与模拟结果一致.

燃料油中有机硫化物在不同色谱柱上的定量结构保留关系(QSRR)的研究

硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱保留关系研究。采用GA-MLR方法选取模型的输入参数,并将筛选得到的描述符:一阶分子连接性指数(~1χ)、二阶分子连接性指数(~2χ)、电子能(EE)、Y轴偶极(D_y)用于BP神经网络、L-M ANN人工神经网络定量结构保留(QSRR)模型的构建。结果表明:3种方法所建立的定量模型均具有较强的稳定性和良好的预测能力,其相关系数均在0.98以上,但L-M ANN模型的预测结果稍好于其它2种方法;L-M ANN算法首次被应用于燃料油中有机硫化物定量结构-气相色谱保留关系的研究中,效果十分理想,表明L-M ANN算法可以作为一种替代性的建模方法用于物质的定量结构保留关系的研究中。

BP_Adaboost算法的改进及在首轮融资时总票房分类预测中的应用

为获得改进的分类算法BPAdaboost,利用思维进化算法(MEA)和列文伯格-马夸尔特算法(LM)结合改进的BP神经网络作为弱分类器,由改进的弱分类器集成得到MEA-LM-BPAdaboost算法。提出了基于MEA-LM-BPAdaboost算法的首轮融资时总票房分类预测方法,该方法包括变量选取及操作化处理、网络参数优化、MEA改进弱分类器、LM算法改进弱分类器、MEA-LM-BPAdaboost算法的流程设计、待预测电影验证6个部分。选用2013~2018年的245部国产电影作为样本验证该预测方法和模型,测试集分类准确率可达73.3%。最后在模型准确率、稳定性、K折交叉验证3方面进行模型整体性能比较,结果表明本文提出的模型整体性能最好。

基于自适应滤波的微弱GPS信号跟踪方法

针对全球定位系统(GPS)传统跟踪算法在接收信号很微弱的条件下跟踪误差大,为保持跟踪精度,提出了一种新的跟踪方法。同时考虑了多普勒频移和码相位偏移量作为观测模型,然后采用自适应卡尔曼滤波算法,有效减轻了系统噪声和观测噪声对信号跟踪的影响;并通过列文伯格-马夸尔特方法,优化迭代过程,进一步提高自适应卡尔曼滤波算法的稳定性和收敛速度。仿真结果显示,利用新的算法对载噪比低至21dB-Hz的微弱GPS信号取得了良好的跟踪精度和极高的灵敏度。