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Minimum Cross Fuzzy Entropy Problem, The Existence of Its Solution and Generalized Minimum Cross Fuzzy Entropy Problems 被引量:1
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作者 Aladdin Shamilov Nihal ince 《Journal of Mathematics and System Science》 2016年第8期315-322,共8页
In the present study we have formulated a Minimum Cross Fuzzy Entropy Problem (Minx(F)EntP) and proposed sufficient conditions for existence of its solution. Mentioned problem can be formulated as follows. In the ... In the present study we have formulated a Minimum Cross Fuzzy Entropy Problem (Minx(F)EntP) and proposed sufficient conditions for existence of its solution. Mentioned problem can be formulated as follows. In the set of membership functions satisfying the given moment constraints generated by given moment functions it is required to choose the membership function that is closest to a priori membership function in the sense of cross fuzzy entropy measure. The existence of solution of formulated problem is proved by virtue of concavity property of cross fuzzy entropy measure, the implicit function theorem and Lagrange multipliers method. Moreover, Generalized Cross Fuzzy Entropy Optimization Methods in the form of MinMinx(F)EntM and MaxMinx(F)EntM are suggested on the basis of primary phase of minimizing cross fuzzy entropy measure for fixed moment vector function and on the definition of the special functional with Minx(F)Ent values of cross fuzzy entropy measure. Next phase for obtaining mentioned distributions consists of optimization of defined functional with respect to moment vector functions. Distributions obtained by mentioned methods are defined as (MinMinx(F)Ent)m and (MaxMinx(F)Ent)m distributions. 展开更多
关键词 cross fuzzy entropy measure generalized fuzzy entropy optimization problem Existence theorem
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Accuracy analysis of predicted velocity profiles of laminar duct flow with entropy generation method 被引量:1
2
作者 J.A.ESFAHANI M.MODIRKHAZENI S.MOHAMMADI 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2013年第8期971-984,共14页
The objective of this work is to estimate the accuracy of a predicted velocity profile which can be gained from experimental results, in comparison with the exact ones by the methodology of entropy generation. The ana... The objective of this work is to estimate the accuracy of a predicted velocity profile which can be gained from experimental results, in comparison with the exact ones by the methodology of entropy generation. The analysis is concerned with the entropy generation rate in hydrodynamic, steady, laminar, and incompressible flow for Newtonian fluids in the insulated channels of arbitrary cross section. The entropy generation can be calculated from two local and overall techniques. Adaptation of the results of these techniques depends on the used velocity profile. Results express that in experimental works, whatever the values of local and overall entropy generation rates are close to each other, the results are more accuracy. In order to extent the subject, different geometries have been investigated. Also, the influence studied, and the distribution of volumetric geometries is drawn. of geometry on the entropy generation rate is local entropy generation rate for the selected geometries is drawn. 展开更多
关键词 entropy generation velocity profile DUCT arbitrary cross section laminarinternal flow
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结合对象属性识别的图像场景图生成方法研究
3
作者 周浩 罗廷金 崔国恒 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期205-212,共8页
场景图生成在视觉场景深度理解任务中发挥着重要的作用。现有的场景图生成方法主要关注场景中对象的位置、类别以及对象之间的关系,而忽略了对象属性蕴含的丰富场景语义信息。为了将图像属性语义融入场景图,提出了一种结合对象属性识别... 场景图生成在视觉场景深度理解任务中发挥着重要的作用。现有的场景图生成方法主要关注场景中对象的位置、类别以及对象之间的关系,而忽略了对象属性蕴含的丰富场景语义信息。为了将图像属性语义融入场景图,提出了一种结合对象属性识别的图像场景图生成方法。首先针对属性识别的多标签分类问题,提出了一种基于混合分类器的属性分类损失函数来进行属性识别,通过结合二值交叉熵函数训练的二分类器和改进的团组交叉熵函数训练的多分类器来实现单个属性分类的查准率和多个属性预测的查全率全面提升。其次,通过将属性识别分支与原有场景图框架进行融合,将提取的属性信息作为额外的上下文语义与对象特征进行融合后辅助对象之间关系的识别。最后,模型在VG150数据集上与多个基准模型进行了对比实验,结果表明所提模型的对象属性预测和关系识别均取得了更优的结果。 展开更多
关键词 场景图生成 对象属性识别 属性融合 关系预测 多标签分类 团组交叉熵函数
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基于最大均值差异的卷积神经网络故障诊断模型 被引量:1
4
作者 包从望 车守全 +2 位作者 刘永志 陈俊 张彩红 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期445-454,共10页
针对工程场景中轴承故障数据采集困难,小样本下轴承故障诊断准确率较低且稳定性不高的问题,提出了一种小样本下滚动轴承故障的诊断方法,即基于最大均值差异(MMD)的卷积神经网络(CNN)诊断模型(方法)。首先,根据轴承故障机理,获取了滚动... 针对工程场景中轴承故障数据采集困难,小样本下轴承故障诊断准确率较低且稳定性不高的问题,提出了一种小样本下滚动轴承故障的诊断方法,即基于最大均值差异(MMD)的卷积神经网络(CNN)诊断模型(方法)。首先,根据轴承故障机理,获取了滚动轴承故障的仿真信号,基于生成式对抗网络构建了仿真信号与少量真实样本间的对抗训练模型,得到了伪域样本,并将其扩充为训练数据集;其次,以交叉熵损失和最大均值差异(MMD)为卷积神经网络(CNN)的优化准则,引入了缩放因子,对网络进行了动态优化,根据测试结果选取缩放因子为0.05作为最优网络结构参数,构建了故障诊断的训练模型;最后,将结构均为1024个数据点的伪域样本和真实样本共同构成模型的训练集,对其进行了归一化处理,然后将其输入到构建的网络模型中,并以MMD作为约束,进行了卷积、池化操作,以实现特征提取的目的,经反向传播对模型进行了优化,实现了诊断模型参数的迭代更新目标。研究结果表明:基于MMD的CNN诊断模型(方法)对小样本下轴承的故障诊断识别精度有明显的改善,当样本数仅为16时,识别率可达95%以上,证明该方法在小样本下的轴承故障诊断中依然能获得较高的故障识别率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小样本 生成式对抗网络 卷积神经网络 最大均值差异 交叉熵损失
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基于广义支路能量时空分布熵测度的线路脆弱度评估 被引量:9
5
作者 李勇 刘俊勇 +3 位作者 刘晓宇 刘友波 姚良忠 Bazargan Masoud 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第34期187-196,28,共10页
为研究大扰动事故注入系统扰动能量对线路和系统冲击大小,从熵的基本原理出发,结合广义支路能量在系统中的空间分布聚集程度,建立基于能量分布熵的线路后果脆弱评估模型;依据近似熵原理和广义支路能量在线路中的周波时段振荡态势,提出... 为研究大扰动事故注入系统扰动能量对线路和系统冲击大小,从熵的基本原理出发,结合广义支路能量在系统中的空间分布聚集程度,建立基于能量分布熵的线路后果脆弱评估模型;依据近似熵原理和广义支路能量在线路中的周波时段振荡态势,提出基于能量周波互近似熵的线路周波冲击脆弱评估模型。通过对新英格兰10机39节点系统的模拟计算发现:线路发生大扰动后,扰动注入系统的总能量越大,能量分布熵越小,局部空间聚集的能量越多,该线路后果脆弱度越高;既定扰动故障模式下,线路的周波互近似熵越小,周波脆弱度越高,周波脆弱度动态反映了线路随周波时段推移的脆弱度,计及各周波受扰冲击的综合脆弱指标全面反映了线路的扰动冲击强度。通过与其他方法评估结果的比较分析可知,基于广义支路能量时空分布熵测度的线路受扰冲击脆弱度评估模型物理意义明确,评估结果符合实际。 展开更多
关键词 广义支路能量 能量分布熵 能量周波互近似熵 脆弱性评估
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不同截面螺旋通道的热阻及熵产特性对比分析 被引量:5
6
作者 冯振飞 朱礼 +4 位作者 何荣伟 林清宇 胡华宇 黄爱民 黄祖强 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期18-23,共6页
工程应用中螺旋夹套流道截面形状常为半圆形、矩形和三角形。为确定其中何种截面螺旋通道的传热性能和综合性能最佳,在等截面积、等加热面积及等进口流量条件下,采用数值方法对比分析3种螺旋通道的热阻及熵产特性。由结果可知:相同操作... 工程应用中螺旋夹套流道截面形状常为半圆形、矩形和三角形。为确定其中何种截面螺旋通道的传热性能和综合性能最佳,在等截面积、等加热面积及等进口流量条件下,采用数值方法对比分析3种螺旋通道的热阻及熵产特性。由结果可知:相同操作流量(或泵功)下,矩形螺旋通道的热阻最小,三角形次之,半圆形最大,表明矩形螺旋通道中的对流换热量最大,经济性能最好;研究范围内总熵产率可用于评价螺旋通道的综合性能,相同雷诺数下,矩形螺旋通道总熵产率最小,三角形次之,半圆形最大,表明矩形螺旋通道的热能利用程度最高,综合性能最优。 展开更多
关键词 螺旋通道 不同截面 热阻 熵产 传热性能
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电网可靠性评估中负荷相关性的广义交叉熵模型 被引量:2
7
作者 赵渊 杜玮明 +2 位作者 程学渊 任和 谢开贵 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2921-2930,共10页
节点负荷相关性的概率密度估计模型是实现负荷相关性变化对电网可靠性影响研究的关键环节。该文从模型稀疏性和模型准确性兼顾的角度,提出多维节点负荷联合概率密度估计的改进广义交叉熵模型(generalized cross entropy,GCE)。该文以广... 节点负荷相关性的概率密度估计模型是实现负荷相关性变化对电网可靠性影响研究的关键环节。该文从模型稀疏性和模型准确性兼顾的角度,提出多维节点负荷联合概率密度估计的改进广义交叉熵模型(generalized cross entropy,GCE)。该文以广义交叉熵公设为基础,构建概率密度函数的有约束泛函极值问题及其对偶优化问题,并将对偶问题转换成核函数权重的二次规划问题,从而实现概率密度的准确估计及其稀疏性的自适应优化。此外,针对传统GCE模型在权重优化求解中存在的问题进行改进,进一步提高了密度估计的准确性。通过将改进GCE模型与传统GCE、非参数密度估计和半参数密度估计在稀疏性和准确性上的理论分析和算例比较,以及对RBTS、IEEE-RTS79、IEEE-RTS96测试系统的评估分析,验证了改进GCE模型的有效性。 展开更多
关键词 可靠性 广义交叉熵 稀疏性 概率负荷模型
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1997—2002年中国经济社会结构的研究——基于社会核算矩阵更新的分析 被引量:5
8
作者 万兴 范金 胡汉辉 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2007年第11期15-21,共7页
本文首先编制了1997年和2002年中国细分社会核算矩阵(social accounting matrix,SAM),然后利用广义交叉熵法更新SAM系数。基于SAM及SAM更新研究了中国产业结构、收入分配结构和消费结构的水平及其变化。研究发现:第一,总体而言,各产业... 本文首先编制了1997年和2002年中国细分社会核算矩阵(social accounting matrix,SAM),然后利用广义交叉熵法更新SAM系数。基于SAM及SAM更新研究了中国产业结构、收入分配结构和消费结构的水平及其变化。研究发现:第一,总体而言,各产业的中间投入比例降低,增加值占总投入比例上升,但生产性服务业作为其他产业中间投入的比例上升;第二,2002年中国农村居民的收入主要来自不熟练劳动力,资本收入在农村居民收入来源中的比例有所增加;第三,城镇中等偏上收入分组及以上居民所有六大类商品和服务的消费比例均得到提高,而其他低收入分组城镇居民和农村居民则不能兼顾所有商品和服务的消费。 展开更多
关键词 社会核算矩阵 广义交叉熵 结构变化
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基于交叉熵极小化的图像边缘检测算法 被引量:2
9
作者 金永镐 崔荣一 金小峰 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2006年第6期656-660,共5页
提出了一种自然图像边缘检测的算法,通过差分运算把边缘检测问题转化为目标检测问题,利用交叉熵极小化方法使背景区域和目标区域内的灰度级分布与差分图像灰度级的先验概率(广义高斯分布)相匹配,确定了背景与目标之间灰度分界阈值,检测... 提出了一种自然图像边缘检测的算法,通过差分运算把边缘检测问题转化为目标检测问题,利用交叉熵极小化方法使背景区域和目标区域内的灰度级分布与差分图像灰度级的先验概率(广义高斯分布)相匹配,确定了背景与目标之间灰度分界阈值,检测出图像的边缘成分。实验表明,提出的方法具有良好的边缘检测性能。 展开更多
关键词 边缘检测 差分图像 广义高斯分布 交叉熵
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基于CNN的改进行人重识别技术 被引量:2
10
作者 熊炜 冯川 +3 位作者 熊子婕 王娟 刘敏 曾春艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期665-672,共8页
针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训... 针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训练,通过构建一个Siamese网络,结合分类模型和验证模型的特点进行训练;最后加入无标签图像类别分布方法,计算交叉熵损失来进行相似度量。实验结果表明,在Market-1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上,该方法相比原有的Siamese方法在Rank-1和mAP等性能指标上有近3~5个百分点的提升。当样本较少时,该方法具有一定应用价值。 展开更多
关键词 行人重识别 卷积神经网络 生成对抗网络 交叉熵 Siamese
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基于改进交叉熵算法的概率最优潮流计算 被引量:7
11
作者 张福民 魏永磊 +3 位作者 李占凯 刘国鑫 王静茹 牛运腾 《智慧电力》 北大核心 2020年第6期79-84,共6页
分布式发电并网所表现出的随机性使传统的优化运行无法做出准确计算,因此概率潮流理论成为了含分布式发电系统分析运算的基础。针对分布式发电随机性以及概率潮流概率化运行特点,在运用概率潮流应对分布式发电随机性的基础上提出了基于... 分布式发电并网所表现出的随机性使传统的优化运行无法做出准确计算,因此概率潮流理论成为了含分布式发电系统分析运算的基础。针对分布式发电随机性以及概率潮流概率化运行特点,在运用概率潮流应对分布式发电随机性的基础上提出了基于改进交叉熵算法的概率最优潮流运算方法。通过建立计及分布式发电的总发电成本和系统的稳定性双目标优化模型,完成含分布式发电的配网侧整体优化运算。最后与传统的遗传算法在相关算例上完成仿真对比运算,证明所提方法的高效性与精确性。 展开更多
关键词 分布式发电 改进交叉熵算法 概率最优潮流 遗传算法
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引入自编码机制对抗网络的文本生成模型 被引量:2
12
作者 韩虎 孙天岳 赵启涛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期1704-1710,共7页
自编码模型是一种无监督的学习算法,主要用于数据的降维和特征提取。在对抗神经网络模型基础上引入自编码模型,旨在提高输入数据的特征表示。主要使用前馈神经网络和Seq2seq模型学习原文本特征,将随机数据变为具有特征的数据作为输入,... 自编码模型是一种无监督的学习算法,主要用于数据的降维和特征提取。在对抗神经网络模型基础上引入自编码模型,旨在提高输入数据的特征表示。主要使用前馈神经网络和Seq2seq模型学习原文本特征,将随机数据变为具有特征的数据作为输入,加快训练的速度,提高模型的准确率。同时使用强化学习模型解决反向传播中离散化数据梯度难以下降的问题。模型的鉴别器使用CNN网络和交叉熵模型,使生成的文本具有新颖性。使用BELU评价指标和主观评价的实验结果均表明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 生成对抗神经网络 自编码模块 强化学习 交叉熵
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广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰
13
作者 李欣 罗富友 袁天 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期49-56,共8页
根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression,SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,... 根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression,SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。 展开更多
关键词 频谱扩展-压缩移频干扰 广义S变换 阈值分割 Tsallis交叉熵
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基于相似日和交叉熵理论的光伏发电功率组合预测 被引量:3
14
作者 季顺祥 王琦 +2 位作者 姚阳 陈佳浩 刘瑾 《南京师范大学学报(工程技术版)》 CAS 2018年第2期19-28,共10页
为进一步提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日和交叉熵理论的光伏发电短期功率组合预测方法.首先采用模糊C均值聚类方法对历史样本数据分类,并提出一种基于隶属度的指标来选取相似日.然后采用最小二乘支持向量机、时间序列法... 为进一步提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日和交叉熵理论的光伏发电短期功率组合预测方法.首先采用模糊C均值聚类方法对历史样本数据分类,并提出一种基于隶属度的指标来选取相似日.然后采用最小二乘支持向量机、时间序列法和BP神经网络法分别预测光伏发电功率,通过交叉熵算法动态设置各预测时刻下单一方法的权重值,建立光伏发电功率的组合预测模型.算例结果表明,所提方法能够动态识别单一预测方法包含的信息量,能确定更加合理的权重值,从而提高光伏发电功率的预测精度. 展开更多
关键词 光伏发电 组合预测 相似日 隶属度 交叉熵
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基于混合模型和交叉熵重要性抽样的发电系统可靠性评估 被引量:4
15
作者 王少伟 罗萍萍 《电测与仪表》 北大核心 2017年第3期35-41,共7页
目前应用在发电系统可靠性评估中的交叉熵重要性抽样方法采用单一的概率质量函数描述发电系统的状态,该方法在处理高可靠性系统时需要进行大量的预抽样才能得到具有较好方差减小效果的最优概率质量函数以达到加快可靠性指标收敛的目的,... 目前应用在发电系统可靠性评估中的交叉熵重要性抽样方法采用单一的概率质量函数描述发电系统的状态,该方法在处理高可靠性系统时需要进行大量的预抽样才能得到具有较好方差减小效果的最优概率质量函数以达到加快可靠性指标收敛的目的,而大量的预抽样过程会导致可靠性评估总体效率的下降。因此文章提出基于混合概率质量函数模型与交叉熵重要性抽样相结合的发电系统可靠性评估新方法,该方法采用多个概率质量函数描述发电系统的状态,并基于最小交叉熵原理对各概率质量函数及其对应权重进行迭代更新,最后由各概率质量函数的加权形成最优概率质量函数,利用所得最优概率质量函数对系统状态进行抽样和可靠性计算。相比于现有方法,该方法预抽样过程所需样本较少,可以在保证可靠性指标准确性的同时大幅加快系统可靠性指标的收敛速度,在处理高可靠性系统时效果更加明显。算例验证了文中方法的优势。 展开更多
关键词 发电系统 蒙特卡洛法 可靠性评估 混合模型 交叉熵重要抽样
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一种发电系统可靠性评估的混合加速算法 被引量:2
16
作者 宁光涛 严超 +2 位作者 朱思睿 高玉洁 陈明帆 《电网与清洁能源》 2014年第11期1-6,13,共7页
针对使用时序蒙特卡洛法的可靠性评估计算效率低下、收敛特性较差等问题,提出一种结合基于交叉熵的重要抽样法和全概率公式法的混合时序蒙特卡洛评估算法,将其应用于发电系统可靠性评估中。基本思想是利用交叉熵优化过程获得近似零方差... 针对使用时序蒙特卡洛法的可靠性评估计算效率低下、收敛特性较差等问题,提出一种结合基于交叉熵的重要抽样法和全概率公式法的混合时序蒙特卡洛评估算法,将其应用于发电系统可靠性评估中。基本思想是利用交叉熵优化过程获得近似零方差重要抽样密度函数,然后根据此时各元件故障率的扭曲程度确定对系统可靠性最重要的元件,对这些最重要的元件使用全概率公式,然后利用得到的各元件的新参数进行发电系统可靠性评估。由于两种基于不同原理的方差技术被组合使用,所以计算效率进一步提高,收敛速度进一步加快。最后使用可靠性测试系统IEEE-RTS以及修改后的测试系统对提出的方法进行验证,将所提方法(TP-CEMCS)的测试结果与传统时序蒙特卡洛法(MCS)、基于交叉熵的时序蒙特卡洛法(CE-MCS)和基于全概率公式的时序蒙特卡洛方法(TP-MCS)得到的结果进行比较,表明该方法在保证评估精度的基础上更进一步提高了计算速度。 展开更多
关键词 时序蒙特卡洛 交叉熵 全概率公式 重要抽样 发电系统可靠性
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基于残差结构的GAN网络的显著性预测研究 被引量:2
17
作者 赖远哲 陈向阳 +2 位作者 李旭东 付星堡 曹倩倩 《微电子学与计算机》 2021年第8期95-100,共6页
优化了简单生成对抗网络结构,用于更有效的通过对抗性实例训练得到视觉显着性图,减少假阳性产生和提高显著性.网络模型仍遵循传统生成对抗网络结构,第一阶段是由一个使用残差结构建的生成器组成,该模型的权值由显著图的下采样版本的二... 优化了简单生成对抗网络结构,用于更有效的通过对抗性实例训练得到视觉显着性图,减少假阳性产生和提高显著性.网络模型仍遵循传统生成对抗网络结构,第一阶段是由一个使用残差结构建的生成器组成,该模型的权值由显著图的下采样版本的二分类交叉熵损失(BCE)的反向传播计算得到的,训练得到更有效的显著图.预测结果由受训练的判别器网络进行生成阶段生成的显著图与真值图之间的二值分类处理.实验展示了改进生成对抗网络中的生成器的预测显著图的能力对整个网络性能提升,相较于其他显著图预测模型也有一定领先. 展开更多
关键词 视觉显著性 生成对抗网络 残差结构 交叉熵
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求解全局最优问题的多重点样本水平值估计的相对熵算法 被引量:3
18
作者 周心怡 汪可 +1 位作者 邬冬华 汪晨 《运筹学学报》 北大核心 2019年第1期15-27,共13页
研究有界闭箱约束下的全局最优化问题,利用相对熵及广义方差函数方程的最大根与全局最小值之间的等价关系,设计求解全局最优值的积分型水平值估计算法.对采用重点样本采样技巧产生的函数值按一定规则进行聚类,从而在各聚类中产生的若干... 研究有界闭箱约束下的全局最优化问题,利用相对熵及广义方差函数方程的最大根与全局最小值之间的等价关系,设计求解全局最优值的积分型水平值估计算法.对采用重点样本采样技巧产生的函数值按一定规则进行聚类,从而在各聚类中产生的若干新重点样本,结合相对熵算法,构造出多重点样本进行全局搜索的新算法.该算法的优点在于每次迭代选用当前较好的函数值信息,以达到随机搜索到更好的函数值信息.同时多重点样本可有利挖掘出更好的全局信息.一系列的数值实验表明该算法是非常有效的. 展开更多
关键词 广义变差函数 多重点样本 水平值估计算法 相对熵算法
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交叉验证的GRNN神经网络雷达目标识别方法研究 被引量:10
19
作者 林悦 夏厚培 《现代防御技术》 2018年第4期113-119,共7页
雷达目标识别是现代雷达技术的重要发展方向之一,在未来武器系统中具有重要的意义。针对高分辨一维距离像在预处理中平移敏感性的问题,使用了全局最小熵距离对齐算法,能够较准确快速对准距离像单元,提高了距离对齐的精度。为了提高雷达... 雷达目标识别是现代雷达技术的重要发展方向之一,在未来武器系统中具有重要的意义。针对高分辨一维距离像在预处理中平移敏感性的问题,使用了全局最小熵距离对齐算法,能够较准确快速对准距离像单元,提高了距离对齐的精度。为了提高雷达目标识别的准确率,提出了一种与广义回归神经网络模型(generalized regression neural network,GRNN)相结合的目标识别方法。利用K重交叉验证法对神经网络训练,并且根据最小均方误差寻找出GRNN神经网络光滑因子spread的最优值,同时获得目标识别训练样本的最优输入输出值。通过对比,取得最优光滑因子的GRNN神经网络将大幅度提高其收敛速度与泛化能力。仿真实验证明,基于改进GRNN神经网络的雷达目标识别可以获得较高较稳定的识别正确率。 展开更多
关键词 雷达自动目标识别 高分辨距离像 最小熵对齐法 广义回归神经网络 光滑因子 交叉验证法
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横掠单圆管流动与换热的热力学优化设计
20
作者 蔡伟华 徐国强 +1 位作者 陶智 丁水汀 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期458-463,共6页
应用热力学第一、第二定律 ,采用对管外流体温度进行加权平均的方法 ,对选定参数的横掠单圆管流动与换热进行了热力学优化分析。得到了管内 ,管外流体的温度分布图 ,系统的熵产率分布图 ,和一系列优化参数的计算式。
关键词 热力学 叉流换热器 熵产分析 优化设计 换热分析 流动分析
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