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Structural Engineering of Hierarchical Aerogels Comprised of Multi-dimensional Gradient Carbon Nanoarchitectures for Highly Efficient Microwave Absorption 被引量:14
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作者 Yongpeng Zhao Xueqing Zuo +11 位作者 Yuan Guo Hui Huang Hao Zhang Ting Wang Ningxuan Wen Huan Chen Tianze Cong Javid Muhammad Xuan Yang Xinnan Wang Zeng Fan Lujun Pan 《Nano-Micro Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第9期344-363,共20页
Recently,multilevel structural carbon aerogels are deemed as attractive candidates for microwave absorbing materials.Nevertheless,excessive stack and agglomeration for low-dimension carbon nanomaterials inducing imped... Recently,multilevel structural carbon aerogels are deemed as attractive candidates for microwave absorbing materials.Nevertheless,excessive stack and agglomeration for low-dimension carbon nanomaterials inducing impedance mismatch are significant challenges.Herein,the delicate“3D helix-2D sheet-1D fiber-0D dot”hierarchical aerogels have been successfully synthesized,for the first time,by sequential processes of hydrothermal self-assembly and in-situ chemical vapor deposition method.Particularly,the graphene sheets are uniformly intercalated by 3D helical carbon nanocoils,which give a feasible solution to the mentioned problem and endows the as-obtained aerogel with abundant porous structures and better dielectric properties.Moreover,by adjusting the content of 0D core-shell structured particles and the parameters for growth of the 1D carbon nanofibers,tunable electromagnetic properties and excellent impedance matching are achieved,which plays a vital role in the microwave absorption performance.As expected,the optimized aerogels harvest excellent performance,including broad effective bandwidth and strong reflection loss at low filling ratio and thin thickness.This work gives valuable guidance and inspiration for the design of hierarchical materials comprised of dimensional gradient structures,which holds great application potential for electromagnetic wave attenuation. 展开更多
关键词 Hierarchical aerogels multi-dimensional gradient Carbon nanocoils Microwave absorption
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The Study on College English Writing Based on Multi-dimensional Feed-back Mode
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作者 骆敏 徐敏娜 《海外英语》 2020年第12期273-274,共2页
The study constructed a multi-dimensional feedback mode integrating teacher feedback, peer feedback and network feedback, and applied it in the teaching of College English Writing. After 16 weeks of teaching, the stud... The study constructed a multi-dimensional feedback mode integrating teacher feedback, peer feedback and network feedback, and applied it in the teaching of College English Writing. After 16 weeks of teaching, the students in the multi-dimen-sional feedback class had significantly better overall writing scores than those in the teacher-feedback class. In terms of individual scores, multi-dimensional feedback played a better role in improving vocabulary and grammar than the class using teacher feed-back. However, there were no significant differences in the responses of writing tasks, coherence and cohesion. The study showed that most students were satisfied with the mode, believing that it was helpful to relieve writing anxiety, stimulate writing interest and improve their writing level. 展开更多
关键词 College English Writing multi-dimensional feedback MODE
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考虑建模误差的某型火箭末级制导方法研究
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作者 孙绍杰 杨晓论 +1 位作者 支强 石晋峰 《上海航天(中英文)》 CSCD 2024年第2期114-120,共7页
运载火箭末级发动机点火后,在制导系统的导引下,火箭最终抵达入轨位置、取得入轨速度,卫星进入运行轨道。火箭末级飞行动力学模型为非线性微分方程形式,难以利用解析方法得到火箭姿态变化特性,进而控制火箭飞行过程中的状态变量。将火... 运载火箭末级发动机点火后,在制导系统的导引下,火箭最终抵达入轨位置、取得入轨速度,卫星进入运行轨道。火箭末级飞行动力学模型为非线性微分方程形式,难以利用解析方法得到火箭姿态变化特性,进而控制火箭飞行过程中的状态变量。将火箭入轨约束条件转化为最优控制的性能指标函数,利用庞德里亚金极小值原理与牛顿梯度法相结合的方式来解决动力学方程求解问题,得到末级飞行标准轨道;火箭动力学建模过程中,由于参数难以精确计量等的影响,存在建模误差,导致火箭实际飞行轨道会偏离标准轨道。对模型进行线性化处理,引入状态反馈,可以使实际飞行轨道接近于标准轨道,提高卫星荷载入轨要求精度。仿真结果表明:该制导算法可较好地减小火箭载荷入轨误差。 展开更多
关键词 最优控制 梯度法 极小值原理 能控性分解 状态反馈
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融合多维梯度反馈的生成对抗网络推荐系统
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作者 李祥霞 陈楷锐 李彬 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1579-1589,共11页
互联网时代,推荐系统在日常生活中变得十分重要,生成对抗网络(GAN)与推荐算法的结合为该领域的发展提供了新契机。以往基于生成对抗网络的推荐系统中,鉴别器提供的梯度反馈是二元的,此类反馈为生成器提供的帮助不够全面,造成诸如生成器... 互联网时代,推荐系统在日常生活中变得十分重要,生成对抗网络(GAN)与推荐算法的结合为该领域的发展提供了新契机。以往基于生成对抗网络的推荐系统中,鉴别器提供的梯度反馈是二元的,此类反馈为生成器提供的帮助不够全面,造成诸如生成器性能不稳定、迭代速度慢等问题,进而影响模型的整体推荐效果。针对此问题,提出了多维梯度反馈生成对抗网络(MGFGAN),根据生成器生成的多维用户评分向量,该模型将自编码器(AutoEncoder)融入鉴别器中,达到为生成器提供多元反馈的目的,旨在让生成器生成的数据更加贴近用户偏好;此外,融合多维梯度反馈机制给模型整体带来了运算量激增的问题;因此,MGFGAN在生成器中引入了负采样模块,使得生成器同时兼顾用户感兴趣和不感兴趣的物品,从而加速生成器快速生成与真实用户分布一致的数据,提升模型的效率。提出的模型在公开数据集FilmTrust和Ciaos上展开实验仿真。实验结果表明MGFGAN的推荐性能优于其他基于生成对抗网络的推荐模型,并且在效率和稳定性方面取得改善。 展开更多
关键词 推荐系统 多维梯度反馈 生成对抗网络(GAN) 协同过滤
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基于DDPG改进PID算法的堆肥翻堆作业反馈控制
5
作者 王悦辰 王纪章 +1 位作者 茆寒 姚承志 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第6期184-190,200,共8页
在农业废弃物堆肥发酵过程中物料的含水率会发生变化,导致翻堆作业负荷的变化。而现有的翻堆作业主要通过人工操作,导致机器作业过程中作业效率低,容易产生故障。针对人工操作翻堆机作业时出现调控不精准的问题,通过试验构建翻堆机作业... 在农业废弃物堆肥发酵过程中物料的含水率会发生变化,导致翻堆作业负荷的变化。而现有的翻堆作业主要通过人工操作,导致机器作业过程中作业效率低,容易产生故障。针对人工操作翻堆机作业时出现调控不精准的问题,通过试验构建翻堆机作业负荷与翻堆物料含水率、翻堆机行走速度关系模型,并结合翻堆机变频调速控制模型,利用DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)改进PID算法对翻堆作业调速系统进行优化控制。经过Simulink仿真结果表明,DDPG改进PID算法相比传统PID算法在超调量上减少6.7%,调节时间减少2.5 s,并且抗扰动与跟随性能均更优。翻堆作业现场测试结果表明:DDPG改进PID算法的控制方式相比传统PID算法超调量要降低4%、调节时间减少2 s,相比人工控制其调节时间减少6 s。 展开更多
关键词 堆肥 翻堆 PID控制 反馈控制 DDPG算法
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基于适应性自训练的少样本关系抽取建模
6
作者 陈洪辉 郑建明 +1 位作者 蔡飞 韩毅 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1581-1591,共11页
关系抽取(relation extraction,RE)是自然语言处理中的一项基础任务,可以支撑许多下游任务,例如对话生成和机器阅读理解等.在现实生活中,由于新关系类别不断涌现,人工标注的成本和速度无法满足传统基于有监督学习的关系抽取模型的训练要... 关系抽取(relation extraction,RE)是自然语言处理中的一项基础任务,可以支撑许多下游任务,例如对话生成和机器阅读理解等.在现实生活中,由于新关系类别不断涌现,人工标注的成本和速度无法满足传统基于有监督学习的关系抽取模型的训练要求.面对这种现实挑战,神经雪球提出一种自助采样的方法,通过对有限标注数据的信息迁移,不断为无标注数据打上标签,增加标注数据量,从而提升模型分类性能.然而,固定的阈值选择以及同等对待入选的无标注数据使得神经雪球模型容易受到噪声数据的影响.为了解决这2个缺陷,基于适应性自训练的关系抽取(adaptive self-training relation extraction,Ada-SRE)模型由此提出.具体地,Ada-SRE基于元学习的思想提出自适应阈值模块,能够为每个关系类别提供合适的阈值选择.另外,Ada-SRE还提出基于梯度反馈的赋权策略,为每个入选的示例提供相应的权重,避免噪声数据的干扰.实验结果表明,相比于神经雪球模型,Ada-SRE有更好的关系抽取能力. 展开更多
关键词 自训练 关系抽取 梯度反馈 少样本学习 元学习
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反馈非线性系统随机梯度辨识算法及其收敛性 被引量:1
7
作者 魏纯 徐玲 丁锋 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1757-1764,共8页
反馈非线性受控自回归系统是由前向通道的受控自回归模型和反馈通道的静态非线性构成,这类系统经过参数化后得到双线性参数辨识模型.本文通过对辨识模型中双线性参数乘积项进行分解,基于梯度搜索原理,提出了反馈非线性系统的随机梯度辨... 反馈非线性受控自回归系统是由前向通道的受控自回归模型和反馈通道的静态非线性构成,这类系统经过参数化后得到双线性参数辨识模型.本文通过对辨识模型中双线性参数乘积项进行分解,基于梯度搜索原理,提出了反馈非线性系统的随机梯度辨识算法.为了改善随机梯度算法的收敛速度,引入遗忘因子,文章给出了遗忘因子随机梯度算法,利用随机过程理论,建立了随机梯度算法的参数估计收敛定理,证明了算法的收敛性.最后,通过数值仿真验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 反馈非线性系统 双线性参数模型 随机梯度 遗忘因子 收敛性
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梯度嵌入与数字反哺:数字乡村建设中新农人的数字转化逻辑 被引量:3
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作者 马超峰 薛美琴 《西北农林科技大学学报(社会科学版)》 北大核心 2023年第3期11-19,共9页
作为乡村振兴的战略方向,数字乡村建设的讨论往往突出自上而下的数字构建,常常忽视自下而上的数字转化,因而也就难以解释“脱嵌与嵌入共存,赋能与祛能相生”的建设悖论。以数字新农人作为研究对象,探讨数字乡村建设的后半篇文章,理解数... 作为乡村振兴的战略方向,数字乡村建设的讨论往往突出自上而下的数字构建,常常忽视自下而上的数字转化,因而也就难以解释“脱嵌与嵌入共存,赋能与祛能相生”的建设悖论。以数字新农人作为研究对象,探讨数字乡村建设的后半篇文章,理解数字转化的内在逻辑。研究发现:从流量竞争到公益反哺,数字嵌入乡村的程度不断加深并呈现梯度特征。数字在文化编码与行动反哺的推动下,逐步从“作为流量的数字”向“作为文化的数字”“作为发展的数字”“作为公益的数字”转化。数字的不断转化,使作为政策的数字乡村建设不断向下扎根,从而实现数字对乡村的反哺。 展开更多
关键词 数字乡村 新农人 乡村振兴 梯度回嵌 数字反哺
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基于分布式光纤的混凝土表面温度梯度监测试验及反馈研究 被引量:4
9
作者 周宜红 周建兵 +2 位作者 黄耀英 周绍武 李金河 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2012年第9期42-45,共4页
高温季节浇筑混凝土时,受太阳辐射及昼夜温差的影响,混凝土浇筑仓表层温度日变幅较大,形成非线性温度梯度,由此引起的拉应力超过相应龄期混凝土的抗拉强度即产生表面裂缝。基于分布式光纤测温系统具有线测温和实时在线监测的优势,采用... 高温季节浇筑混凝土时,受太阳辐射及昼夜温差的影响,混凝土浇筑仓表层温度日变幅较大,形成非线性温度梯度,由此引起的拉应力超过相应龄期混凝土的抗拉强度即产生表面裂缝。基于分布式光纤测温系统具有线测温和实时在线监测的优势,采用分布式光纤对混凝土浇筑仓表层温度进行实时在线监测,确定日变化环境气温和太阳辐射对表层混凝土的影响范围,并建立有限元模型进行温度场及徐变应力场反馈分析。研究表明,对于层厚3 m的浇筑块,表层50 cm区域的混凝土受日变化环境气温和太阳辐射影响较大。 展开更多
关键词 分布式光纤 太阳辐射 温度梯度 反馈
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基于改进Elman神经网络的电子元件性能预测 被引量:8
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作者 吕卫民 肖阳 +1 位作者 徐珂文 江式伟 《现代防御技术》 北大核心 2017年第1期153-160,180,共9页
为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法... 为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法,并将其应用于电子元件性能参数的预测中。仿真实验证明,相比于BP和传统Elman神经网络,改进后的Elman神经网络训练速率快,预测精度高,具有良好的动态性能。由此可见,改进的Elman神经网络模型在对具有非线性时序特征参数的预测中,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 梯度下降 动态性能 反馈环节 学习算法 预测
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数字助听器的并行梯度投影回声抵消 被引量:3
11
作者 梁瑞宇 赵力 +2 位作者 王青云 奚吉 张学武 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期256-262,共7页
自适应回声抵消是消除助听器回声啸叫的有效方法.针对回声路径评估偏差大的问题,文中提出线性预测-并行梯度投影算法,通过对助听器输出信号进行线性预测来生成解相关FIR滤波器,获得解相关信号.系统利用解相关信号构建包含回声路径的凸... 自适应回声抵消是消除助听器回声啸叫的有效方法.针对回声路径评估偏差大的问题,文中提出线性预测-并行梯度投影算法,通过对助听器输出信号进行线性预测来生成解相关FIR滤波器,获得解相关信号.系统利用解相关信号构建包含回声路径的凸优化方程,并设计并行梯度投影算法求解该方程,实现回声路径的估计.实验结果表明算法在收敛速度、稳定性和精度等方面改进显著. 展开更多
关键词 回声抵消 解相关 线性预测 并行梯度投影 助听器
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一类非线性系统的自适应反馈无源化问题 被引量:1
12
作者 李桂芳 杨成梧 +1 位作者 张玉珍 孙勇成 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期384-388,共5页
讨论一类带有不确定参数的严格反馈系统的自适应反馈无源化问题,系统的相对度不小于1且满足参数的凸性假设。在反步法的框架下,利用反馈等价无源性定理和速度-梯度方法,逐步选择适当的输出和反馈变换,设计出使系统从新输入到构造输出无... 讨论一类带有不确定参数的严格反馈系统的自适应反馈无源化问题,系统的相对度不小于1且满足参数的凸性假设。在反步法的框架下,利用反馈等价无源性定理和速度-梯度方法,逐步选择适当的输出和反馈变换,设计出使系统从新输入到构造输出无源的自适应控制器及参数修正律。所得的自适应反馈无源化控制器保证所有的信号都是有界的。反步法克服了反馈无源化设计时相对度的限制;凸性假设拓宽了系统未知参数是线性的常规假设。 展开更多
关键词 严格反馈系统 非线性参数 自适应反馈无源化 速度一梯度法 反步法
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固体微推力器点火过程数值研究 被引量:2
13
作者 李腾 方蜀州 +1 位作者 刘旭辉 马红鹏 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1290-1296,共7页
为研究点火元器件加热区域受限下固体微推力器的局部点火过程,通过数值模拟手段,基于流固耦合传热模型和局部网格重构技术建立了推力器局部点火模型,研究了常压环境下的固体微推力器点火过程,分析了点火过程中推力器内燃气的流动和传热... 为研究点火元器件加热区域受限下固体微推力器的局部点火过程,通过数值模拟手段,基于流固耦合传热模型和局部网格重构技术建立了推力器局部点火模型,研究了常压环境下的固体微推力器点火过程,分析了点火过程中推力器内燃气的流动和传热特性,并结合仿真所得推力-时间曲线与全表面点火模型和Jongkwang Lee提出的局部点火模型进行了对比。仿真结果表明,随着推进剂产生燃气往未燃推进剂表面的热反馈,推进剂燃面逐渐扩大。点火过程中喷喉燃气流速未达到声速,外界反压使微喷管内产生逆压梯度,导致喷管扩张段内出现边界层分离。由于喷管扩张段后部逆压梯度随时间增大,喷管扩张段后部回流相应加剧,从而增强了壁面表面的对流换热和燃气主流的动能耗散。模型的推力上升趋势与实际情况更加吻合。 展开更多
关键词 固体微推力器 局部点火模型 逆压梯度 回流 热反馈
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基于混合优化的前馈—反馈复合控制器最优设计 被引量:2
14
作者 廖瑛 周保民 +1 位作者 钟诚 曹登刚 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期62-66,共5页
为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化... 为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈—反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性。 展开更多
关键词 前馈—反馈控制 复合控制 共轭梯度方法 混沌优化 混合优化
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基于H_∞方法的鲁棒迭代学习控制设计 被引量:3
15
作者 刘山 吴铁军 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期257-261,共5页
针对不确定的线性系统,研究鲁棒梯度型迭代学习控制的设计问题.通过分析系统不确定性对反馈闭环控制和前馈学习控制的影响,给出了保证迭代学习控制在有限时间段上鲁棒收敛的充分条件.依据此条件,将迭代学习控制的设计问题转化为H∞设计... 针对不确定的线性系统,研究鲁棒梯度型迭代学习控制的设计问题.通过分析系统不确定性对反馈闭环控制和前馈学习控制的影响,给出了保证迭代学习控制在有限时间段上鲁棒收敛的充分条件.依据此条件,将迭代学习控制的设计问题转化为H∞设计问题,提出了一种兼具反馈与前馈作用的鲁棒迭代学习控制律.迭代学习控制的设计过程分为两步进行:先基于H∞方法设计反馈控制器,再采用固定步长的梯度法设计前馈控制器.仿真结果表明了该设计方法的可行性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 H∞综合 梯度法 不确定线性系统
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基于数字控制的磁共振成像用梯度放大器 被引量:3
16
作者 李思奇 蒋晓华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第27期83-89,共7页
研制了基于双H桥并联拓扑结构的高性能梯度放大器。提出使用动态死区方法来减小金属氧化物半导体场效应管(metallic oxide semiconductor field effect transistor,MOSFET)的反向恢复电流,设计并优化了输出滤波器,使其具备良好的共模及... 研制了基于双H桥并联拓扑结构的高性能梯度放大器。提出使用动态死区方法来减小金属氧化物半导体场效应管(metallic oxide semiconductor field effect transistor,MOSFET)的反向恢复电流,设计并优化了输出滤波器,使其具备良好的共模及差模滤波效果,在达到较好阻尼性能的同时,具有较小的损耗。进一步在梯度放大器模型共模与差模解耦的基础上,设计了结合状态反馈、前馈以及非线性比例积分的高性能电流跟踪控制器,并在稳态使用比例积分控制以减小算法对采样系统的精度要求。针对控制算法的要求设计了基于双DSP处理器的数字控制系统,完成了一台200A/150V梯度放大器的研制工作。实验结果表明,跟踪200μs上升时间、幅值200A梯形波参考电流时,超调仅为1%;输出直流时,低频电流波动为mA量级。 展开更多
关键词 梯度放大器 LC滤波器 动态死区控制 共模与差模解耦 状态反馈
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状态反馈系统的H~∞低敏感性的设计 被引量:1
17
作者 胡庭姝 施颂椒 张钟俊 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1991年第4期379-385,共7页
本文用状态空间方法对状态反馈系统进行H~∞低敏感设计。利用H~∞范数与系统状态空间实现的关系,将极点固定条件下的状态反馈系统的H~∞控制问题转化为时域上的鲁棒性问题,并由此提出了反映H~∞范数的目标函数。该目标函数为反馈矩阵F... 本文用状态空间方法对状态反馈系统进行H~∞低敏感设计。利用H~∞范数与系统状态空间实现的关系,将极点固定条件下的状态反馈系统的H~∞控制问题转化为时域上的鲁棒性问题,并由此提出了反映H~∞范数的目标函数。该目标函数为反馈矩阵F与闭环系统矩阵A+BF的特征向量矩阵V的函数。在极点固定的限制条件下,P与V可通过—R^(m×a)→R^(m×a)的映射参数化为—U∈R^(m×a)的函数。这样,目标函数为U的泛函,并且аJ/аU可以求出。因此,可用梯度法优化J,从而使H~∞范数降低。在梯度法优化中,每项迭代只须求解2n个n阶代数方程,与传统的H~∞方法求解Riccati方程相比,要简单许多。实例说明,梯度法收敛速度较快,优化效果良好。 展开更多
关键词 反馈系统 敏感性 设计
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基于偏置继电反馈的一种新的频域辨识方法 被引量:3
18
作者 马明达 朱新坚 《计算机仿真》 CSCD 2006年第3期84-87,119,共5页
提出一种新的基于偏置继电反馈的频域辨识算法,能够对包括迟延在内的SISO系统的传递函数参数进行在线辨识。首先利用偏置继电反馈辨识过程的频率响应,一次继电测试可以辨识过程Nyquist曲线上的多点。接着利用最小二乘法估计过程传递函... 提出一种新的基于偏置继电反馈的频域辨识算法,能够对包括迟延在内的SISO系统的传递函数参数进行在线辨识。首先利用偏置继电反馈辨识过程的频率响应,一次继电测试可以辨识过程Nyquist曲线上的多点。接着利用最小二乘法估计过程传递函数参数的初值,最后应用非线性共轭梯度法准确的辨识传递函数参数。该方法辨识精度高,同时可以有效避免大多继电反馈辨识方法测试时间过长及只能辨识固定的低阶模型的缺点。仿真结果验证了算法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 频域辨识 继电反馈 最小二乘法 共轭梯度法
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基于反馈知识迁移的脱机手写体汉字识别方法 被引量:1
19
作者 朱程辉 沈飞 +1 位作者 王建平 孙伟 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第5期30-33,40,共5页
针对卷积神经网络识别脱机手写体汉字时出现的梯度弥散问题,提出一种基于反馈知识迁移的识别方法。将卷积神经网络分解为主网络与若干子网络,使网络参数转移到低层数网络中。按字型结构分割脱机手写体汉字送入子网络中训练,再使用知识... 针对卷积神经网络识别脱机手写体汉字时出现的梯度弥散问题,提出一种基于反馈知识迁移的识别方法。将卷积神经网络分解为主网络与若干子网络,使网络参数转移到低层数网络中。按字型结构分割脱机手写体汉字送入子网络中训练,再使用知识迁移将多个子网络的知识迁移到主网络中,结合反馈理论自适应调节子网络权重系数,实现对网络整体的知识整合。仿真实验表明:本文方法有效缓解了梯度弥散现象,具有较高的识别率。 展开更多
关键词 脱机手写体汉字 梯度弥散现象 知识迁移 反馈 权重系数
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基于共轭梯度法的反馈差分进化混合算法及其在弹簧设计中的应用 被引量:5
20
作者 黄辉先 胡鹏飞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1316-1322,共7页
分析了差分进化算法多种变异方式的特点以及每种变异方式所适应的搜索状态,建立了一条能够让种群根据自身的搜索环境来动态选择变异方式的反馈回路,使个体能够自学习、自调节地高效搜索。在每一代的最优个体邻域内,采用共轭梯度法确定... 分析了差分进化算法多种变异方式的特点以及每种变异方式所适应的搜索状态,建立了一条能够让种群根据自身的搜索环境来动态选择变异方式的反馈回路,使个体能够自学习、自调节地高效搜索。在每一代的最优个体邻域内,采用共轭梯度法确定最佳的共轭搜索方向,向量能够在最优解邻域内进行细致的局部搜索。根据混合算法的子代更新形式,从理论上证明了种群能够以概率1的方式收敛到全局最优解。与其它进化算法的对比实验结果表明,本文的差分进化算法有效提高了benchmark函数的最优值精度,加快了收敛速度。在弹簧设计问题中,利用改进的差分进化混合算法得到了较好的结构参数。 展开更多
关键词 差分进化算法 反馈 共轭梯度法 变异方式 弹簧设计
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