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Hybrid vector beams with non-uniform orbital angular momentum density induced by designed azimuthal polarization gradient 被引量:2
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作者 Lei Han Shuxia Qi +3 位作者 Sheng Liu Peng Li Huachao Cheng Jianlin Zhao 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第9期129-135,共7页
Based on angular amplitude modulation of orthogonal base vectors in common-path interference method, we propose an interesting type of hybrid vector beams with unprecedented azimuthal polarization gradient and demonst... Based on angular amplitude modulation of orthogonal base vectors in common-path interference method, we propose an interesting type of hybrid vector beams with unprecedented azimuthal polarization gradient and demonstrate in experiment. Geometrically, the configured azimuthal polarization gradient is indicated by intriguing mapping tracks of angular polarization states on Poincaré sphere, more than just conventional circles for previously reported vector beams. Moreover, via tailoring relevant parameters, more special polarization mapping tracks can be handily achieved. More noteworthily, the designed azimuthal polarization gradients are found to be able to induce azimuthally non-uniform orbital angular momentum density, while generally uniform for circle-track cases, immersing in homogenous intensity background whatever base states are. These peculiar features may open alternative routes for new optical effects and applications. 展开更多
关键词 hybrid vector beam polarization gradient polarization mapping track orbital angular momentum density
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A Study on the Convergence of Gradient Method with Momentum for Sigma-Pi-Sigma Neural Networks 被引量:1
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作者 Xun Zhang Naimin Zhang 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2018年第4期880-887,共8页
In this paper, a gradient method with momentum for sigma-pi-sigma neural networks (SPSNN) is considered in order to accelerate the convergence of the learning procedure for the network weights. The momentum coefficien... In this paper, a gradient method with momentum for sigma-pi-sigma neural networks (SPSNN) is considered in order to accelerate the convergence of the learning procedure for the network weights. The momentum coefficient is chosen in an adaptive manner, and the corresponding weak convergence and strong convergence results are proved. 展开更多
关键词 Sigma-Pi-Sigma NEURAL Network momentum TERM gradient Method CONVERGENCE
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Gradient Transformation of Momentum and Single-Valued Vector Potential in Nonrelativistic Dynamics
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作者 Illia Dubrovskyi 《Journal of Physical Science and Application》 2014年第5期328-332,共5页
A vector potential of a magnetic field in Lagrangian is defined as the necessary partial solution of a inhomogeneous differential equation. The "gradient transformation" is an addition of arbitrary general solution ... A vector potential of a magnetic field in Lagrangian is defined as the necessary partial solution of a inhomogeneous differential equation. The "gradient transformation" is an addition of arbitrary general solution of the corresponding homogeneous equation that does not change the Lagrange equations. When dynamics is described by momenta and coordinates, this transformation is not the vector potential modification, which does not change expressions for other physical quantities, but a canonical transformation of momentum, which changes expressions for all fimctions of momentum, not changing the Poisson brackets, and, hence, the integrals of motion. The generating function of this transformation must reverse sign under the time-charge reversal. In quantum mechanics the unitary transformation corresponds to this canonical transformation. It also does not change the commutation relations. The phase of this unitary operator also must reverse sign under the time-charge reversal. Examples of necessary vector potentials for some magnetic fields are presented. 展开更多
关键词 Magnetic field vector potential momentum gradient transformation canonical transformation unitary transformation.
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An Adaptive Momentum CMA Blind Equalization Based on Error Energy
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作者 Ying Xiao Yuhua Dong Jinyu Sun 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2017年第5期333-340,共8页
To solve the problem of large steady state residual error of momentum constant modulus algorithm (CMA) blind equalization, a momentum CMA blind equalization controlled by energy steady state was proposed. The energy o... To solve the problem of large steady state residual error of momentum constant modulus algorithm (CMA) blind equalization, a momentum CMA blind equalization controlled by energy steady state was proposed. The energy of the equalizer weights is estimated during the updating process. According to the adaptive filtering theory, the energy of the equalizer weights reaches to the steady state after the algorithm is converged, and then the momentum can be set to 0 when the energy change rate is less than the threshold, which can avoid the additional gradient noise caused by momentum and further improve the convergence precision of the algorithm. The proposed algorithm takes advantage of momentum to quicken the convergence rate and to avoid the local minimum in the cost function to some extent;meanwhile, it has the same convergence precision with CMA. Computer simulation results show that, compared with CMA, momentum CMA (MCMA) and adaptive momentum CMA (AMCMA) blind equalization, the proposed algorithm has the fastest convergence rate and the same steady state residual error with CMA. 展开更多
关键词 BLIND EQUALIZATION CMA momentum gradient Noise ENERGY STEADY State
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Pressure Gradient, Power, and Energy of Vortices
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作者 Jack Denur 《Open Journal of Fluid Dynamics》 2018年第2期216-247,共32页
We consider small vortices, such as tornadoes, dust devils, whirlpools, and small hurricanes at low latitudes, for which the Coriolis force can be neglected. Such vortices are (at least approximately) cylindrically sy... We consider small vortices, such as tornadoes, dust devils, whirlpools, and small hurricanes at low latitudes, for which the Coriolis force can be neglected. Such vortices are (at least approximately) cylindrically symmetrical about a vertical axis through the center of a calm central region or eye of radius . In the region fluid (gas or liquid) circulates about the eye with speed . We take to be the outer periphery of the vortex, where the fluid speed is reduced to that of the surrounding wind field (in the cases of tornadoes, dust devils, and small hurricanes at low latitudes) or deemed negligible (in the case of whirlpools). If , angular momentum is conserved within the fluid itself;if , angular momentum must be exchanged with Earth to ensure conservation of total angular momentum. We derive the steepness and upper limit of the pressure gradients in vortices. We then discuss the power and energy of vortices. We compare the kinetic energy of atmospheric vortices and the power required to maintain them against frictional dissipation with the same quantities for Earth’s atmosphere as a whole. We explain why the kinetic energy of atmospheric vortices must be replaced on much shorter timescales than is the case for Earth’s atmosphere as a whole. Brief comparisons of cyclostrophic flow with geostrophic and friction-balanced flows are then provided. We then consider an analogy that might be drawn, at least to some extent, with gravitational systems, considering mainly spherically-symmetrical and cylindrically-symmetrical ones. Generation of kinetic energy at the expense of potential energy in fluid vortices, in geostrophic and friction-balanced flows, and in gravitational systems is then briefly discussed. We explain the variations of pressure and gravitational gradients corresponding to generation of kinetic energy exceeding, equaling, and falling short of frictional dissipation. In the Appendix, we describe a simple method for maximizing power extraction from environmental fluid (air or water) flows. In summary, we provide an overview of features and energetics of Earth’s environmental fluid flows and of gravitational analogies thereto that, even though mostly semiquantitative, hopefully may be helpful. 展开更多
关键词 Vortex Cyclostrophic FLOW Angular momentum Pressure gradient Geostrophic FLOW Friction-Balanced FLOW POWER ENERGY Gravity
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基于AMASPGD算法的FSOC系统波前畸变校正及性能分析
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作者 赵辉 于林仙 +2 位作者 秦玉林 付英印 李俊男 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期95-100,共6页
为了抑制相干自由空间光通信系统中大气湍流引起光信号波前失真的不利影响,提出了一种基于聚合动量(AM)和自适应矩边界(AdaMod)优化器的增强型随机并行梯度下降(SPGD)算法。仿真结果表明,该优化算法可以显著提高收敛速度和鲁棒性,并有... 为了抑制相干自由空间光通信系统中大气湍流引起光信号波前失真的不利影响,提出了一种基于聚合动量(AM)和自适应矩边界(AdaMod)优化器的增强型随机并行梯度下降(SPGD)算法。仿真结果表明,该优化算法可以显著提高收敛速度和鲁棒性,并有效降低波前畸变的峰谷值和均方根,从而更有效地抑制大气湍流对相干自由空间光通信(FSOC)系统混频效率和误码率的负面影响。 展开更多
关键词 自由空间光通信 聚合动量 大气湍流 随机并行梯度下降算法 波前畸变校正
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多导联心电图识别的稳定步长ResNet深度网络
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作者 曹玉怡 覃华 卢才德 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期374-385,共12页
针对经典的ResNet深度神经网络对一维多导联心电图图像进行识别、分类时,因原始图像的维度较高导致提取到的深度特征维度高,造成全连接层训练出现收敛速度慢和过拟合的问题,在ResNet的全连接层提出一种稳定步长动量训练算法,通过引入近... 针对经典的ResNet深度神经网络对一维多导联心电图图像进行识别、分类时,因原始图像的维度较高导致提取到的深度特征维度高,造成全连接层训练出现收敛速度慢和过拟合的问题,在ResNet的全连接层提出一种稳定步长动量训练算法,通过引入近似二阶梯度信息增强动量法的寻优能力和加速收敛速度;利用连续2次迭代的参数变化量和梯度信息自适应调整步长,构造边界函数对步长的大小进行限制,以防止步长过大或过小而影响收敛稳定性,使用动量项对参数的更新方向进行修正。在CPSC2018心电图数据集上的实验结果表明:所提算法训练的ResNet取得的F 1分数、准确率、精确度分别达到0.859、97.4%、87.9%,收敛速度和整体分类指标值优于其他相比较的方法。 展开更多
关键词 多导联心电图 ResNet深度网络 动量优化算法 稳定步长 二阶梯度信息
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基于动量梯度下降的回声消除算法
8
作者 陈张良 卢敏 曾桂根 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期71-77,共7页
针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解... 针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解决在算法运行过程中梯度下降时梯度摆动幅度可能过大的问题,也提高了自适应滤波器的收敛速度,且残余回声下降明显,声学回波抑制效果更好。仿真实验表明,与L0⁃IPNLMS算法相比,新算法在模拟随机多音信号与真实语音信号输入时,均方误差(MSE)可以降低3.47 dB和3.69 dB,回波抑制比(ERLE)提高了3.46 dB和3.68 dB,在低信噪比情况下,使用新算法对真实语音信号进行回声消除,收敛速度高于L0⁃IPNLMS等算法,且收敛效果有明显改进。 展开更多
关键词 回声消除算法 动量梯度下降 极端环境话音通信系统 归一化 最小均方算法 收敛速度
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基于梯度结构波导实现的定向声学自旋角动量密度操控
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作者 张孝悦 徐华锋 +3 位作者 陈婉娜 周农 孙文军 吴宏伟 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第14期127-135,共9页
近年来,人们在结构声场和声学结构表面波中发现了声波横向自旋的现象,其不仅丰富了人们对声波基本性质的理解,也为操控声波提供了新的途径.在本文中,我们设计了平整型、上凸型、下凹型的梯度声学波导,实现对声学表面波的横向自旋分布进... 近年来,人们在结构声场和声学结构表面波中发现了声波横向自旋的现象,其不仅丰富了人们对声波基本性质的理解,也为操控声波提供了新的途径.在本文中,我们设计了平整型、上凸型、下凹型的梯度声学波导,实现对声学表面波的横向自旋分布进行操控.通过理论分析和数值仿真,研究了自旋声源在3种梯度结构中激发的压力场分布以及自旋角动量密度分布,验证了近场声自旋-动量的方向锁定,展示了梯度波导中声表面波的自旋强度分布操控.研究结果可能促进对声学近场物理的对称性理解,以及提供一种操控声学自旋角动量密度的方法,为利用声波操控粒子开辟新的路径. 展开更多
关键词 声学超构材料 声自旋角动量 定向声传输 梯度声学波导
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一种在轨可展开天线的多柔体动力学建模与计算
10
作者 朱文璁 宋晓东 +1 位作者 单明贺 田强 《动力学与控制学报》 2024年第3期14-25,共12页
研究了一种考虑重力梯度的大型空间可展开天线桁架的动力学建模与计算问题.使用绝对节点坐标法和绝对节点坐标参考节点法建立了可展开结构的刚柔耦合动力学模型.利用离散方向导数构建了动力学方程的保能量动量时间积分算法,通过计算获... 研究了一种考虑重力梯度的大型空间可展开天线桁架的动力学建模与计算问题.使用绝对节点坐标法和绝对节点坐标参考节点法建立了可展开结构的刚柔耦合动力学模型.利用离散方向导数构建了动力学方程的保能量动量时间积分算法,通过计算获得了含有多个模块的大型空间可展开天线在轨展开以及展开后轨道机动过程轨道-姿态-变形耦合动响应.通过数值计算结果与经典算例结果、商业软件ADAMS计算结果的对比分析验证了提出方法的正确性. 展开更多
关键词 重力梯度 绝对节点坐标法 刚柔耦合结构 展开动力学 保能量动量时间积分算法
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PEPFL:A framework for a practical and efficient privacy-preserving federated learning
11
作者 Yange Chen Baocang Wang +3 位作者 Hang Jiang Pu Duan Yuan Ping Zhiyong Hong 《Digital Communications and Networks》 SCIE CSCD 2024年第2期355-368,共14页
As an emerging joint learning model,federated learning is a promising way to combine model parameters of different users for training and inference without collecting users’original data.However,a practical and effic... As an emerging joint learning model,federated learning is a promising way to combine model parameters of different users for training and inference without collecting users’original data.However,a practical and efficient solution has not been established in previous work due to the absence of efficient matrix computation and cryptography schemes in the privacy-preserving federated learning model,especially in partially homomorphic cryptosystems.In this paper,we propose a Practical and Efficient Privacy-preserving Federated Learning(PEPFL)framework.First,we present a lifted distributed ElGamal cryptosystem for federated learning,which can solve the multi-key problem in federated learning.Secondly,we develop a Practical Partially Single Instruction Multiple Data(PSIMD)parallelism scheme that can encode a plaintext matrix into single plaintext for encryption,improving the encryption efficiency and reducing the communication cost in partially homomorphic cryptosystem.In addition,based on the Convolutional Neural Network(CNN)and the designed cryptosystem,a novel privacy-preserving federated learning framework is designed by using Momentum Gradient Descent(MGD).Finally,we evaluate the security and performance of PEPFL.The experiment results demonstrate that the scheme is practicable,effective,and secure with low communication and computation costs. 展开更多
关键词 Federated learning Partially single instruction multiple data momentum gradient descent ELGAMAL Multi-key Homomorphic encryption
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Analysis of a Strong Sandstorm Process in Ulanqab City
12
作者 Biyun LI Yu XUE Yanni SONG 《Meteorological and Environmental Research》 2024年第1期8-11,共4页
Based on NCEP reanalysis data,EDAS data and ground observation data,the causes of a strong sandstorm process in Ulanqab City from March 14 to 15,2021 were analyzed.The analysis shows that"3.15"sandstorm,a sa... Based on NCEP reanalysis data,EDAS data and ground observation data,the causes of a strong sandstorm process in Ulanqab City from March 14 to 15,2021 were analyzed.The analysis shows that"3.15"sandstorm,a sandstorm process accompanied by northwest gale behind the front,was caused by strong cold air in the north.In the early stage,the Mongolian cyclone resulted in the increase of temperature and decrease of pressure on the ground.When a strong surface cold high pressure at the rear of the cyclone invaded the city,a strong pressure gradient between high and low pressure provided dynamic conditions for the sandstorm outbreak.The transit of the surface cold front was the sign of the sandstorm outbreak,and the downward transmission of momentum at high altitudes increased the wind speed near the surface. 展开更多
关键词 Cold front gradient wind Downward transportation of momentum
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基于神经网络的四旋翼无人机安全性分析
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作者 梁惠勇 赵振根 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期617-626,635,共11页
为了提升无人机系统的安全性,利用前馈神经网络对四旋翼无人机进行安全性分析。首先,针对带有χ^(2)检验异常检测系统的四旋翼无人机,将无人机安全性分析问题转化为带有隐蔽约束的攻击性能优化问题。其次,基于神经网络的正向值传播和逆... 为了提升无人机系统的安全性,利用前馈神经网络对四旋翼无人机进行安全性分析。首先,针对带有χ^(2)检验异常检测系统的四旋翼无人机,将无人机安全性分析问题转化为带有隐蔽约束的攻击性能优化问题。其次,基于神经网络的正向值传播和逆向梯度传播机制,提出无人机隐蔽传感器攻击的神经网络算法,并研究了闭环控制下无人机系统的安全性。最后,分别基于开环控制和闭环控制下的无人机系统对所提算法进行验证。实验结果表明,所提算法可以对开环控制和闭环控制下的无人机系统设计出满足要求的隐蔽攻击信号。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 神经网络 动量梯度下降 卡尔曼滤波 隐蔽攻击
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基于梯度下降算法和动量因子的醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制方法
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作者 朱春红 《工业加热》 CAS 2024年第5期24-29,共6页
醇基燃料锅炉燃烧温度与控制参数之间的关系不是简单的线性关系,增加了控制的难度,提出基于梯度下降算法和动量因子的醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制方法。建立醇基燃料锅炉的气流三维流动方程,确定燃烧速率、实际温度与期望温度之间... 醇基燃料锅炉燃烧温度与控制参数之间的关系不是简单的线性关系,增加了控制的难度,提出基于梯度下降算法和动量因子的醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制方法。建立醇基燃料锅炉的气流三维流动方程,确定燃烧速率、实际温度与期望温度之间的差值以及差值变化率等温度非线性控制参数。搭建燃烧温度控制的模糊神经PID控制器,采用梯度下降算法和动量因子对PID神经网络的权值展开训练,将所得温度非线性控制参数输入训练后的模糊神经PID控制器,实现醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制。实验结果表明,所提方法对于燃烧速率、实际温度与期望温度之间的差值以及差值变化率计算结果精准,温度控制精度高,温度变化率低,燃料能源利用率高,实际应用效果好。 展开更多
关键词 梯度下降算法 动量因子 醇基燃料锅炉 模糊神经PID控制器 燃烧温度控制
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基于改进BP神经网络的网络流量预测
15
作者 周华乔 祝宏亮 +3 位作者 孙一凡 苏红艳 王康伟 倪敬一 《通信技术》 2024年第10期1059-1065,共7页
传统网络流量预测方法常面临精度不足、时间复杂度高的问题,且在处理复杂的网络流量时,难以达到理想的预测效果。为克服这些挑战,采用深度学习中的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,并结合改进的梯度下降法,通过引入动量项与... 传统网络流量预测方法常面临精度不足、时间复杂度高的问题,且在处理复杂的网络流量时,难以达到理想的预测效果。为克服这些挑战,采用深度学习中的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,并结合改进的梯度下降法,通过引入动量项与变步长法相结合的方式,有效降低误差值,实现了对网络流量的准确预测。该方法旨在更好地满足用户需求,优化网络性能,并提升网络服务质量。实验结果表明,改进后的BP神经网络算法在网络流量预测中展现出良好的可行性与稳健性,同时达到了较高的预测精度。 展开更多
关键词 网络流量预测 反向传播神经网络算法 梯度下降法 动量项与变步长 预测精度
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高温差条件下达西定律的理论推导 被引量:11
16
作者 张勇 薛禹群 谢春红 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期362-367,共6页
高温差条件下, 地下水体的运动规律发生明显变化, 不能用传统Darcy 定律(地下水运动方程) 来描述。这是因为高温差的存在, 对水体运动产生直接和间接两方面的影响。运用经典热力学理论, 通过求解液相宏观动量守恒方程, 推... 高温差条件下, 地下水体的运动规律发生明显变化, 不能用传统Darcy 定律(地下水运动方程) 来描述。这是因为高温差的存在, 对水体运动产生直接和间接两方面的影响。运用经典热力学理论, 通过求解液相宏观动量守恒方程, 推出了高温差条件下地下水的运动方程。这对于我国地热资源的开发利用、天然高温地下热水的运动规律研究等实际问题, 具有重要的应用意义。 展开更多
关键词 达西定律 高温差条件 地下热水 地下水 运动方程
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MLP神经网络在子宫颈细胞图像识别中的应用 被引量:6
17
作者 何苗 全宇 +2 位作者 李建华 付志民 周宝森 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2006年第4期293-296,共4页
目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NE... 目的探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用。方法将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用软件STATISTICA7.0建立网络模型,使用四种不同的算法训练网络,对700个子宫颈细胞进行分类识别,使用VC++.NET语言模拟调用网络。结果在四种算法中,使用共轭梯度法训练的MLP神经网络学习63次后,训练集识别率为98.67%,测试集识别率达到94.44%。不同算法的MLP神经网络的输入参数的敏感度排序均与细胞病理学特征基本一致。结论使用共轭梯度法训练的MLP神经网络可以较好地对宫颈细胞特征进行分类识别,在计算机辅助诊断方面具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 MLP神经网络 BP 动量项 共轭梯度法
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一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法 被引量:50
18
作者 李康顺 李凯 张文生 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期158-161,共4页
人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传... 人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传统BP算法的不足提出一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法,该算法采用PCA算法提取图像的主要特征,并结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别。仿真实验表明,通过使用该算法对ORL人脸数据库的图像进行识别,其结果比传统算法具有更快的收敛速度和更高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析rBP神经网络 附加动量 弹性梯度下降法
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一种BP网的学习速率与动量项自适应算法 被引量:7
19
作者 宫宁生 钱春阳 张媛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第8期1872-1876,共5页
针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率... 针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取. 展开更多
关键词 AB网络 BP算法 动量项 学习速率 梯度下降法
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圆柱绕流尾迹中相干结构对湍流特性的影响 被引量:5
20
作者 刘明侯 陈义良 +1 位作者 周 裕 张红军 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期508-518,共11页
实验研究了圆柱尾迹中相干结构对湍流平均量的影响.用一个X热线在距离圆柱体y/d=4测量参考信号,用X热线和冷线相结合的三线探头测量从x/d=10~40的圆柱绕流尾迹中的速度和温度脉动,用条件平均的方法研充圆柱绕流近尾迹中的相干结构,并... 实验研究了圆柱尾迹中相干结构对湍流平均量的影响.用一个X热线在距离圆柱体y/d=4测量参考信号,用X热线和冷线相结合的三线探头测量从x/d=10~40的圆柱绕流尾迹中的速度和温度脉动,用条件平均的方法研充圆柱绕流近尾迹中的相干结构,并对相干结构对动量和热量的湍流输运过程的影响进行初步分析.结果表明:相干结构对尾迹中速度的横向脉动影响最大;相干结构对湍流参数的影响随x/d的变化明显.该工作还对相干结构引起的湍动能产生率变成负和逆温度梯度输运现象做了定性的解释. 展开更多
关键词 相干结构 湍流特性 圆柱绕流近尾迹 逆梯度输运 相位平均
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