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Superior step-size theorem and its application——Parallel variable step-size LMS filters algorithm
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作者 GUYuantao TANGKun CUIHuijuan 《Science in China(Series F)》 2004年第2期151-160,共10页
With independence assumption, this paper proposes and proves the superior step-size theorem on least mean square (LMS) algorithm, from the view of minimizing mean squared error (MSE). Following the theorem we construc... With independence assumption, this paper proposes and proves the superior step-size theorem on least mean square (LMS) algorithm, from the view of minimizing mean squared error (MSE). Following the theorem we construct a parallel variable step-size LMS filters algorithm. The theoretical model of the proposed algorithm is analyzed in detail. Simulations show the proposed theoretical model is quite close to the optimal variable step-size LMS (OVS-LMS) model. The experimental learning curves of the proposed algorithm also show the fastest convergence and fine tracking performance. The proposed algorithm is therefore a good realization of the OVS-LMS model. 展开更多
关键词 adaptive filtering LMS superior step-size theorem parallel variable step-size LMS filters algorithm.
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基于多策略改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划
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作者 刘如起 宁留洋 《现代制造工程》 北大核心 2025年第10期67-72,95,共7页
针对传统机器人全局路径规划算法存在搜索效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进灰狼优化算法(Multi-strategy improved Grey Wolf Optimization algorithm,MGWO)用于移动机器人路径规划。首先,提出一种自适应变权重策略,... 针对传统机器人全局路径规划算法存在搜索效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进灰狼优化算法(Multi-strategy improved Grey Wolf Optimization algorithm,MGWO)用于移动机器人路径规划。首先,提出一种自适应变权重策略,通过动态调整权重来提高收敛速度;其次,提出一种反向学习策略,以提高算法的全局搜索能力;再次,设计链式捕食策略,以便在搜索时同时受到最佳个体和前一个体的指引;最后,提出一种轮换捕食策略,以提高算法的个体搜索能力。为验证MGWO算法的寻优性能,以CEC2005部分标准函数对MGWO算法和传统灰狼优化算法进行对比实验,结果表明MGWO算法寻优能力优于传统灰狼优化算法。分别在30×30、40×40、50×50的3种不同规模的栅格地图下采用MGWO算法对移动机器人全局路径进行优化,所得最短路径值分别为43.86、59.33、85.10,均优于改进遗传算法、麻雀搜索算法、改进青蒿素优化算法和灰狼优化算法,由此验证了MGWO算法应用于移动机器人路径规划的有效性。 展开更多
关键词 全局路径规划 改进灰狼优化算法 自适应变权重 反向学习 轮换捕食
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COMPENSATION CONTROL OF REAL-TIME UNBALANCE FORCE FOR ACTIVE MAGNETIC BEARING SYSTEM 被引量:3
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作者 高辉 徐龙祥 朱益利 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2011年第2期183-191,共9页
Aiming at the stability and others properties of active magnetic bearing (AMB) system influenced by the periodic unbalance stimulation synchronous with rotor rotational speed, a new real-time adaptive feed-forward u... Aiming at the stability and others properties of active magnetic bearing (AMB) system influenced by the periodic unbalance stimulation synchronous with rotor rotational speed, a new real-time adaptive feed-forward unbalance force compensation scheme is proposed based on variable step-size least mean square(LMS) algorithm as the feed-forward compensation controller. The controller can provide some suitable sinusoidal signals to com- pensate the feedback unbalance response signals synchronous with the rotary frequency, then reduce the fluctua- tion of the control currents and weaken the active control of AMB system. The variable step-size proportional to the rotational frequency is deduced by analyzing the principle of normal LMS algorithm and its deficiency in the application of real-time filtering of AMB system. Experimental results show that the new method can implement real-time unbalance force compensation in a wide frequency band, reduce the effect of unbalance stimulant force on the housing of AMB system, and provide convenience to improve rotational speed. 展开更多
关键词 active magnetic bearing variable step-size LMS algorithm bandwidth~ real-time unbalance forcecompensation~ adaptive filter
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线性再励的自适应变步长机器人神经网络路径规划算法 被引量:8
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作者 禹建丽 成久洋之 Valeri.Kroumov 《燕山大学学报》 CAS 2002年第3期258-260.,共3页
研究己知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题。利用神经网络路径规划算法进行路径规划,为提高神经网络路径规划算法的收敛速度,引进了线性再励的自适应变步长算法。通过仿真实验,表明所给出的线性再励自适应变步长算法能... 研究己知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题。利用神经网络路径规划算法进行路径规划,为提高神经网络路径规划算法的收敛速度,引进了线性再励的自适应变步长算法。通过仿真实验,表明所给出的线性再励自适应变步长算法能够有效地加快路径规划的收敛速度。 展开更多
关键词 线性再励 自适应变步长机器人 神经网络 路径规划
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通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计 被引量:1
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作者 赵德芳 张天骐 +1 位作者 侯瑞玲 庞统 《现代防御技术》 北大核心 2010年第6期85-91,共7页
针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变... 针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。 展开更多
关键词 通信侦察 无监督神经网络 主分量分析 自适应变步长学习算法 直接序列扩频信号 伪码序列
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学习型预期与适应性学习算法研究
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作者 战颂 丁洪福 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2016年第5期74-77,共4页
适应性学习作为理性预期的替代,正在广泛应用于宏观经济模型的构建。适应性学习假定经济行为主体能够像计量经济学家一样,运用统计或计量经济模型,去形成自己的预期。然而,预期的准确性与适应性学习算法密切相关。通过查阅适应性学习相... 适应性学习作为理性预期的替代,正在广泛应用于宏观经济模型的构建。适应性学习假定经济行为主体能够像计量经济学家一样,运用统计或计量经济模型,去形成自己的预期。然而,预期的准确性与适应性学习算法密切相关。通过查阅适应性学习相关文献,对现有文献中常用的适应性学习算法进行梳理,并基于可变遗忘因子的最小二乘算法对两种常用适应性学习算法进行了理论推导,以期为以后的研究提供一定的借鉴。 展开更多
关键词 学习型预期 适应性学习算法 可变遗忘因子最小二乘算法
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神经网络自适应控制算法的研究和MATLAB仿真 被引量:1
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作者 朱惠峰 《船电技术》 2006年第3期39-42,共4页
本文针对神经网络系统跟踪输入信号时,由于误差总是存在导致学习过程难以结束的特点,以一种用BP 网络逼近对象的学习算法为基础,结合相应的控制算法加以改进,并得到了一种快速学习因子的选择方法。结合不同对象通过MATLAB进行仿真,均获... 本文针对神经网络系统跟踪输入信号时,由于误差总是存在导致学习过程难以结束的特点,以一种用BP 网络逼近对象的学习算法为基础,结合相应的控制算法加以改进,并得到了一种快速学习因子的选择方法。结合不同对象通过MATLAB进行仿真,均获得了满意的效果。仿真和分析表明,该算法能保证系统具有良好的动态品质。 展开更多
关键词 BP网络 自适应控制算法 变学习因子 建模与仿真
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Nonparametric VSS-APA based on precise background noise power estimate 被引量:1
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作者 文昊翔 赖晓翰 +1 位作者 陈隆道 蔡忠法 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期251-260,共10页
The adaptive algorithm used for echo cancellation(EC) system needs to provide 1) low misadjustment and 2) high convergence rate. The affine projection algorithm(APA) is a better alternative than normalized least mean ... The adaptive algorithm used for echo cancellation(EC) system needs to provide 1) low misadjustment and 2) high convergence rate. The affine projection algorithm(APA) is a better alternative than normalized least mean square(NLMS) algorithm in EC applications where the input signal is highly correlated. Since the APA with a constant step-size has to make compromise between the performance criteria 1) and 2), a variable step-size APA(VSS-APA) provides a more reliable solution. A nonparametric VSS-APA(NPVSS-APA) is proposed by recovering the background noise within the error signal instead of cancelling the a posteriori errors. The most problematic term of its variable step-size formula is the value of background noise power(BNP). The power difference between the desired signal and output signal, which equals the power of error signal statistically, has been considered the BNP estimate in a rough manner. Considering that the error signal consists of background noise and misalignment noise, a precise BNP estimate is achieved by multiplying the rough estimate with a corrective factor. After the analysis on the power ratio of misalignment noise to background noise of APA, the corrective factor is formulated depending on the projection order and the latest value of variable step-size. The new algorithm which does not require any a priori knowledge of EC environment has the advantage of easier controllability in practical application. The simulation results in the EC context indicate the accuracy of the proposed BNP estimate and the more effective behavior of the proposed algorithm compared with other versions of APA class. 展开更多
关键词 adaptive algorithm affine projection algorithm echo cancellation background noise power estimate variable step-size affine projection algorithm
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变窗重建算法和自适应SegNet网络在地层层序划分中的应用 被引量:2
9
作者 邵广辉 高衍武 +7 位作者 张苏利 肖华 杨帆 于龙 姚军朋 陈立东 王绍祥 孟屹明 《长江大学学报(自然科学版)》 2024年第4期19-31,共13页
深度学习技术以批量处理数据、解释时间短、解释精度高等特点,为地层自动划分提供了新的方向。然而由于测井数据维度高、样本数量有限、相邻样本间特征相似等原因,深度学习存在着样本独立性与可靠性等问题。面对复杂的地下结构和不整合... 深度学习技术以批量处理数据、解释时间短、解释精度高等特点,为地层自动划分提供了新的方向。然而由于测井数据维度高、样本数量有限、相邻样本间特征相似等原因,深度学习存在着样本独立性与可靠性等问题。面对复杂的地下结构和不整合面,特别是在样本质量差、样本数量少的情况下,常规深度学习方法很难准确划分地层边界。考虑到测井数据属于小样本数据、数量有限且质量较差,不利于模型的训练和构建,因此拟采用可变窗口波形重建算法增加训练数据量,根据原始波形的特征生成重建波形,模拟不同速度下模型的波形特征,对部分原始测井数据进行人工分层重建,将重建后的数据作为训练样本输入到自适应可变卷积核尺寸的SegNet网络中,使用训练好的SegNet来解决复杂的地下结构问题。实验结果表明,采用自适应可变卷积核尺寸的SegNet网络可以在多个尺度上拟合地震数据中的断层和不整合面,达到更好的分割效果,且具有良好的识别效率和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 自动地层对比 可变窗口波形重建算法 自适应可变卷积核尺寸网络
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