腔内双压电变形镜光强分布优化 被引量：5

1

作者 董理治 雷翔 +3 位作者 刘文劲 杨平 晏虎 许冰 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1691-1694,共4页

报道了把20单元双压电变形镜作为闪光氪灯泵浦的Nd:YAG激光器的腔镜,优化激光器输出光束远场强度分布的实验结果。变形镜由随机并行梯度下降算法控制,以相机采集到的激光束远场环围能量作为算法的评价指标,控制双压电变形镜的面形向远... 报道了把20单元双压电变形镜作为闪光氪灯泵浦的Nd:YAG激光器的腔镜,优化激光器输出光束远场强度分布的实验结果。变形镜由随机并行梯度下降算法控制,以相机采集到的激光束远场环围能量作为算法的评价指标,控制双压电变形镜的面形向远场能量分布更加集中的方向变化。结果表明:系统在20s内将远场光斑中的多个亮斑校正为单个亮斑,峰值光强与优化前相比提高了5倍;在腔镜倾斜较大时,实验系统将激光器的输出功率由0.006～0.051W提升至0.330W,验证了实验系统的有效性。 展开更多

关键词 双压电变形镜 固体激光器 自适应光学 随机并行梯度下降算法

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基于双提升小波的自适应混沌信号降噪 被引量：10

2

作者 刘云侠 杨国诗 贾群 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期13-17,共5页

根据信号和噪声的特性不同,本文提出了一种基于双提升小波的自适应混沌信号降噪方法.该方法结合奇异谱和梯度下降算法,分别对双提升小波变换后的近似部分和细节部分进行了分析.一方面,奇异谱分析更大程度的去除了代表噪声的较小奇异值;... 根据信号和噪声的特性不同,本文提出了一种基于双提升小波的自适应混沌信号降噪方法.该方法结合奇异谱和梯度下降算法,分别对双提升小波变换后的近似部分和细节部分进行了分析.一方面,奇异谱分析更大程度的去除了代表噪声的较小奇异值;另一方面,神经网络对非线性阈值的自学习,实现了小波系数的自适应选取,提高了信号的定位精度.通过对Lorenz模型和月太阳黑子时序进行仿真,证实了本文所提方法能够对实际观测的混沌信号进行有效的降噪. 展开更多

关键词 双提升小波 奇异谱分析 梯度下降算法 混沌信号 降噪

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变间距采样及准梯度下降法实现光束整形 被引量：1

3

作者 赵逸琼 伍源 +1 位作者 周秋桂 李永平 《计算物理》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期10-14,共5页

　利用输入输出不同的变间距采样通过汉克尔变换实现圆对称纯位相片精密化设计,并发展了准梯度下降法及频谱滤波,改进了原有的混合杂化算法.模拟结果表明,考虑到热传导匀滑之后输出振幅分布顶部调制为1 1%,衍射效率为97 2%.

关键词 变间距采样 准梯度下降法 光束整形 纯位相片 频谱滤波 惯性约束核聚变 衍射效率

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改进的逆向组合算法在图像配准中的应用 被引量：1

4

作者 殷莹 桑庆兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期231-233,共3页

逆向组合算法在进行图像配准时精度很高,但对模板图像在待配准图像中的初始位置敏感。针对该问题,提出一种改进的逆向组合算法,通过计算巴氏系数进行模板匹配,实现输入图像的粗定位后,应用逆向组合算法进行精确定位。实验结果证明,改进... 逆向组合算法在进行图像配准时精度很高,但对模板图像在待配准图像中的初始位置敏感。针对该问题,提出一种改进的逆向组合算法,通过计算巴氏系数进行模板匹配,实现输入图像的粗定位后,应用逆向组合算法进行精确定位。实验结果证明,改进的算法对图像发生形变的情况具有较好的鲁棒性,相比原算法,配准能力更强。 展开更多

关键词 图像配准 逆向组合算法 L-K算法 梯度下降法 巴氏系数

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基于外时延反馈人工神经网络的短期负荷预测系统 被引量：1

5

作者 李宗福 马方明 王静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第7期216-217,232,共3页

针对当前人工神经网络学习算法存在的问题,使用变步伐最速下降法和共轭梯度法的混合算法来进行神经网络的训练,并建立了负荷预测的人工神经网络模型。介绍了基于Delphi下的短期电力负荷预测系统。该系统由负荷预测数据查询模块、预测方... 针对当前人工神经网络学习算法存在的问题,使用变步伐最速下降法和共轭梯度法的混合算法来进行神经网络的训练,并建立了负荷预测的人工神经网络模型。介绍了基于Delphi下的短期电力负荷预测系统。该系统由负荷预测数据查询模块、预测方法模块、结果查询模块和图表输出模块四部分组成。事实说明,混合算法在全局收敛性和收敛速度上要好于传统的算法,所基于此的短期负荷预测系统能达到令人满意的精度。 展开更多

关键词 短期负荷预测系统 人工神经网络 电力系统 能量管理系统 共扼梯度法

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模糊模式识别神经网络预报模型的最速下降—共轭梯度算法及应用 被引量：1

6

作者 邱林 聂相田 《华北水利水电学院学报》 1998年第2期1-4,共4页

在模糊模式识别神经网络预报模型基础上，提出了最速下降—共轭梯度结合的ＢＰ算法，并给出了算例。

关键词 模糊模式识别 神经网络 最速下降 共轭梯度

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改进梯度下降法的机载云台姿态解算 被引量：2

7

作者 王铎 袁亮 +1 位作者 侯爱萍 姜宏 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第8期29-31,58,共4页

针对机载云台计算能力有限、动态性能较差的问题,提出一种基于低成本三轴无刷云台的改进梯度下降法姿态解算。该算法采用四元数描述系统模型,先进行卡尔曼滤波预处理加速度计的输出数据,降低动态误差,后利用基于梯度下降法姿态解算来减... 针对机载云台计算能力有限、动态性能较差的问题,提出一种基于低成本三轴无刷云台的改进梯度下降法姿态解算。该算法采用四元数描述系统模型,先进行卡尔曼滤波预处理加速度计的输出数据,降低动态误差,后利用基于梯度下降法姿态解算来减小姿态误差,最后线性融合加速度计、磁力计和陀螺仪解算的姿态四元数,从而得到能够适应复杂环境的最优姿态,计算量较小的同时保证机载相机的实时稳定性。通过两组对比实验表明,改进算法较梯度下降法精确度更高,静态、动态性能分别提升15.25%和27.53%,同时与显式互补滤波进行对比,印证了改进算法在云台系统中的可行性。 展开更多

关键词 机载云台 四元数 梯度下降法 姿态解算 MEMS传感器

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自适应学习率梯度下降的优化算法 被引量：5

8

作者 宋美佳 贾鹤鸣 +2 位作者 林志兴 卢仁盛 刘庆鑫 《三明学院学报》 2021年第6期36-44,共9页

提出一种自适应学习率优化算法,可以根据损失函数的变化自动调节学习率大小,且能根据损失函数的变化幅度而调节变化程度;结合tanh函数,保证学习率不会因损失函数变化幅度过大而剧烈变化;在收敛后期,可以将学习率保持在一个固定值范围,... 提出一种自适应学习率优化算法,可以根据损失函数的变化自动调节学习率大小,且能根据损失函数的变化幅度而调节变化程度;结合tanh函数,保证学习率不会因损失函数变化幅度过大而剧烈变化;在收敛后期,可以将学习率保持在一个固定值范围,以防止后期学习率变化而导致的收敛速度慢或精度差等问题。利用波士顿房价预测和Mnist手写识别两种数据集进行实验验证,通过对比所提出的改进算法与经典梯度下降优化算法,验证了本文算法的可行性和高效性。 展开更多

关键词 学习率 梯度下降 优化算法 自适应

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改进的BP神经网络在车辆目标识别中的应用研究 被引量：3

9

作者 刘路 《机电工程技术》 2021年第4期192-195,共4页

遥感图像下的车辆目标识别系统大多是基于传统的BP神经网络算法,传统BP神经网络算法存在诸多问题,如易形成局部极小而得不到全局最优、训练次数多、学习效率低、收敛速度慢等,影响和限制车辆目标识别系统的识别能力。针对传统BP神经网... 遥感图像下的车辆目标识别系统大多是基于传统的BP神经网络算法,传统BP神经网络算法存在诸多问题,如易形成局部极小而得不到全局最优、训练次数多、学习效率低、收敛速度慢等,影响和限制车辆目标识别系统的识别能力。针对传统BP神经网络存在的缺陷,为进一步提高车辆目标识别系统的识别精度,提出采用随机梯度下降法和深层滑动神经网络对传统BP神经网络进行改进。实验表明,改进后的BP神经网络具有良好的学习能力和更快的训练速度,适用于车辆目标识别系统的优化。 展开更多

关键词 BP神经网络 车辆目标识别 随机梯度下降法 深层滑动神经网络

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基于隐语义模型的协同过滤推荐研究

10

作者 徐梦锦 赵晓东 《电脑知识与技术》 2016年第3期84-86,共3页

将协同过滤推荐算法应用于电子商务领域会使算法在实时性、可扩展性等方面的缺陷变得不可忍受,因此该文提出了基于隐语义模型的协同过滤推荐算法。该算法在使用隐语义模型对产品进行聚类的基础上应用协同过滤算法,在大大缩小了算法运行... 将协同过滤推荐算法应用于电子商务领域会使算法在实时性、可扩展性等方面的缺陷变得不可忍受,因此该文提出了基于隐语义模型的协同过滤推荐算法。该算法在使用隐语义模型对产品进行聚类的基础上应用协同过滤算法,在大大缩小了算法运行时间的情况下,仍然能够在一定程度上提高算法的推荐准确率。 展开更多

关键词 协同过滤推荐 隐语义模型 产品聚类 梯度下降 负反馈数据

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一种新型广义RBF神经网络在混沌时间序列预测中的研究 被引量：32

11

作者 李军 刘君华 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期4569-4577,共9页

提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能,... 提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能,采用基于卡尔曼滤波算法的新型广义RBF网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行了仿真.结果表明,所提出的新型广义RBF神经网络模型能快速、精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法. 展开更多

关键词 广义径向基函数神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降学习算法 混沌时间序列 预测 混沌时间序列预测 RBF神经网络 广义 卡尔曼滤波算法 神经网络模型

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基于人工神经网络的负荷预报模型 被引量：3

12

作者 杨洪明 陈昆薇 +1 位作者 陈红坤 孔峰 《武汉水利电力大学学报》 CSCD 1998年第2期40-43,共4页

针对基于ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法存在的问题，提出了变步幅最速下降和共轭梯度的混合算法来训练人工神经网络，并建立负荷预报人工神经网络模型．为了提高预测精度，对预报权值进行在线修正．实例证明，混合算... 针对基于ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法存在的问题，提出了变步幅最速下降和共轭梯度的混合算法来训练人工神经网络，并建立负荷预报人工神经网络模型．为了提高预测精度，对预报权值进行在线修正．实例证明，混合算法在全局收敛特性和收敛速度上要好于基本ＢＰ算法，所建立的预报模型能达到令人满意的精度． 展开更多

关键词 BP网络 电力系统 负荷预报 模型 人工神经网络

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