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Gradient Descent Algorithm for Small UAV Parameter Estimation System
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作者 Guo Jiandong Liu Qingwen Wang Kang 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2017年第6期680-687,共8页
A gradient descent algorithm with adjustable parameter for attitude estimation is developed,aiming at the attitude measurement for small unmanned aerial vehicle(UAV)in real-time flight conditions.The accelerometer and... A gradient descent algorithm with adjustable parameter for attitude estimation is developed,aiming at the attitude measurement for small unmanned aerial vehicle(UAV)in real-time flight conditions.The accelerometer and magnetometer are introduced to construct an error equation with the gyros,thus the drifting characteristics of gyroscope can be compensated by solving the error equation utilized by the gradient descent algorithm.Performance of the presented algorithm is evaluated using a self-proposed micro-electro-mechanical system(MEMS)based attitude heading reference system which is mounted on a tri-axis turntable.The on-ground,turntable and flight experiments indicate that the estimation attitude has a good accuracy.Also,the presented system is compared with an open-source flight control system which runs extended Kalman filter(EKF),and the results show that the attitude control system using the gradient descent method can estimate the attitudes for UAV effectively. 展开更多
关键词 gradient descent algorithm attitude estimation QUATERNIONS small unmanned aerial vehicle(UAV)
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Fractional Gradient Descent RBFNN for Active Fault-Tolerant Control of Plant Protection UAVs
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作者 Lianghao Hua Jianfeng Zhang +1 位作者 Dejie Li Xiaobo Xi 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第3期2129-2157,共29页
With the increasing prevalence of high-order systems in engineering applications, these systems often exhibitsignificant disturbances and can be challenging to model accurately. As a result, the active disturbance rej... With the increasing prevalence of high-order systems in engineering applications, these systems often exhibitsignificant disturbances and can be challenging to model accurately. As a result, the active disturbance rejectioncontroller (ADRC) has been widely applied in various fields. However, in controlling plant protection unmannedaerial vehicles (UAVs), which are typically large and subject to significant disturbances, load disturbances andthe possibility of multiple actuator faults during pesticide spraying pose significant challenges. To address theseissues, this paper proposes a novel fault-tolerant control method that combines a radial basis function neuralnetwork (RBFNN) with a second-order ADRC and leverages a fractional gradient descent (FGD) algorithm.We integrate the plant protection UAV model’s uncertain parameters, load disturbance parameters, and actuatorfault parameters and utilize the RBFNN for system parameter identification. The resulting ADRC exhibits loaddisturbance suppression and fault tolerance capabilities, and our proposed active fault-tolerant control law hasLyapunov stability implications. Experimental results obtained using a multi-rotor fault-tolerant test platformdemonstrate that the proposed method outperforms other control strategies regarding load disturbance suppressionand fault-tolerant performance. 展开更多
关键词 Radial basis function neural network plant protection unmanned aerial vehicle active disturbance rejection controller fractional gradient descent algorithm
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Quantum gradient descent algorithms for nonequilibrium steady states and linear algebraic systems 被引量:1
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作者 Jin-Min Liang Shi-Jie Wei Shao-Ming Fei 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第5期21-33,共13页
The gradient descent approach is the key ingredient in variational quantum algorithms and machine learning tasks,which is an optimization algorithm for finding a local minimum of an objective function.The quantum vers... The gradient descent approach is the key ingredient in variational quantum algorithms and machine learning tasks,which is an optimization algorithm for finding a local minimum of an objective function.The quantum versions of gradient descent have been investigated and implemented in calculating molecular ground states and optimizing polynomial functions.Based on the quantum gradient descent algorithm and Choi-Jamiolkowski isomorphism,we present approaches to simulate efficiently the nonequilibrium steady states of Markovian open quantum many-body systems.Two strategies are developed to evaluate the expectation values of physical observables on the nonequilibrium steady states.Moreover,we adapt the quantum gradient descent algorithm to solve linear algebra problems including linear systems of equations and matrix-vector multiplications,by converting these algebraic problems into the simulations of closed quantum systems with well-defined Hamiltonians.Detailed examples are given to test numerically the effectiveness of the proposed algorithms for the dissipative quantum transverse Ising models and matrix-vector multiplications. 展开更多
关键词 quantum simulation quantum gradient descent algorithm nonequilibrium steady state quantum open system
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Research on three-dimensional attack area based on improved backtracking and ALPS-GP algorithms of air-to-air missile
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作者 ZHANG Haodi WANG Yuhui HE Jiale 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第1期292-310,共19页
In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of t... In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of the three-dimensional attack area model,restrict their practical applications.To address these issues,an improved backtracking algorithm is proposed to improve calculation efficiency.A significant reduction in solution time and maintenance of accuracy in the three-dimensional attack area are achieved by using the proposed algorithm.Furthermore,the age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP)algorithm is introduced to determine an analytical polynomial model of the three-dimensional attack area,considering real-time requirements.The accuracy of the polynomial model is enhanced through the coefficient correction using an improved gradient descent algorithm.The study reveals a remarkable combination of high accuracy and efficient real-time computation,with a mean error of 91.89 m using the analytical polynomial model of the three-dimensional attack area solved in just 10^(-4)s,thus meeting the requirements of real-time combat scenarios. 展开更多
关键词 air combat three-dimensional attack area improved backtracking algorithm age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP) gradient descent algorithm
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基于BPNN-EKF-GD-RF算法的锂离子电池组荷电状态估计方法
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作者 来鑫 翁嘉辉 +4 位作者 杨一鹏 孙宇飞 周龙 郑岳久 韩雪冰 《机械工程学报》 北大核心 2025年第12期251-265,共15页
锂离子电池模组的荷电状态估计(State-of-charge, SOC)是影响电池性能的一个重要内部状态,是电池组进行其它状态估计的基础。然而它的估计准确性易受温度等外部因素影响,且电池间的不一致性也为电池组中各单体电池的SOC估计带来了困难... 锂离子电池模组的荷电状态估计(State-of-charge, SOC)是影响电池性能的一个重要内部状态,是电池组进行其它状态估计的基础。然而它的估计准确性易受温度等外部因素影响,且电池间的不一致性也为电池组中各单体电池的SOC估计带来了困难。提出一种将BP神经网络(Back propagation neural network, BPNN)与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法相结合的电池组SOC估计方法。该方法首先基于先验SOC利用BPNN估计不同温度下“领导者”电池的端电压,将其与实测端电压对比后采用EKF算法完成SOC后验估计,同时基于电压差采用梯度下降(Gradient descent, GD)算法更新BPNN的输出层权重使算法更快收敛。在此基础上,设计修正策略利用随机森林(Random forest, RF)算法对“跟随者”电池的SOC进行调整估计。试验结果表明,所提的BPNN-EKF-GD-RF算法能实现电池组在不同温度下SOC的准确估计,常温下SOC估计误差保持在2.5%以内,在温度变化下电池组中单体电池SOC估计最大误差不超过3.2%,为复杂环境下锂离子电池组的SOC估计提供了一种高精度低复杂度方案。 展开更多
关键词 SOC估计 BP神经网络 扩展卡尔曼滤波 梯度下降算法 随机森林 锂离子电池组
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基于神经网络的船舶辐射噪声预报方法 被引量:2
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作者 黄欣 徐荣武 李瑞彪 《船舶力学》 北大核心 2025年第3期486-496,共11页
针对船舶机械设备众多、结构复杂、振动传递路径相互耦合的现状,本文提出基于误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的船舶水下辐射噪声预报方法。分别构建基于梯度下降算法和贝叶斯正则化算法的BP神经网络,以振动数据为输入量、... 针对船舶机械设备众多、结构复杂、振动传递路径相互耦合的现状,本文提出基于误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的船舶水下辐射噪声预报方法。分别构建基于梯度下降算法和贝叶斯正则化算法的BP神经网络,以振动数据为输入量、船体辐射噪声为输出量,将均方根误差(e RMSE)和平均绝对误差(e MAE)作为模型预测精度评价指标。结果表明,贝叶斯正则化BP神经网络的泛化性和鲁棒性优于梯度下降算法的BP神经网络,误差达到3 dB以内,在船舶辐射噪声预报领域具有较好的适用性。 展开更多
关键词 辐射噪声预报 BP神经网络 梯度下降算法 贝叶斯正则化算法
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考虑岩层倾角-围压组合效应的岩石强度行为初探
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作者 罗斌玉 苏辕 +4 位作者 刘晓云 黄腾达 肖枫亦 刘兰心 李鹏程 《岩土力学》 北大核心 2025年第3期775-788,共14页
研究岩石强度行为的岩层倾角-围压组合效应是揭示充填体约束缓倾斜矿柱强度行为的基础。采用数值模拟代替围压下的岩石倾斜加载试验,研究倾角-围压下岩石剪切破坏规律和强度特征。以红砂岩为研究对象,开展红砂岩单轴和剪切试验,获得红... 研究岩石强度行为的岩层倾角-围压组合效应是揭示充填体约束缓倾斜矿柱强度行为的基础。采用数值模拟代替围压下的岩石倾斜加载试验,研究倾角-围压下岩石剪切破坏规律和强度特征。以红砂岩为研究对象,开展红砂岩单轴和剪切试验,获得红砂岩的基本力学参数。以校核过的红砂岩基本力学参数为基础,开展7种倾角6种围压组合的岩石倾斜加载数值模拟,获取倾角-围压下岩石剪切破坏规律和强度特征。结果显示,随着倾角的增大,剪切带与水平面的倾角越大,且围压越大,剪切带变厚;增大围压能有效降低倾角对岩石强度的影响。然后利用非常规应力圆表征极限状态下岩石应力状态的围压-倾角效应,随着倾角的增大非常规应力圆圆心偏离正应力轴的程度越大,揭示了应力路径的变化规律。基于Mohr-Coulomb强度理论,采用梯度下降算法,将7种倾角6个围压下应力圆上表示极限应力状态的“点”联系起来,求得7种倾角对应的7组强度包络线方程。采用多项式逼近方法,引入倾角维度,将7组“强度包络线”向“强度曲面”拓展,实现从“点”到“线”扩展到“面”的转变,构建包含倾角因素的岩石强度模型。研究结果对揭示矿柱等岩体工程强度的倾角-围压耦合效应具有重要科学意义。 展开更多
关键词 强度行为 倾角效应 围压效应 MOHR-COULOMB准则 梯度下降算法
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基于SPGD算法的GTI腔短脉冲时域相干堆积闭环控制研究
8
作者 刘必达 黄智蒙 +2 位作者 张帆 周丹丹 彭志涛 《光学与光电技术》 2025年第5期118-123,共6页
为了在短脉冲时域相干堆积系统中实现光腔相位高效闭环控制,利用一种基于扰动幅度e指数匀滑的随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent Algorithm,SPGD)算法,对Gires-Tournois干涉仪(Gires-Tournois Interferometer,GTI... 为了在短脉冲时域相干堆积系统中实现光腔相位高效闭环控制,利用一种基于扰动幅度e指数匀滑的随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent Algorithm,SPGD)算法,对Gires-Tournois干涉仪(Gires-Tournois Interferometer,GTI)堆积腔的相位进行闭环控制,实验研究了增益系数和扰动幅度两个主要算法参量对相干堆积效果的影响,结果表明,两个参数对堆积效果的影响规律相似,设置过小易陷入局部极值,过大会使得堆积波形发生振荡,无法稳定在最大值。通过优化控制参数选取,获得了稳定的相干堆积,合成后主、副脉冲峰值比达到6.43∶1。该结果对短脉冲时域相干堆积中的光腔相位控制具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 光纤激光 短脉冲 脉冲相干堆积 光腔相位控制 随机并行梯度下降算法
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改进自适应指数平滑法及其在基坑变形预测中的应用
9
作者 燕俊松 石泉彬 刘如兵 《岩土工程技术》 2025年第5期648-655,共8页
对基坑开挖变形作出可靠预测有助于提高施工安全性。对现有自适应指数平滑法进行了改进,摒弃采用遍历法求解最优平滑系数α的传统思路,以均方误差(MSE)作为损失函数,推导了一次、二次和三次指数平滑模型的MSE对α的梯度表达式,进而采用... 对基坑开挖变形作出可靠预测有助于提高施工安全性。对现有自适应指数平滑法进行了改进,摒弃采用遍历法求解最优平滑系数α的传统思路,以均方误差(MSE)作为损失函数,推导了一次、二次和三次指数平滑模型的MSE对α的梯度表达式,进而采用梯度下降法求解最优α值。与原方法相比,改进方法在最优平滑模型选择及平滑系数优化方面展现出与原方法相当的性能,且在适当的超参数(尤其是学习率)设置情况下,寻优效率显著提升。在此基础上,基于1900组基坑变形序列的应用,较为系统地评估了改进自适应指数平滑法在基坑变形预测中的适用性和可靠性,并探讨了预测步长和训练序列长度对预测性能的影响,据此提出了基坑变形预测优化方案。 展开更多
关键词 深基坑 变形预测 改进自适应指数平滑法 梯度下降法 应用评价
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一类非凸Bregman梯度法的线性收敛研究
10
作者 李蝶 郭科 《西华师范大学学报(自然科学版)》 2025年第1期30-35,共6页
梯度下降算法是一类求解无约束优化问题的重要方法,其研究中光滑性的假设具有重要作用。Bregman梯度下降算法是对梯度下降算法的一种推广,本质上可以看作将经典的光滑性削弱成相对光滑性时自然产生的。文章研究了Bregman梯度下降算法求... 梯度下降算法是一类求解无约束优化问题的重要方法,其研究中光滑性的假设具有重要作用。Bregman梯度下降算法是对梯度下降算法的一种推广,本质上可以看作将经典的光滑性削弱成相对光滑性时自然产生的。文章研究了Bregman梯度下降算法求解相对强quasar-凸和相对光滑问题的线性收敛性,证明了当目标函数为相对强quasar-凸且相对光滑时,Bregman梯度下降算法产生的函数值序列具有线性收敛速度,同时,给出了迭代序列的收敛性。 展开更多
关键词 相对光滑 强quasar-凸 相对强quasar-凸 Bregman梯度下降算法 线性收敛率
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四旋翼无人机飞行轨迹优化与控制研究 被引量:1
11
作者 刘承相 熊俊杰 +1 位作者 杨东平 陈巍 《计算机测量与控制》 2025年第7期146-153,共8页
当前四旋翼无人机在不同领域的应用较为广泛,但无人机在航线行驶过程中常常会受到障碍的阻碍而导致无人机与预定航线出现偏差;为此研究对无人机轨迹进行优化分析,提出了一种优化梯度下降算法和A*算法结合的新模型,新模型通过梯度下降算... 当前四旋翼无人机在不同领域的应用较为广泛,但无人机在航线行驶过程中常常会受到障碍的阻碍而导致无人机与预定航线出现偏差;为此研究对无人机轨迹进行优化分析,提出了一种优化梯度下降算法和A*算法结合的新模型,新模型通过梯度下降算法对A*算法进行优化;经仿真测试新模型在无人机轨迹优化效果上有明显提升,新模型比传统算法模型位移偏差降低了0.34 m,角度偏差减低了0.32 rad,避障效率得到提升,可见使用新模型能够有效地提升无人机的飞行效率,避免无人机航道停留,提升航线安全性,并且研究使用的新模型能够有效提升无人机轨迹优化效果,这对今后四旋翼无人机的轨迹优化性能提升有很好的参考价值。 展开更多
关键词 梯度下降算法 A*算法 四旋翼无人机 轨迹优化
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LLM-105的ReaxFF参数优化与分子动力学模拟
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作者 宋亮 张泳 +5 位作者 叶婧 陈博聪 侯方超 苏浩龙 蒋俊 周素芹 《火炸药学报》 北大核心 2025年第2期138-149,I0006,共13页
针对ReaxFF初始力场描述2,6-二氨基-3,5-二硝基-1-氧化物(LLM-105)的不足,采用了一种基于梯度下降算法JAX-ReaxFF框架策略,对ReaxFF反应力场进行了重新参数化,特别关注不同键和键角的势能面解离变化;在模拟不同温度和分解速率的反应过程... 针对ReaxFF初始力场描述2,6-二氨基-3,5-二硝基-1-氧化物(LLM-105)的不足,采用了一种基于梯度下降算法JAX-ReaxFF框架策略,对ReaxFF反应力场进行了重新参数化,特别关注不同键和键角的势能面解离变化;在模拟不同温度和分解速率的反应过程中,深入分析了LLM-105的反应机制。结果表明,当温度为1500 K时,分子反应主要聚焦于聚合和脱氢反应;随着温度的逐渐升高,LLM-105的反应模式呈现出了新的变化,当温度不小于2000 K时,除了原有的聚合和脱氢反应外,还观察到了C-NO_(2)键和C-NH_(2)键的断裂现象;值得注意的是,C-NO_(2)键的断裂成为触发这一系列反应的关键因素;随着分子中的C-NO_(2)和C-NH_(2)键开始发生均裂反应,促进了中间产物HON_(2)、NO_(2)和NH_(3)的形成,并经历一系列复杂的相互反应,最终生成了N_(2)、H_(2)O和CO_(2)等稳定产物,表明该力场能够有效模拟在不同温度和加热速率下的化学反应变化。 展开更多
关键词 量子化学 LLM-105 梯度下降算法 分解机制 分子动力学模拟 ReaxFF力场
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直流微电网中双有源桥变换器的混合优化控制策略
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作者 刘述喜 唐博 +2 位作者 陈鹤铭 黄思源 崔博凡 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期160-169,共10页
针对直流微电网系统中双有源桥(Dual active bridge,DAB)变换器存在的直流母线电压和负载波动大、传输功率不稳定等问题,提出一种基于遗传算法的自抗扰控制与梯度下降算法优化回流功率的混合优化控制策略。首先,分析拓展移相调制下DAB... 针对直流微电网系统中双有源桥(Dual active bridge,DAB)变换器存在的直流母线电压和负载波动大、传输功率不稳定等问题,提出一种基于遗传算法的自抗扰控制与梯度下降算法优化回流功率的混合优化控制策略。首先,分析拓展移相调制下DAB变换器的拓扑结构和功率特性,以回流功率为损失函数,引入梯度下降算法迭代寻找最优内移相比。随后,在DAB变换器小信号建模的基础上,设计线性自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对输出电压和系统内外部扰动进行观测估计。同时,考虑到复杂环境下自抗扰控制器参数整定的不确定性,引入遗传算法对自抗扰控制器进行参数自整定。最后,搭建以TMS320F28335为控制器的试验平台对提出的混合优化控制策略(Hybrid optimal control strategy under extended phase shift modulation,EPS-HOCS)和传统PI控制(PI control strategy under extended phase shift modulation,EPS-PI)和自适应梯度下降算法控制(Adaptive gradient descent algorithm under extended phase shift modulation,EPS-AGDA)进行分析对比,验证了所提策略在回流功率和动态性能方面的优越性。 展开更多
关键词 双有源桥变换器 自抗扰控制 遗传算法 回流功率 梯度下降算法
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分布式波形分集阵雷达目标检测与参数估计一体化
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作者 朱嘉运 马润龙 +3 位作者 李坤坤 魏法 张翔 兰岚 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第8期772-783,792,共13页
针对传统单站雷达微弱目标探测难问题,提出一种基于分布式波形分集阵雷达的目标检测和参数估计一体化算法。分布式波形分集阵雷达系统由频率分集阵(FDA)-多输入多输出(MIMO)雷达和阵元脉冲编码(EPC)-MIMO雷达构成。在白噪声背景下,对每... 针对传统单站雷达微弱目标探测难问题,提出一种基于分布式波形分集阵雷达的目标检测和参数估计一体化算法。分布式波形分集阵雷达系统由频率分集阵(FDA)-多输入多输出(MIMO)雷达和阵元脉冲编码(EPC)-MIMO雷达构成。在白噪声背景下,对每个局部雷达站构建二元假设问题,其中,目标角度和距离信息未知。基于上述模型,在广义似然比检测(GLRT)准则下设计自适应检测器。通过坐标下降(CD)法和梯度投影算法(GPM)求解目标角度和距离信息的估计值并得到局部检测统计量;随后在融合中心通过计算多组局部检测统计量的对数和,构建用于最终检测判断的全局检测统计量。仿真实验验证,相比于单站波形分集阵雷达,分布式波形分集阵雷达提升了目标检测概率;相比于分布式相控阵雷达,分布式波形分集阵雷达显著提升了目标检测概率和参数估计性能。 展开更多
关键词 分布式波形分集阵雷达 广义似然比检测(GLRT) 角度与距离估计 坐标下降法 梯度投影法(GPM)
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一种用于数据流分类的递归反向传播算法
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作者 刘展华 文益民 刘祥 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期396-403,共8页
针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收... 针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收敛特性,当数据流发生概念漂移时,首先利用递归最小二乘法逐步训练神经网络模型,达到一个相对稳定的状态后切换至在线梯度下降算法,进一步训练深度神经网络模型,实现更深层次的数据流学习,优化深度神经网络模型的分类性能,并在多个人工数据集和真实数据集中实验验证所提算法的有效性。结果表明:所提算法具有优异的概念漂移适应能力,数据流分类准确率超越仅使用在线梯度下降算法或递归最小二乘法训练神经网络模型的多种算法。 展开更多
关键词 在线深度学习 在线梯度下降算法 递归最小二乘法 反向传播 深度神经网络 概念漂移
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具有多型避障方式的智能车辆路径规划 被引量:1
16
作者 胡子牛 陈鑫鹏 +3 位作者 杨泽宇 余子云 秦洪懋 高铭 《汽车工程》 北大核心 2025年第3期402-411,共10页
非结构化场景往往存在多种尺寸各异的障碍物,路径规划过程只考虑绕行的避障方式会导致车辆通行效率降低。针对该问题,本文在传统混合A^(*)算法中融合分层碰撞检测策略,提出了一种具有多型避障方式的智能车辆路径规划方法。首先,以车辆... 非结构化场景往往存在多种尺寸各异的障碍物,路径规划过程只考虑绕行的避障方式会导致车辆通行效率降低。针对该问题,本文在传统混合A^(*)算法中融合分层碰撞检测策略,提出了一种具有多型避障方式的智能车辆路径规划方法。首先,以车辆底盘高度为基准构造上下双层栅格地图,并利用车身轮廓和四轮轮廓设计分层碰撞检测策略;然后,通过合理设计的启发函数与代价函数计算方式,使得混合A^(*)算法能够在多障碍物场景中高效搜索路径;最后,利用梯度下降法对路径进行平滑优化。仿真与实车试验结果表明,所提出算法可有效提高路径搜索效率并改善路径平滑性,且规划路径兼顾了跨障与绕障方式,使得车辆在多障碍物场景下具备更良好的通过性。 展开更多
关键词 路径规划 混合A*算法 分层碰撞检测策略 梯度下降法
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基于深度学习的传感器数据自动拟合方法
17
作者 匡俊 刘雪峰 黄宴云 《工业控制计算机》 2025年第6期58-59,62,共3页
致力于解决以NTC热敏电阻为例的温度传感器数据的处理问题,提出了一种创新的基于深度学习的自动分段与拟合方法。在自动分段环节采用梯度下降法,将温度数据精准地划分为连续且内部一致的数据段,更精准地捕捉温度变化的细微特征;对于每... 致力于解决以NTC热敏电阻为例的温度传感器数据的处理问题,提出了一种创新的基于深度学习的自动分段与拟合方法。在自动分段环节采用梯度下降法,将温度数据精准地划分为连续且内部一致的数据段,更精准地捕捉温度变化的细微特征;对于每个数据段,进一步设计了自动选点算法,该算法通过识别并利用局部特征点,显著优化了多项式拟合过程,从而提高了拟合的精度与稳定性。结论显示,在0~125℃测量范围内,4支NTC热敏电阻的测量误差在-0.01~0.01℃,有效验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 自动分段拟合 梯度下降算法 多项式拟合 温度校准
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部分线性单指标空间自回归模型的变量选择
18
作者 程素丽 齐欢 黎洋 《榆林学院学报》 2025年第2期123-128,共6页
部分线性单指标空间自回归模型不仅融合了空间自相关特征,还结合了参数和非参烽成分。为理解现实世界的复杂现象提供了更为精细的工具。采用B样条近似技术将非参数部分转化为一系列基函数的线性组合,并利用极大似然方法进行估计,构建带... 部分线性单指标空间自回归模型不仅融合了空间自相关特征,还结合了参数和非参烽成分。为理解现实世界的复杂现象提供了更为精细的工具。采用B样条近似技术将非参数部分转化为一系列基函数的线性组合,并利用极大似然方法进行估计,构建带有惩罚项的目标函数。通过最大化该目标函数获取初始估计值,并借助梯度下降算法获得最终的估计。此外,通过蒙特卡洛模拟实验,对不同惩罚函数下的变量选择方法进行了评估。最终,将该方法应用于波士顿房价数据集上,展示了其在实际数据分析中的潜力与价值。 展开更多
关键词 变量选择 B样条估计 梯度下降算法 蒙特卡洛模拟
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基于Simscape的地面测试精确控压系统研究与仿真
19
作者 谢奎 梁爽 何泽仁 《石油化工自动化》 2025年第2期6-10,共5页
针对高温高压油气井地面测试作业中存在的问题,研究了基于Simscape仿真系统的地面测试精确控压系统。首先指出人工控制测试管线压力存在的风险,分析了现有技术方案的局限性;其次介绍了节流阀的降压原理,并利用Simscape搭建了节流降压物... 针对高温高压油气井地面测试作业中存在的问题,研究了基于Simscape仿真系统的地面测试精确控压系统。首先指出人工控制测试管线压力存在的风险,分析了现有技术方案的局限性;其次介绍了节流阀的降压原理,并利用Simscape搭建了节流降压物理模型,模拟了节流阀的流动特性和压力调节过程;然后为解决PID参数难以调节的问题提出了两种PID参数整定算法:递归最小二乘法(RLS)和梯度下降算法;最后通过Simulink和Simscape的联合仿真,对比了两种算法在节流降压模型中的调节效果,以超调量、调节时间和稳定性为评价指标,得出RLS算法更适合于节流降压模型的控制参数调节。 展开更多
关键词 地面测试 节流阀 PID参数自整定 递归最小二乘法 梯度下降算法
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全固态中波发射机高频自适应阻抗匹配优化研究
20
作者 罗天成 《电声技术》 2025年第8期135-137,159,共4页
针对全固态中波发射机在实际运行中天线阻抗动态变化导致的匹配问题,设计一种基于数字控制的自适应阻抗匹配方法。分析全固态中波发射机的阻抗特性和失配原因,提出阻抗监测机制,并设计包含改进梯度下降算法和防振荡策略的自适应调谐方... 针对全固态中波发射机在实际运行中天线阻抗动态变化导致的匹配问题,设计一种基于数字控制的自适应阻抗匹配方法。分析全固态中波发射机的阻抗特性和失配原因,提出阻抗监测机制,并设计包含改进梯度下降算法和防振荡策略的自适应调谐方案。模拟结果表明,该方法在不同工作条件下表现出较高的调谐成功率,能够提高发射机的工作稳定性和传输效率。 展开更多
关键词 全固态中波发射机 自适应阻抗匹配 梯度下降算法 天线系统
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