检索结果-内蒙古大学图书馆

声学学报 2021年第1期46卷 67-80页

作者：柯雨璇厉剑彭任华郑成诗李晓东中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

提出一种用于球形阵列自适应波束形成的掩蔽函数估计方法。该方法利用包含空间信息的球谐系数提取低维空间向量,并采用复高斯混合模型和深度学习两种方案来估计掩蔽函数,最终利用估计的掩蔽函数设计最小方差无失真响应波束形成器,以达... 详细信息

提出一种用于球形阵列自适应波束形成的掩蔽函数估计方法。该方法利用包含空间信息的球谐系数提取低维空间向量,并采用复高斯混合模型和深度学习两种方案来估计掩蔽函数,最终利用估计的掩蔽函数设计最小方差无失真响应波束形成器,以达到空域滤波的效果。理论分析和仿真实验证明,对于相同时长的声信号,球谐域掩蔽函数估计方法的计算复杂度比传统阵元域估计方法低了一个数量级。并且在大部分声场环境中,尤其在低信噪比情况下,所提方法的语音质量感知评估测度得分、分段信噪比和短时客观可懂度明显高于阵元域方法,三者最高分别可提升1.31 dB,4.54 dB和35%。另外,实际声学环境的测量实验也验证了所提方法在不影响可懂度的条件下比传统阵元域方法具备更高的降噪量。

关键词：最小方差无失真响应自适应波束形成深度学习函数估计高斯混合模型声学环境可懂度声场环境

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基于线性平均的强化学习函数估计算法

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吉林大学学报（工学版） 2008年第6期38卷 1407-1411页

作者：陶隽源孙金玮李德胜哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京100022

提出了一种基于最小线性平均的强化学习算法,用于解决连续空间下强化学习函数估计的非收敛性问题。该算法基于梯度下降法,根据压缩映射原理,通过采用线性平均法作为值函数估计的性能衡量标准,把值函数估计的迭代过程转化为一个收敛于不... 详细信息

提出了一种基于最小线性平均的强化学习算法,用于解决连续空间下强化学习函数估计的非收敛性问题。该算法基于梯度下降法,根据压缩映射原理,通过采用线性平均法作为值函数估计的性能衡量标准,把值函数估计的迭代过程转化为一个收敛于不动点的过程。该算法利用强化学习算法的标准问-题Mountain Car问题进行了验证,仿真结果验证了算法是有效的和可行的,并且可以快速收敛到稳定值。

关键词：自动控制技术强化学习线性平均函数估计梯度下降法

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频率响应函数估计的进展

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机械强度 1989年第1期11卷 15-17,44页

作者：张令弥姚迎宪南京航空学院

本文阐述了经典的和近年来提出的几种单输入单输出及多输入多输出频率响应函数(FRF)估计方法,从统一的最小二乘估计及范数的意义出发,归纳和分析了分别基于输入噪声、输出噪声和输入输出噪声的H_1、H_2、H_3、H_4、H_v、H^c 及H_T等主要... 详细信息

本文阐述了经典的和近年来提出的几种单输入单输出及多输入多输出频率响应函数(FRF)估计方法,从统一的最小二乘估计及范数的意义出发,归纳和分析了分别基于输入噪声、输出噪声和输入输出噪声的H_1、H_2、H_3、H_4、H_v、H^c 及H_T等主要FRF估计方法的特点和内在联系,并对它们的估计性能进行了比较。介绍了总体最小二乘频率响应函数估计方法。

关键词：频率响应函数估计最小二乘

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回归函数估计的强一致相合性

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数学物理学报（A辑） 1992年第S1期12卷 130-132页

作者：胡舒合安徽大学数学系合肥230039

设(X,y)为R^d×R上的随机向量,(X,y),X的密度分别为g,f,y关于X的回归函数为r(t)=E(Y|X=t)=(m(t))/(f(t)), 设{(X_n,Y_n)}为φ混合的,存在整数列{n_T},l≤n_T≤T,(T_φ(n_T))/n_T≤A<∞,

关键词：相合性函数估计回归函数随机向量 Borel 分划卜夕大时

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一类函数估计在负相协下的强一致相合性

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数学的实践与认识 2004年第8期34卷 115-120页

作者：李永明上饶师范学院数学系江西上饶334001

对于半参数回归模型 yi=xiβ +g( ti) +ei,i =1 ,2 ,… ,n,对误差 {ei,1 i n}为 NA序列 ,在适当的条件下证明了未知函数 g( t) 的估计 gn( t) 的强一致相合性 .

关键词：相合性 NA序列未知函数半参数回归模型负相协证明函数估计误差

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利用IHCP原理对固体导热系数函数估计的研究

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天津纺织工学院学报 1999年第4期18卷 1-7页

作者：李新禹林瑞泰天津纺织工学院纺织工程系天津300160 天津大学天津300072

本文利用IHCP原理，对固体导热系数k的函数估计进行了研究．文中提出并使用了将温度分布直接转化为导热系数分布的Kirchhoff变换方法，进一步揭示了导热系数k与换热系数h测算敏感度系数的最优化匹配关系，还提出了物体比热Cp及热扩散系... 详细信息

本文利用IHCP原理，对固体导热系数k的函数估计进行了研究．文中提出并使用了将温度分布直接转化为导热系数分布的Kirchhoff变换方法，进一步揭示了导热系数k与换热系数h测算敏感度系数的最优化匹配关系，还提出了物体比热Cp及热扩散系数a的参数估计最优化判别式．

关键词：固体导热系数导热逆问题原理函数估计 IHCP

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基于值函数估计的强化学习算法研究

基于值函数估计的强化学习算法研究

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作者：陈兴国南京大学

学位级别：博士

近年来,强化学习得到了机器学习研究人员的广泛关注。基于值表的强化学习算法在小规模状态空间的强化学习问题上,不仅得到了优异的实验效果验证,而且获得了完美的收敛性证明。然而,在实际应用中,强化学习算法通常面临大规模或者连续的... 详细信息

近年来,强化学习得到了机器学习研究人员的广泛关注。基于值表的强化学习算法在小规模状态空间的强化学习问题上,不仅得到了优异的实验效果验证,而且获得了完美的收敛性证明。然而,在实际应用中,强化学习算法通常面临大规模或者连续的状态空间,甚至是连续的动作空间(如自动驾驶的转向控制问题)。这使得基于值表的强化学习算法无法存储值表,并且无法遍历整个状态和动作空间。即强化学习算法遭遇了“维度灾难”问题的挑战。通常的解决方法是通过将经典的强化学习算法与函数估计相结合,以增强值函数对状态空间和动作空间的抽象和泛化能力。从函数估计角度,本文的主要工作和取得的创新如下： (1)简要介绍了强化学习的基本模型,综述了基于线性值函数估计的强化学习算法以及基于核方法的强化学习算法。 (2)基于线性函数估计的强化学习试图求解一个最小二乘解,其预测误差受界于最优值函数与最优值函数投影后的残差,其中投影函数为Ⅱ=Φ(ΦΤDΦ)-1ΦΤD。可以看出,投影函数与特征函数有密切的关系,也直接影响到预测误差界。对于实际问题,受限于线性值函数的表达能力,当专家知识不足或者特征Φ的定义不够好时,该误差界会变得很大。为了解决该问题,本文提出了基于分段线性基的时间差分学习(Temporal Difference learning with Piecewise Linear Value Function:PLVF-TD)以更进一步的减小误差界。PLVF-TD学习框架有两个过程：对于不同维度的问题建立分段线性基；以及用复杂度为O(n)的时间差分学习算法来学习值函数的参数。经分析,误差界随着分段线性基个数的增加而减小。当分段线性基个数趋向于无穷时,误差界趋向于0。实验结果验证了PLVF-TD算法的有效性。 (3)与基于线性函数估计的强化学习不同,根据表达定理,基于核方法的强化学习具备非常强大的表达能力。然而面对现实的强化学习问题,由于精度和复杂度两方面的问题,传统的基于核方法的强化学习算法不能满足在线学习的要求。针对该问题,本文提出了基于核方法的在线选择时间差分学习(Online Selective Kernel-based Temporal Difference:OSKTD)。OSKTD有两个在线过程：在线稀疏化和值函数的参数更新。在线稀疏化中,我们根据选择性集成学习,提出了基于核距离的在线稀疏化方法,其算法复杂度为O(n),比其它稀疏化方法的复杂度都低。在函数的参数更新中,我们根据局部有效性原理,提出了基于核方法的选择性值函数,并根据经典的时间差分学习结合梯度下降方法迭代学习值函数的参数。实验结果验证了OSKTD算法的有效性。 (4)现实世界的问题通常是连续的状态空间、连续的动作空间并存的,为了精确控制,连续动作空间问题成为了一个新的研究热点。为了解决该问题,本文结合了Actor-Critic方法在处理连续动作空间的优点以及核方法在处理连续状态空间的优势,提出了基于核方法的连续动作Actor Critic学习算法(Kernel-based Continuous-action Actor Critic Learning:KCACL)。其中,Actor根据奖赏不作为原则更新动作执行的概率,Critic根据OSKTD学习算法更新状态值函数。实验结果验证了KCACL学习算法在求解连续动作空间强化学习问题上的有效性。

关键词：强化学习函数估计核方法分段线性基选择性集成学习局部有效性 Actor Critic学习

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利用多维Neville算法实现基于转导思想的函数估计

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中国科学院研究生院学报 2005年第1期22卷 64-71页

作者：马琳叶世伟罗铁坚宋进亮中国科学院研究生院信息科学与工程学院北京100049

根据转导思想的函数估计 ,不用估计函数的模型和参数 ,直接估计函数在给定点的值 ,从根本上区别于传统的函数估计方法 ,但具体的实现算法是一个公开的问题 .讨论使用多维Neville算法实现基于转导思想的函数估计的问题 .利用投影的方法 ... 详细信息

根据转导思想的函数估计 ,不用估计函数的模型和参数 ,直接估计函数在给定点的值 ,从根本上区别于传统的函数估计方法 ,但具体的实现算法是一个公开的问题 .讨论使用多维Neville算法实现基于转导思想的函数估计的问题 .利用投影的方法 ,将传统的Neville算法推广到了多维空间 ,在数值计算中引入了核函数的思想 ,从而解决了多维空间的计算问题 ,得到利用多维的Neville算法实现函数估计的方法 .数值试验的结果表明 ,这种方法成功地克服了函数插值的龙格 (Runge)现象 ,有很好的逼近效果 ,并且可以处理多维的函数估计问题 ;同时也给出了对核函数参数进行估计这个难题的一些讨论 .该算法对转导思想的实现提供了一个崭新的途径 .

关键词：多维Neville算法转导思想函数估计数值计算核函数

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基于神经网络的强化学习函数估计方法的研究与应用

基于神经网络的强化学习函数估计方法的研究与应用

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作者：王冬黎南京大学

学位级别：硕士

强化学习是一种以环境反馈作为输入的、特殊的、适应环境的机器学习方法。本文主要研究连续状态空间下的强化学习问题，并将神经网络应用于强化学习技术中，用来估计状态－值函数。\n 本文的主要研究工作及成果体现在如下几点：\n ... 详细信息

强化学习是一种以环境反馈作为输入的、特殊的、适应环境的机器学习方法。本文主要研究连续状态空间下的强化学习问题，并将神经网络应用于强化学习技术中，用来估计状态－值函数。\n 本文的主要研究工作及成果体现在如下几点：\n 1．分析强化学习中的连续状态空间问题，介绍当前使用的几种解决连续状态空间强化学习问题的方法，并指出使用神经网络进行函数估计来处理连续状态问题的优势。\n 2．使用神经网络作为函数逼近器的连续状态强化学习研究\n 分别设计基于BP、CMAC以及Fuzzy ARTMAP三种神经网络的连续状态强化学习算法。\n 提出基于BP的半增量训练模式，以及学习率优化方法；引入Fuzzy ARTMAP处理强化学习函数估计问题，提出基于Fuzzy ARTMAP的强化学习函数估计（RLFA）模型。在Mountain-Car环境中试验以上三种方法，并分析三种方法的优缺点。\n 3．将以CMAC网络为函数逼近器的强化学习算法应用于电梯群控系统中。在下行高峰模式下进行实验，实验表明强化学习能有效地减少乘客等待时间，提高电梯调度的性能，并相比基于BP网络的算法具有更优的性能。

关键词：神经网络强化学习函数估计机器学习

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中国货币需求函数估计及政策研究

中国货币需求函数估计及政策研究

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作者：董慧君中国科学院大学

学位级别：硕士

最近几年，因为经济全球化不断发展、金融市场不断完善，影响货币需求的变量也逐渐开始复杂起来。伴随着中国金融市场的不断完善，股票市场、外汇市场的不断健全，人们可以选择的金融产品不断增加。本文在分析影响中国货币需求因素的基... 详细信息

最近几年，因为经济全球化不断发展、金融市场不断完善，影响货币需求的变量也逐渐开始复杂起来。伴随着中国金融市场的不断完善，股票市场、外汇市场的不断健全，人们可以选择的金融产品不断增加。本文在分析影响中国货币需求因素的基础上，建立相应的货币需求函数，并在此基础上，测算相应的货币缺口，这可以帮助我们更好的理解我国的货币需求情况，制定出有效的货币政策。　　本文根据误差修正模型，运用1994-2014年的年度数据，在分别考虑传统金融环境下与现代金融环境的情况下，估计中国的货币需求函数，并进行分析比较，得到如下结论:M1、M2与实际GDP、持有货币的机会成本、通胀水平、股票收益率、汇率等变量之间有相对稳定的长期关系，但M1、M2的短期货币需求函数并不稳定，这将增大政策实施之后带来的不确定性，因此货币当局在预估政策所带来的长期影响的同时，也要关注其在短期内可能造成的对货币需求的非预期的波动。并且，本文在货币需求函数模型的基础上，分析中国目前存在的货币供需缺口错配现象，并对货币缺口与通胀水平之间的关系进行Granger实证检验，发现货币供应量的变化不能及时体现在经济发展中，高的通货膨胀率会体现在货币投放的滞后期，货币当局在实施相应的政策时，必须考虑货币政策的时滞问题，谨慎选择货币投放量。最后，在前文的基础上，进一步研究中国货币需求的发展趋势，并提出相应的政策建议，希望中央银行能够适时调整货币政策的中介指标，从而提高中央银行实施相应的货币政策带来的效果。

关键词：货币政策市场需求函数估计误差修正模型

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