检索结果-内蒙古大学图书馆

钢铁 2006年第2期41卷 46-50页

作者：李海军徐建忠龚殿尧王国栋刘相华东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110004

将源于BP人工神经网络改进策略的动量项技术引入到带钢热连轧负荷分配中来,提出了误差补偿迭代算法,介绍了该算法的推导过程,并对算法的合理性进行了分析。基于误差补偿迭代算法及传统的Newton-Raph-son法,开发了带钢热连轧精轧过程设... 详细信息

将源于BP人工神经网络改进策略的动量项技术引入到带钢热连轧负荷分配中来,提出了误差补偿迭代算法,介绍了该算法的推导过程,并对算法的合理性进行了分析。基于误差补偿迭代算法及传统的Newton-Raph-son法,开发了带钢热连轧精轧过程设定系统软件。离线模拟计算结果表明,与Newton-Raphson法相比,误差补偿迭代算法对初始厚度分布的要求比较宽松,有利于新产品的开发,具有良好的在线应用前景。

关键词：负荷分配计算机过程控制动量项带钢热连轧机误差补偿迭代算法

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动量项盲源分离算法及其性能优化策略

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电子学报 2014年第1期42卷 42-48页

作者：欧世峰耿超高颖烟台大学光电信息科学技术学院

动量项技术是用来改善自适应盲源分离算法分离性能的有效手段,但算法在融入动量项后,其收敛特性对于动量因子的选取数值较为敏感,且算法的稳态性能仍要受到步长参数的限定.本文首先给出了动量项盲源分离算法的设计原理,分析了现有算法... 详细信息

动量项技术是用来改善自适应盲源分离算法分离性能的有效手段,但算法在融入动量项后,其收敛特性对于动量因子的选取数值较为敏感,且算法的稳态性能仍要受到步长参数的限定.本文首先给出了动量项盲源分离算法的设计原理,分析了现有算法存在的两个缺陷性问题;然后利用梯度下降法构造了具有在线调整特性的动量因子自适应迭代规则,通过对动量因子的实时更新以消除固定动量因子算法的性能缺陷;在此基础上,基于凸组合理论设计了不同步长参数下两个变动量因子算法的自适应优化组合方案,从而在一定程度上缓解了步长参数对于算法性能的限定.在不同环境下进行的仿真实验表明,本文针对动量项盲源分离算法所设计的优化策略能够有效消除其所存在的缺陷问题,在确保快速收敛的同时,又能获取较小的稳态误差.

关键词：盲源分离动量项动量因子凸组合步长

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一种引入动量项的小波神经网络软测量建模方法

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化工学报 2011年第8期62卷 2238-2242页

作者：田学民王强邓晓刚中国石油大学(华东)信息与控制工程学院山东东营257061

针对小波神经网络存在收敛速度缓慢且容易陷入局部极小的问题,提出一种参数修正改进算法。首先,输出层神经元函数采用双曲正切函数代替传统的Sigmoid函数;其次,通过在权值调整式中增加动量项的方法选择学习步长,以提高网络学习效率。利... 详细信息

针对小波神经网络存在收敛速度缓慢且容易陷入局部极小的问题,提出一种参数修正改进算法。首先,输出层神经元函数采用双曲正切函数代替传统的Sigmoid函数;其次,通过在权值调整式中增加动量项的方法选择学习步长,以提高网络学习效率。利用所提改进方法建立催化裂化主分馏塔轻柴油凝点软测量模型,结果表明,改进小波神经网络模型的预测精度和泛化能力优于BP神经网络和小波神经网络模型,对生产有重要的指导意义。

关键词：软测量小波神经网络小波变换动量项

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加入动量项的改进盲分离算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2006年第1期34卷 6-9页

作者：林用满林土胜华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

在盲信号分离算法的推导过程中,常采用最速下降法、自然梯度和牛顿法等对代价函数进行最小化,推导过程复杂.文中仿照在BP神经网络算法中加入动量项使算法得到改进这一方法,提出在互累积量迫零算法的推导中加入动量项.加入动量项的改进... 详细信息

在盲信号分离算法的推导过程中,常采用最速下降法、自然梯度和牛顿法等对代价函数进行最小化,推导过程复杂.文中仿照在BP神经网络算法中加入动量项使算法得到改进这一方法,提出在互累积量迫零算法的推导中加入动量项.加入动量项的改进算法尽可能地保持了输出分量之间的独立,并在保持和原算法一样简单迭代的前提下,提高了收敛速度,且使训练避免陷入局部极小.仿真结果表明该算法的分离误差减小,能有效分离源信号.

关键词：盲信号分离代价函数动量项

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一种改进的变动量项归一化p-范数短波信道盲均衡算法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2015年第6期27卷 717-721,739页

作者：韩仿仿冯宝强国家无线电监测中心乌鲁木齐监测站新疆乌鲁木齐830000

为了进一步提高脉冲环境噪声下归一化p-范数常数模(constant modulus algorithm,CMA)盲均衡算法性能,提出一种变动量项归一化p-范数常数模盲均衡算法。在归一化p-范数常数模盲均衡器更新过程中引入动量项,盲均衡器输出信号依据CMA和判... 详细信息

为了进一步提高脉冲环境噪声下归一化p-范数常数模(constant modulus algorithm,CMA)盲均衡算法性能,提出一种变动量项归一化p-范数常数模盲均衡算法。在归一化p-范数常数模盲均衡器更新过程中引入动量项,盲均衡器输出信号依据CMA和判决引导(decision directed,DD)算法分别计算瞬时误差,动量因子依据2种准则下的瞬时误差符号进行自适应调整,得到一种变动量项算法。计算机仿真结果表明,变动量项归一化p-范数盲均衡算法有效提高了算法收敛速度,同时与固定动量项归一化p-范数盲均衡算法相比,具有更小的稳态剩余误差,在脉冲噪声环境下的短波信道盲均衡中具有应用价值。

关键词：盲均衡归一化p-范数脉冲噪声动量项短波信道

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Pi-sigma神经网络的带动量项的异步批处理梯度算法收敛性

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应用数学 2008年第1期21卷 207-212页

作者：熊焱张超辽宁科技大学理学院辽宁鞍山114051 大连理工大学应用数学系辽宁大连116024

本文将动量项引入到训练Pi-sigma神经网络的异步批处理的梯度算法中,有效的改善了算法的收敛效率,并从理论上对该算法的收敛性进行研究,给出了误差函数的单调性定理及该算法的弱收敛和强收敛性定理.计算机仿真实验亦验证了带动量项的异... 详细信息

本文将动量项引入到训练Pi-sigma神经网络的异步批处理的梯度算法中,有效的改善了算法的收敛效率,并从理论上对该算法的收敛性进行研究,给出了误差函数的单调性定理及该算法的弱收敛和强收敛性定理.计算机仿真实验亦验证了带动量项的异步批处理梯度算法的有效性和理论分析的正确性.

关键词： Pi-sigma神经网络异步批处理梯度算法动量项单调性收敛性

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Ridge Polynomial神经网络带动量项异步梯度算法的收敛性

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计算机科学 2013年第12期40卷 116-121页

作者：喻昕唐利霞于琰广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

将动量项引入到Ridge Polynomial神经网络异步梯度训练算法的误差函数中,有效地改善了算法的收敛效率,并从理论上分析了Ridge Polynomial神经网络的带动量项的异步梯度算法的收敛性,给出了算法的单调性和收敛性(包括强收敛性和弱收敛性... 详细信息

将动量项引入到Ridge Polynomial神经网络异步梯度训练算法的误差函数中,有效地改善了算法的收敛效率,并从理论上分析了Ridge Polynomial神经网络的带动量项的异步梯度算法的收敛性,给出了算法的单调性和收敛性(包括强收敛性和弱收敛性)。算法的这些收敛性质对于如何选取学习率和初始权值来进行高效的网络训练是非常重要的。最后通过计算机仿真实验验证了带动量项的异步梯度算法的高效性和理论分析的正确性。

关键词： Ridge Polynomial神经网络异步梯度算法动量项单调性收敛性

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引入动量项的变步长BP网络预测算法

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探测与控制学报 2015年第5期37卷 102-105页

作者：刘莉刘强靳鸿陈昌鑫霍新明中北大学电子测试技术国家重点实验室山西太原030051 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051 廊坊中建机械有限公司河北廊坊065000

针对标准的BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值从而使网络误差增大的问题,提出了引入动量项的变步长BP网络预测算法。该算法在引入动量项因子的基础上,改变学习速率的步长,将改进的BP网络算法应用在预测上,通过仿真实验,得出了传... 详细信息

针对标准的BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值从而使网络误差增大的问题,提出了引入动量项的变步长BP网络预测算法。该算法在引入动量项因子的基础上,改变学习速率的步长,将改进的BP网络算法应用在预测上,通过仿真实验,得出了传统BP算法与改进BP算法的误差性能曲线。仿真验证表明,改进的BP神经网络有效地加快了收敛速度,而且使网络误差避免陷入局部最小值,预测效果更好。

关键词： BP 神经网络动量项步长收敛预测

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一种BP网的学习速率与动量项自适应算法

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小型微型计算机系统 2013年第8期34卷 1872-1876页

作者：宫宁生钱春阳张媛南京工业大学电子与信息工程学院南京210009 安徽建筑工业学院电子与信息工程学院合肥230601

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... 详细信息

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.

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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一种引入动量项的自适应谐波检测算法

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控制工程 2013年第6期20卷 1077-1080,1083页

作者：马立新王玉珠王月晓彭华坤上海理工大学电气工程系上海200093

基于自适应噪声对消原理的谐波电流检测方法,得到了广泛研究并且已被验证是可行的。针对传统定步长最小均方自适应算法无法解决收敛速度和稳态误差这一矛盾,在研究最小均方算法基础上,提出一种引入动量项的变步长自适应谐波检测算法,采... 详细信息

基于自适应噪声对消原理的谐波电流检测方法,得到了广泛研究并且已被验证是可行的。针对传统定步长最小均方自适应算法无法解决收敛速度和稳态误差这一矛盾,在研究最小均方算法基础上,提出一种引入动量项的变步长自适应谐波检测算法,采用动量项加快权值收敛,并且采用当前误差信号和上一次误差信号的自相关估算来调整步长迭代,使得谐波检测在实时性和精度上有显著提高。该算法计算量比较小,易于实现,具有良好的工程应用前景。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：动量项自适应滤波谐波检测变步长

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