检索结果-内蒙古大学图书馆

应用激光 2022年第6期42卷 137-143页

作者：潘进杰林大钧栾海涛上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

相位定量检测是检测入射光场波前的重要指标,Shack-Hartmann波前传感器能够同时测量波前的振幅和相位分布,但其分辨率较低。针对传统的非干涉相位检测法需要两台放置在不同位置的相机,使用两幅图像之间的相位差来估算波前的相位信息,造... 详细信息

相位定量检测是检测入射光场波前的重要指标,Shack-Hartmann波前传感器能够同时测量波前的振幅和相位分布,但其分辨率较低。针对传统的非干涉相位检测法需要两台放置在不同位置的相机,使用两幅图像之间的相位差来估算波前的相位信息,造成了相位成像系统的复杂性和不确定性的问题,提出了将宽带光源作为照明光源,只需单次拍摄彩色图像输入神经网络并使用梯度下降算法进行优化的相位重建方法。仿真和试验结果表明,这项技术将物理模型和神经网络相结合,能够以高分辨、高速度、低成本实现待测物体的相位重建工作。其中作为评价重建图像质量的均方误差函数(MSE)最小可达到0.089 rad,对于透明细胞的相位重建质量为0.133 rad,要优于GS法(0.320 rad)和TIE法(0.378 rad)。因此,提出的基于神经网络的宽带光源相位重建方法可以运用于自适应光学、活细胞生物实时成像等领域。

关键词：非相干检测相位重建神经网络梯度下降算法

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基于自适应UKF微型航姿系统噪声在线估计

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2016年第3期28卷 285-290,311页

作者：刘宇刘琼周帆李云梅向高林重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室重庆400065

针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法。根据新的协方差矩阵与相应估... 详细信息

针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法。根据新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差,构建成本函数。采用梯度下降法进行在线预估,对噪声的协方差进行在线更新并反馈给标准的UKF。实验和仿真分析表明,与标准UKF相比,自适应UKF算法在精度上有较大的提高。对于时变噪声协方差不确定时,自适应UKF噪声在线估计的鲁棒性得到明显改善,验证了自适应UKF噪声在线估计模型的准确性和可行性。

关键词：无迹卡尔曼自适应UKF 联合估计成本函数梯度下降算法鲁棒性

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一类非仿射非线性系统的神经网络自适应跟踪控制

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系统科学与数学 2013年第9期33卷 1007-1016页

作者：胡慧刘国荣郭鹏胡俊达湖南工程学院电气与信息工程系湘潭411101 湖南工程学院计算机科学系湘潭411101 湖南大学计算机与通信学院长沙410082

考虑了一类具有零动态的非仿射非线性不确定系统的神经网络直接自适应跟踪控制问题.控制信号由神经网络系统直接产生,无需另外设计系统估计器及鲁棒控制项.采用梯度下降方法以最小化神经网络控制器与未知理想控制器的误差代价函数产生... 详细信息

考虑了一类具有零动态的非仿射非线性不确定系统的神经网络直接自适应跟踪控制问题.控制信号由神经网络系统直接产生,无需另外设计系统估计器及鲁棒控制项.采用梯度下降方法以最小化神经网络控制器与未知理想控制器的误差代价函数产生神经网络白适应参数更新律.应用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性及跟踪误差和相应闭环系统的所有状态最终一致有界性.最后针对带有外部扰动的非仿射非线性系统的仿真结果验证了该文方法的有效性.

关键词：非仿射非线性自适应控制神经网络控制零动态梯度下降算法

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能量路由器中双有源桥直流变换器多目标优化控制策略

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电工技术学报 2020年第14期35卷 3030-3040页

作者：周兵凯杨晓峰张智李泽杰郑琼林 Pavel Kobrle 北京交通大学电气工程学院北京100044 捷克布拉格工业大学电气工程学院布拉格16627

为提升能量路由器中双有源桥(DAB)变换器的传输效率,同时改善系统的动态特性,该文提出一种基于扩展移相的输出电压模型预测控制与梯度下降算法实现回流功率优化的混合控制策略。首先,建立DAB变换器在单移相和扩展移相控制下的传输功率... 详细信息

为提升能量路由器中双有源桥(DAB)变换器的传输效率,同时改善系统的动态特性,该文提出一种基于扩展移相的输出电压模型预测控制与梯度下降算法实现回流功率优化的混合控制策略。首先,建立DAB变换器在单移相和扩展移相控制下的传输功率数学模型,分析回流功率产生机理,并推导扩展移相控制下的输出电压状态空间平均化方程;其次,在DAB变换器输出电压模型预测控制基础上提出基于梯度下降算法的回流功率优化策略。搭建小功率实验样机,并与传统单移相控制进行对比,实验结果证明了该文所提控制策略的有效性及正确性。

关键词：双有源桥变换器扩展移相控制回流功率优化动态响应梯度下降算法

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基于非线性PCA准则的两个盲信号分离算法

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计算机工程与应用 2005年第22期41卷 24-26页

作者：高鹰谢胜利广州大学计算机科学与技术系广州510405 华南理工大学电子与通信工程系广州510641

该文首先基于Oja定义的非线性PCA准则J1(W),利用矩阵广义逆递推得到一种盲信号分离算法,然后对Karhunen给出的非线性PCA加权误差平方和准则J2(W),采用梯度下降算法和线性寻优而得到另一种自适应盲信号分离算法。对这两个分离算法进行了... 详细信息

该文首先基于Oja定义的非线性PCA准则J1(W),利用矩阵广义逆递推得到一种盲信号分离算法,然后对Karhunen给出的非线性PCA加权误差平方和准则J2(W),采用梯度下降算法和线性寻优而得到另一种自适应盲信号分离算法。对这两个分离算法进行了计算机仿真,仿真结果表明它们的有效性。

关键词：盲信号分离非线性PCA准则矩阵广义逆递推梯度下降算法

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自适应模糊系统在车削工件直径误差预测中的应用研究

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机械设计 2010年第1期27卷 26-30页

作者：王刚张卫红西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室陕西西安710072

根据车削过程中工件直径误差的特点,提出了用自适应模糊系统预测由弹性变形等因素引起的工件直径误差的思路,通过梯度下降算法训练M amdan i型模糊系统,以确定合理的系统参数。根据工件直径误差与切削深度、进给量等的关系,进行车削实验... 详细信息

根据车削过程中工件直径误差的特点,提出了用自适应模糊系统预测由弹性变形等因素引起的工件直径误差的思路,通过梯度下降算法训练M amdan i型模糊系统,以确定合理的系统参数。根据工件直径误差与切削深度、进给量等的关系,进行车削实验,得到训练数据和测试数据,用训练数据训练模糊系统,进而用测试数据进行测试,得到结果合理,从而验证了利用自适应模糊系统进行工件直径误差预测的可行性。和回归分析的预测值进行比较,比较结果显示了自适应模糊系统在车削工件直径误差预测方面的应用具有优势。

关键词：工件直径误差自适应模糊系统弹性变形梯度下降算法

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推广形式的自适应算法:理论分析及应用

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清华大学学报（自然科学版） 1989年第4期29卷 86-99页

作者：阎平凡自动化系

提出一种广义的最陡梯度下降自适应算法（ＬＭＫ），它可使误差的任意次范数达最小，分析了算法的收敛性和收敛结果，给出了步长范围估计及据噪声分布形式合理选择目标函数的公式．在合成数据上做了试验，理论分析和试验结果表明，当... 详细信息

提出一种广义的最陡梯度下降自适应算法（ＬＭＫ），它可使误差的任意次范数达最小，分析了算法的收敛性和收敛结果，给出了步长范围估计及据噪声分布形式合理选择目标函数的公式．在合成数据上做了试验，理论分析和试验结果表明，当噪声是非高斯分布时．选择非二次范数作为目标函数可获得较好的效果，用于地震信号的反褶积也得到比最小平方反褶积更好的结果。

关键词：自适应算法梯度下降算法 Lp预测

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基于Kalman滤波的基本Elman网络训练新算法

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大连理工大学学报 2009年第2期49卷 276-281页

作者：李小兵田玉松邱天爽大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116024

Kalman滤波算法应用于基本Elman网络学习时,收敛速度较快,但收敛精度往往不高;而基于梯度下降的BP算法可以以很高的精度实现输入输出的非线性映射,但在极值点处收敛速度缓慢.针对上述问题,提出一种将Kalman滤波算法应用于基本Elman网络... 详细信息

Kalman滤波算法应用于基本Elman网络学习时,收敛速度较快,但收敛精度往往不高;而基于梯度下降的BP算法可以以很高的精度实现输入输出的非线性映射,但在极值点处收敛速度缓慢.针对上述问题,提出一种将Kalman滤波算法应用于基本Elman网络的新学习训练算法.该算法结合Kalman滤波算法和基于梯度下降的BP算法的优点来训练网络,以基本Elman网络隐层单元输出作为非线性系统的状态变量,通过Kalman滤波算法实现状态变量的快速准确跟踪,然后通过梯度下降法修正权值以保证精度.另外,在训练过程中,通过增加训练样本的信息内容来提高网络收敛的精度.仿真结果表明了该算法的有效性.

关键词： Kalman滤波梯度下降算法基本Elman网络

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基于Fisher准则的SVM参数选择算法

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山东大学学报（理学版） 2012年第7期47卷 50-54,69页

作者：刘飚陈春萍封化民李洋北京电子科技学院管理系北京100070 北京邮电大学电子工程学院北京100876 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能主要受到SVM模型选择(包括核函数的选择和参数的选取)的影响,目前SVM模型参数选择的方法并不能较好地确定模型参数。为此基于Fisher准则提出了SVM参数选择算法。该算法利用样本在特征空... 详细信息

支持向量机(support vector machine,SVM)分类性能主要受到SVM模型选择(包括核函数的选择和参数的选取)的影响,目前SVM模型参数选择的方法并不能较好地确定模型参数。为此基于Fisher准则提出了SVM参数选择算法。该算法利用样本在特征空间中的类别间的线性可分离性,结合梯度下降算法进行参数寻优,并基于Matlab实现选择算法。实验结果表明参数选择算法既提高了SVM训练性能,又大大减少了训练时间。

关键词：核函数支持向量机 Fisher准则梯度下降算法

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一种改进的快速全局运动估计算法

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计算机工程 2010年第20期36卷 28-31页

作者：刘磊王志良刘冀伟石志国北京科技大学信息工程学院自动化系北京100083

结合两步法与传统梯度下降算法,提出一种改进的快速全局运动估计算法。采用稀疏抽样的MSEA快速块匹配算法估计局部运动矢量,使用迭代最小二乘法粗估计全局运动参数并排除外点(前景宏块),在排除外点的采样宏块集上选取特征像素,以上述两... 详细信息

结合两步法与传统梯度下降算法,提出一种改进的快速全局运动估计算法。采用稀疏抽样的MSEA快速块匹配算法估计局部运动矢量,使用迭代最小二乘法粗估计全局运动参数并排除外点(前景宏块),在排除外点的采样宏块集上选取特征像素,以上述两步法的全局运动估计参数为初始值,利用LM梯度下降算法对全局运动参数进行优化。实验结果表明,改进算法的估计速度达到11.42 ms/f,比FFRGMET算法快1.3倍,具有更高的全局运动估计精度。

关键词：全局运动估计梯度下降算法块匹配算法迭代最小二乘

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