检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2014年第4期41卷 314-318页

作者：成丽君张宇波徐从富山西农业大学信息科学与工程学院晋中030801 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

传统的图像重建算法存在光源分布不均以及噪声干扰等问题,导致图像重建效果差。针对该问题,提出了一种改进的混合图割算法和梯度算法的发光体图像重建技术。算法首先采用图像分割算法得到在未知先验条件的情况下的发光源情况;然后利用... 详细信息

传统的图像重建算法存在光源分布不均以及噪声干扰等问题,导致图像重建效果差。针对该问题,提出了一种改进的混合图割算法和梯度算法的发光体图像重建技术。算法首先采用图像分割算法得到在未知先验条件的情况下的发光源情况;然后利用不同的梯度算法,根据重建状态得到发光源准确的分布情况;最后利用内部光源的多级网络提高计算速度和重建的准确性。仿真实验结果表明,本方法即使在存在检测噪声和模型结构误差的情况下,仍然能够得到很好的重建性能,具有较高的实际应用价值。

关键词：图像重建图像分割梯度算法模型结构误差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应IIR滤波器梯度算法的收敛性分析

引用

电子学报 1996年第1期24卷 126-127页

作者：戴宪华徐秉铮华南理工大学无线电所

自适应ＩＩＲ滤波器梯度算法的收敛性分析戴宪华，徐秉铮（华南理工大学无线电所，广州５１０６４１）ＴｈｅＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＩＩＲＦｉｌｔｅｒｉｎｇＧｒａｄｉｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ... 详细信息

自适应ＩＩＲ滤波器梯度算法的收敛性分析戴宪华，徐秉铮（华南理工大学无线电所，广州５１０６４１）ＴｈｅＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＩＩＲＦｉｌｔｅｒｉｎｇＧｒａｄｉｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ￥ＤａｉＸｉａｎｈｕａｍ；ＸｕＢｉ...

关键词：自适应性 ⅡR滤波器梯度算法收敛性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Pi-sigma神经网络的乘子法随机单点在线梯度算法

引用

计算机应用研究 2011年第11期28卷 4074-4077页

作者：喻昕邓飞唐利霞广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

在利用梯度算法训练Pi-sigma神经网络时,存在因权值选取过小导致收敛速度过慢的问题,而采用一般罚函数法虽然可以克服这个缺点,但要求罚因子必须趋近于∞且惩罚项绝对值不可微,从而导致数值求解困难。为克服以上缺点,提出了一种基于乘... 详细信息

在利用梯度算法训练Pi-sigma神经网络时,存在因权值选取过小导致收敛速度过慢的问题,而采用一般罚函数法虽然可以克服这个缺点,但要求罚因子必须趋近于∞且惩罚项绝对值不可微,从而导致数值求解困难。为克服以上缺点,提出了一种基于乘子法的随机单点在线梯度算法。利用最优化理论方法,将有约束问题转换为无约束问题,利用乘子法来求解网络误差函数。从理论上分析了算法的收敛速度和稳定性,仿真实验结果验证了算法的有效性。

关键词： Pi-sigma神经网络梯度算法乘子法收敛速度稳定性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多输出单元BP神经网络梯度算法的收敛性

引用

黑龙江大学自然科学学报 2006年第1期23卷 108-113页

作者：周凤麒吴微熊焱大连理工大学应用数学系辽宁大连116024

梯度算法广泛应用于训练前馈神经网络.对于单输出前馈神经网络的梯度算法的收敛性已经有了详细的讨论.研究了带有多个输出单元的BP神经网络的梯度算法,证明了误差函数在梯度算法所生成的权向量序列上的单调递减性,并且证明了梯度算法的... 详细信息

梯度算法广泛应用于训练前馈神经网络.对于单输出前馈神经网络的梯度算法的收敛性已经有了详细的讨论.研究了带有多个输出单元的BP神经网络的梯度算法,证明了误差函数在梯度算法所生成的权向量序列上的单调递减性,并且证明了梯度算法的弱收敛性和强收敛性.

关键词： BP神经网络梯度算法收敛性多输出单元

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一个不用精确搜索的新共轭梯度算法

引用

高等学校计算数学学报 1992年第4期14卷 291-295页

作者：贺国平山东矿业学院

共轭梯度方法是一类重要的无约束优化算法,特别当计算机内存容量有限制时,它的应用更为普遍。但现有的大多数共扼梯度算法如FR法、PRP法,Beale法等,当它们被用于一个正定二次函数时,为了保证所产生的搜索方向互相共轭,使算法具有二次终... 详细信息

共轭梯度方法是一类重要的无约束优化算法,特别当计算机内存容量有限制时,它的应用更为普遍。但现有的大多数共扼梯度算法如FR法、PRP法,Beale法等,当它们被用于一个正定二次函数时,为了保证所产生的搜索方向互相共轭,使算法具有二次终止性,必须要求采用精确的一维线搜索。而实际计算时,一般地这是不可能实现的,因而常常影响算法有效性。

关键词：梯度算法终止性共扼初始点精确搜索线搜索一维搜索线性搜索二次函数点列

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于遗传算法和梯度算法的一种结构优化混合方法

引用

计算机工程与应用 2003年第8期39卷 71-73页

作者：罗志凡荣见华杜海珍长沙交通学院长沙410076

基于遗传算法和梯度算法,文章提出了一种结构优化的混合方法。算例表明该方法兼具遗传算法的优良全局搜索能力和梯度算法的强大局部搜索的特点,且具有很好的工程适应性。

关键词：遗传算法梯度算法混合算法结构优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于遗传算法和梯度算法的结构动态形体优化

引用

吉林大学学报（工学版） 2004年第Z1期34卷 32-36页

作者：许宇胜蒋伟进杨文通王蕾北京工业大学机电学院北京100022 国防科技大学计算机系长沙410073

提出了一种基于遗传算法和梯度算法并考虑动态需求的结构形体优化方法,该方法同时具有遗传算法的全局优化搜索能力和梯度算法的局部优化搜索能力.算例证明该方法具有良好的工程应用价值.

关键词：遗传算法梯度算法形体优化动态构架

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

PSO聚类和梯度算法结合的RBF神经网络优化

引用

自动化仪表 2011年第2期32卷 6-8页

作者：孟艳潘宏侠中北大学机械工程与自动化学院山西太原030051

针对制约径向基函数RBF神经网络发展及其应用的瓶颈问题,提出一种基于粒子群优化算法PSO的改进K-means聚类思想,以确定其隐节点的数目。结合梯度算法,通过最小化目标函数调节隐节点的数据中心、宽度和输出权值,最终达到优化RBF神经网络... 详细信息

针对制约径向基函数RBF神经网络发展及其应用的瓶颈问题,提出一种基于粒子群优化算法PSO的改进K-means聚类思想,以确定其隐节点的数目。结合梯度算法,通过最小化目标函数调节隐节点的数据中心、宽度和输出权值,最终达到优化RBF神经网络的目的;同时,将优化后的网络应用于滚动轴承故障模式识别。试验结果表明,该方法能自适应地确定RBF神经网络隐节点的数目并调整其结构参数,使网络具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,从而准确地识别滚动轴承的故障模式。

关键词： RBF 神经网络 PSO聚类算法梯度算法滚动轴承模式识别优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于微区统计特性的数字散斑相关测量亚像素位移梯度算法

引用

光学技术 2003年第4期29卷 467-472页

作者：张军金观昌马少鹏孟利波清华大学工程力学系北京100084

提出了一种形式简单、求解快速、稳定性好和精度高的用于数字散斑相关方法亚像素位移求解的微区梯度算法。介绍了算法原理,并给出了四种不同模式的算法公式。采用模拟图像,介绍了四种模式在计算时间、计算子窗口时对结果的影响,并对适... 详细信息

提出了一种形式简单、求解快速、稳定性好和精度高的用于数字散斑相关方法亚像素位移求解的微区梯度算法。介绍了算法原理,并给出了四种不同模式的算法公式。采用模拟图像,介绍了四种模式在计算时间、计算子窗口时对结果的影响,并对适用范围和求解精度等方面进行了分析对比。最后的计算实例验证了算法的可行性和优越性。

关键词：数字散斑相关测量亚像素梯度算法位移光学测量微区统计特性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粗阈值和梯度算法的南极多光谱影像云区的提取

引用

极地研究 2005年第2期17卷 93-98页

作者：鄂栋臣陈刚武汉大学中国南极测绘研究中心武汉430079

利用Landsat-7的ETM+多光谱影像,提出使用粗阈值以及梯度算法提取极地上空的云。试验结果表明,粗阈值增加了阈值算法的灵活性,并结合梯度算法,由粗到精,达到了较好的极地目标识别效果。

关键词：云区提取粗阈值梯度算法 ETM+ 多光谱影像阈值提取 Landsat-7 南极试验结果

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：