检索结果-内蒙古大学图书馆

焊接学报 2018年第10期39卷 113-118,133,134页

作者：吴明晖黄海军王先伟上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620

针对基本蚁群算法在机器人焊接路径规划时,在搜索的过程中容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,文中针对基本蚁群算法,引入了adadelta算法,通过基本蚁群算法和adadelta算法结合,来改变蚂蚁搜索过程中选择下一焊点的概... 详细信息

针对基本蚁群算法在机器人焊接路径规划时,在搜索的过程中容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,文中针对基本蚁群算法,引入了adadelta算法,通过基本蚁群算法和adadelta算法结合,来改变蚂蚁搜索过程中选择下一焊点的概率,增加了随机性.通过adadelta算法参数的更新,改善了蚂蚁信息素的更新,并改进了信息素挥发系数ρ,采用自适应的方式来更新信息素.对改进算法运用MATLAB进行仿真,结果分析得知,文中的改进蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,比基本蚁群算法提前20代左右收敛,有效解决基本蚁群算法的局部最优、收敛速度慢等问题,使搜索结果更优.

关键词：基本蚁群算法 adadelta算法信息素改进蚁群算法局部最优

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沿海区域综合能源生产单元随机优化调度

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电网技术 2024年第5期48卷 1884-1895,I0021,I0022页

作者：潘越林舜江梁炜焜盛煊刘明波华南理工大学电力学院广东省广州市510640 广东省绿色能源技术重点实验室(华南理工大学) 广东省广州市510630

为实现沿海区域的海上风电场、海上采气平台和陆上热电联供燃气电厂等多种能源生产子单元的协同化运行,考虑可再生能源出力和氢负荷的随机波动,提出沿海区域综合能源生产单元(coastal integrated energy production units,CIEPU)随机优... 详细信息

为实现沿海区域的海上风电场、海上采气平台和陆上热电联供燃气电厂等多种能源生产子单元的协同化运行,考虑可再生能源出力和氢负荷的随机波动,提出沿海区域综合能源生产单元(coastal integrated energy production units,CIEPU)随机优化调度模型。采用参数化代价函数近似(parametric cost function approximation,PCFA)的动态规划算法求解随机优化调度模型。通过一种基于梯度下降的求解方法--adadelta法,获得策略函数的一阶信息,并计算梯度平方的指数衰减平均值,以更新策略函数的迭代步长;对随机优化调度模型进行策略参数逼近,从而得到近似最优的策略参数,并逐一时段求解出CIEPU的最优调度计划。最后,以某个CIEPU为例,分析计算结果表明,所提出方法获得的优化调度方案可以提高CIEPU运行的经济性并降低碳排放量,验证了所提方法的准确性和高效性。

关键词：综合能源生产单元随机优化调度近似动态规划参数化代价函数近似 adadelta算法

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基于蚁群算法的航线自动生成方法

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舰船科学技术 2019年第14期41卷 43-45页

作者：吴泽亮天津海运职业学院

利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显... 详细信息

利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显示,本文方法比对比方法的搜索能力更强,效率更高,得到的航线不仅有效避开了海上障碍物与禁航区,而且距离更短,是一种有效的航线自动生成算法。

关键词：航线信息素蚁群算法 adadelta算法

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基于多生理信号情感识别与预测系统的研究与实现

基于多生理信号情感识别与预测系统的研究与实现

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作者：胡小三南京邮电大学

学位级别：硕士

现如今,人与计算机交流时间远超过人与人之间的交流和随着情感计算这一理论的兴起,通过计算机识别人的情感状态已经成为研究重点。目前很多的情感识别是基于用户的语音语调、面部表情、肢体动作等信息作为数据源进行分析,识别出用户的... 详细信息

现如今,人与计算机交流时间远超过人与人之间的交流和随着情感计算这一理论的兴起,通过计算机识别人的情感状态已经成为研究重点。目前很多的情感识别是基于用户的语音语调、面部表情、肢体动作等信息作为数据源进行分析,识别出用户的情感状态,但这些表达方式存在一些弊端,如可通过人为的主观思想进行控制,使其不足以完全表达出人的真实情感状态,而且,很多关于情感状态的识别都是针对实时情感识别,并未对未来短时间内的情感变化进行预测,无法通过预测情感状态,提前采取措施,防止一些危害的发生。因此,针对情感识别数据集来源和情感预测问题,本文提出了基于多生理信号的情感识别与预测两种方法,情感识别方法是通过分析皮肤电和脉搏这两类信号,提取这两类信号的统计特征值,如中值、均值、标准差、方差等,然后使用基于BP神经网络算法的情感识别模型对特征集进行识别训练,得出四种基本情感状态,解决了数据集的主观控制问题。为了解决情感识别方法的收敛速度和识别率,提出了一种将GA、adadelta算法和BP算法相结合的GA-adadelta-BP识别算法,在BP算法识别情感的基础上,使用GA确定BP算法的初始连接权值和阈值,使用adadelta算法确实BP算法的自适应学习率,有效提高了收敛速度和识别率。情感预测方法是根据脉搏信号的非线性特性,使用基于BP神经网络的预测算法预测脉搏信号序列,然后使用改进后的情感识别方法分析、识别出情感状态,即未来情感状态。为了解决情感预测方法的准确性问题,同样地,将GA、adadelta算法和BP预测算法相结合,提出了GA-adadelta-BP预测算法,有效提高了预测算法的准确率。最后,本文将所提的两种算法应用到生理信号处理上,并构建了一个情感识别与预测系统。经过实验分析,优化后算法的识别率和准确率明显有所提高。

关键词：情感识别脉搏信号皮肤电信号 BP算法 GA adadelta算法

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融合自编码降维的改进DNN水利工控网入侵检测算法

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计算机与数字工程 2021年第11期49卷 2287-2291,2401页

作者：刘庆华赵雪寒江苏科技大学电子信息学院镇江212001

为解决工控网异常入侵、水利泵站通信网安全防护的问题。论文提出一种基于深度神经网络的水利泵站工控网入侵数据的检测算法。首先针对泵站工控网内的数据进行预处理,通过自编码算法对数据进行特征提取、降维处理;利用深度神经网络模型... 详细信息

为解决工控网异常入侵、水利泵站通信网安全防护的问题。论文提出一种基于深度神经网络的水利泵站工控网入侵数据的检测算法。首先针对泵站工控网内的数据进行预处理,通过自编码算法对数据进行特征提取、降维处理;利用深度神经网络模型结合受限玻尔兹曼机对各类数据进行训练,采用adadelta算法进行网络模型的参数优化,并由Softmax分类器对工控网数据进行是否合法判别。实验数据集由底层设备实地采集到的水利泵站工控网内流动数据导入到本地数据库。实验结果表明:该方法的准确率对比深度神经网络未改进前的算法提高了3.76%,检测率提高了6.32%,漏报率降低0.5%,从而验证了论文方法的有效性。

关键词：水利泵站通信安全深度神经网络 adadelta算法 Softmax分类器

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Ada_Nesterov动量法——一种具有自适应学习率的Nesterov动量法

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计算机科学与应用 2019年第2期9卷 351-358页

作者：贾熹滨史佳帅北京工业大学信息学部北京

Nesterov动量法可以很好地改进梯度下降方向,但是其所有参数都具有相同的学习率,并且学习率需要人为设定。adadelta算法可以自适应学习率,并且每维参数具有独立的学习率。因此,本文首先基于adadelta算法推导出每一维的学习率公式,其次... 详细信息

Nesterov动量法可以很好地改进梯度下降方向,但是其所有参数都具有相同的学习率,并且学习率需要人为设定。adadelta算法可以自适应学习率,并且每维参数具有独立的学习率。因此,本文首先基于adadelta算法推导出每一维的学习率公式,其次将其带入Nesterov动量法中,得到了Ada_Nesterov动量法。为了验证提出的Ada_Nesterov动量法,本文设计了两个实验。实验结果表明:动量参数0.5时,Ada_Nesterov动量法在VggNet_16神经网络架构上,基于CIFAR_100数据集的验证准确率最高,损失最小,收敛速度最快。即Ada_Nesterov动量法改进了Nesterov动量法,具有自适应学习率。

关键词： Nesterov动量法 adadelta算法 Ada_Nesterov动量法自适应学习率

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基于Siamese神经网络结构的多聚焦图像融合

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计算机与数字工程 2020年第10期48卷 2387-2392页

作者：黄振华江苏科技大学镇江212001

针对传统图像融合方法中需人为设计局部滤波器的问题,提出基于深度卷积神经网络的图像融合算法,旨在学习源图像和决策图之间的映射关系。采用Siamese网络结构训练高质量图像块及其模糊版本,将上述的映射关系进行编码,最终获得能自动分... 详细信息

针对传统图像融合方法中需人为设计局部滤波器的问题,提出基于深度卷积神经网络的图像融合算法,旨在学习源图像和决策图之间的映射关系。采用Siamese网络结构训练高质量图像块及其模糊版本,将上述的映射关系进行编码,最终获得能自动分辨图像模糊区与清晰区的功能。该方法的优势在于用深度学习解决了图像融合中活跃程度测量和融合规则的不协调,使图像融合更具连贯性以及合理性。同时,引入了最新的梯度优化算法adadelta,大大提升了模型训练过程的速度以及训练结果的。实验结果表明,论文提出的方法可以在视觉质量和客观评估方面获得更加优越的融合性能。

关键词：图像融合多聚焦图像 adadelta算法 Siamese神经网络

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基于改进降噪自编码器的馈线终端失效率预测

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太赫兹科学与电子信息学报 2024年第5期22卷 537-542,557页

作者：赵建军刘佳林李洋王珩瑜杨挺国网冀北电力有限公司智能配电网中心河北秦皇岛066100 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

配电网中馈线终端设备由于运行环境恶劣,往往面临意外失效问题。本文针对海量馈线终端装置的失效率预测问题,使用堆叠降噪自编码器实现基于馈线终端的各个关键元件的失效率预测;采用基于Dropout的模型正则化方法防止自编码器训练过程中... 详细信息

配电网中馈线终端设备由于运行环境恶劣,往往面临意外失效问题。本文针对海量馈线终端装置的失效率预测问题,使用堆叠降噪自编码器实现基于馈线终端的各个关键元件的失效率预测;采用基于Dropout的模型正则化方法防止自编码器训练过程中出现过拟合现象,同时采用adadelta算法对堆叠自编码器进行优化,在保证预测准确率的同时提高学习速率,实现馈线终端故障失效率的高效准确预测;最后基于馈线终端装置现场数据进行仿真验证。仿真结果验证了本文方法对失效率预测的准确性和泛化能力。

关键词：馈线终端装置 Dropout方法 adadelta算法堆叠降噪自编码器

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自适应随机方差衰减梯度法优化算法研究

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信息与电脑 2022年第8期34卷 79-83页

作者：郑平邢春雨丁松王昌盛安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

为解决自适应随机方差衰减梯度法(Adaptive Stochastic Variance Reduced Gradient Method,AdaSVRG)的初始学习率需要人工筛选耗费大量时间,AdaSVRG结合了小批量随机梯度下降,却忽略了不同样本属性之间的差异的问题,本文提出AdaSVRG的... 详细信息

为解决自适应随机方差衰减梯度法(Adaptive Stochastic Variance Reduced Gradient Method,AdaSVRG)的初始学习率需要人工筛选耗费大量时间,AdaSVRG结合了小批量随机梯度下降,却忽略了不同样本属性之间的差异的问题,本文提出AdaSVRG的改进算法DeltaSVRG-M。该算法采用一个动态项来代替学习率的选择,并加入了传统动量项和批量归一化模块,实验在MNIST和CIFAR-10数据集上使用DeltaSVRG-M和AdaSVRG在图像分类算法上自动寻优。结果表明,DeltaSVRG-M的平均精确度可分别达到97.5%和84.8%,此外DeltaSVRG-M的收敛速度和收敛稳定性也要优于AdaSVRG,说明DeltaSVRG-M能提高图像分类算法性能,更适用于图像分类的网络架构。

关键词：随机方差衰减 adadelta算法传统动量批量归一化

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基于改进蚁群算法的自主移动机器人三维路径规划研究

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工业控制计算机 2017年第11期30卷 85-87页

作者：王康乐党淑雯何法江黄海军上海工程技术大学航空运输学院上海201620 上海工程技术大学机械工程学院上海201620

针对传统蚁群算法在智能自主移动机器人三维环境路径规划速度慢,初始信息素匮乏的缺点,提出一种基于梯度优化adadelta算法的改进蚁群算法来增加初始信息素的随机性,动态调整信息素挥发系数ρ,优化路径的同时加快算法收敛性。最后通过MAT... 详细信息

针对传统蚁群算法在智能自主移动机器人三维环境路径规划速度慢,初始信息素匮乏的缺点,提出一种基于梯度优化adadelta算法的改进蚁群算法来增加初始信息素的随机性,动态调整信息素挥发系数ρ,优化路径的同时加快算法收敛性。最后通过MATLAB三维环境建模仿真,结果显示改进的蚁群算法迭代次数约为传统蚁群算法的2/3,路径长度缩短约4%,收敛速度明显增加,验证了该算法的可行性和有效性。

关键词：蚁群算法 adadelta算法信息素三维路径规划

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