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广义交替近似梯度算法的线性收敛分析被引量：1: 1; 作者万芮徐姿《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期1-12,共12页; 针对两个可分凸函数的和在线性约束下的极小化问题,在交替方向法的框架下,提出广义的交替近似梯度算法.在一定的条件下,该算法具有全局及线性收敛性.数值实验表明该算法有好的数值表现.; 关键词交替方向法广义交替近似梯度算法全局收敛 Q-线性收敛; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进RBF网络算法的电力系统短期负荷预测被引量：16: 2; 作者郭伟伟刘家学 +1 位作者马云龙李书琰《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2008年第23期45-48,共4页; 提出了一种交替梯度算法对径向基函数(RBF)神经网络的训练方法进行改进,并将之运用于电力系统短期负荷预测。交替梯度算法通过优化输出层权值和优化RBF函数的中心与标准偏差值来实现。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛... 展开更多; 关键词短期负荷预测交替梯度算法人工神经网络径向基函数实用性; 在线阅读下载PDF 职称材料

非凸极小极大问题的优化算法与复杂度分析被引量：6: 3; 作者徐姿张慧灵《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期74-86,共13页; 非凸极小极大问题是近期国际上优化与机器学习、信号处理等交叉领域的一个重要研究前沿和热点,包括对抗学习、强化学习、分布式非凸优化等前沿研究方向的一些关键科学问题都归结为该类问题。国际上凸-凹极小极大问题的研究已取得很好的... 展开更多; 关键词极小极大优化问题复杂度分析一阶算法 (随机)梯度下降上升算法交替梯度投影算法非凸优化机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测被引量：5: 4; 作者杨胡萍白慧 +1 位作者刘家学张力《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期204-207,共4页; 提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素... 展开更多; 关键词短期负荷预测交替梯度算法径向基函数(RBF)神经网络电力系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广义交替近似梯度算法的线性收敛分析被引量：1: 1; 作者万芮徐姿; 机构上海大学理学院数学系; 出处《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期1-12,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.11101261); 文摘针对两个可分凸函数的和在线性约束下的极小化问题,在交替方向法的框架下,提出广义的交替近似梯度算法.在一定的条件下,该算法具有全局及线性收敛性.数值实验表明该算法有好的数值表现.; 关键词交替方向法广义交替近似梯度算法全局收敛 Q-线性收敛; Keywords alternating direction method of multipliers, general alternating proximalgradient method global convergence, Q-linear convergence; 分类号 O224 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进RBF网络算法的电力系统短期负荷预测被引量：16: 2; 作者郭伟伟刘家学马云龙李书琰; 机构许昌供电公司深圳供电局; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2008年第23期45-48,共4页; 文摘提出了一种交替梯度算法对径向基函数(RBF)神经网络的训练方法进行改进,并将之运用于电力系统短期负荷预测。交替梯度算法通过优化输出层权值和优化RBF函数的中心与标准偏差值来实现。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。所构建的负荷预测模型综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,并在预测形式上做了巧妙处理。预测结果表明改进的RBF网络算法具有一定的实用性。; 关键词短期负荷预测交替梯度算法人工神经网络径向基函数实用性; Keywords short-term load forecasting alternant gradient algorithm artificial neural network radial basis function （RBF） usability; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非凸极小极大问题的优化算法与复杂度分析被引量：6: 3; 作者徐姿张慧灵; 机构上海大学理学院数学系; 出处《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期74-86,共13页; 基金国家自然科学基金(Nos.12071279,11771208) 上海市自然科学基金(No.20ZR1420600)。; 文摘非凸极小极大问题是近期国际上优化与机器学习、信号处理等交叉领域的一个重要研究前沿和热点,包括对抗学习、强化学习、分布式非凸优化等前沿研究方向的一些关键科学问题都归结为该类问题。国际上凸-凹极小极大问题的研究已取得很好的成果,但非凸极小极大问题不同于凸-凹极小极大问题,是有其自身结构的非凸非光滑优化问题,理论研究和求解难度都更具挑战性,一般都是NP-难的。重点介绍非凸极小极大问题的优化算法和复杂度分析方面的最新进展。; 关键词极小极大优化问题复杂度分析一阶算法 (随机)梯度下降上升算法交替梯度投影算法非凸优化机器学习; Keywords minimax optimization problem complexity analysis first order method (stochastic)gradient descent ascent algorithm alternating gradient projection algorithm nonconvex optimization machine learning; 分类号 O221.2 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进RBF神经网络的电力系统短期负荷预测被引量：5: 4; 作者杨胡萍白慧刘家学张力; 机构南昌大学信息工程学院东华大学信息科学与工程学院深圳供电局南昌供电局; 出处《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期204-207,共4页; 文摘提出一种交替梯度算法,对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进.改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度.采用该改进算法应用于电力系统短期负荷预测模型,综合考虑了气象、日类型等影响负荷变化的因素,预测结果表明该算法具有一定实用性.; 关键词短期负荷预测交替梯度算法径向基函数(RBF)神经网络电力系统; Keywords short-term load forecasting alternant gradient algorithm Radial Basis Function （RBF） neural network electric power system; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料