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A Modified PRP-HS Hybrid Conjugate Gradient Algorithm for Solving Unconstrained Optimization Problems
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作者 LI Xiangli WANG Zhiling LI Binglan 《应用数学》 北大核心 2025年第2期553-564,共12页
In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradien... In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradient method.Under the condition of standard Wolfe line search,the proposed search direction is the descent direction.For general nonlinear functions,the method is globally convergent.Finally,numerical results show that the proposed method is efficient. 展开更多
关键词 Conjugate gradient method Unconstrained optimization Sufficient descent condition Global convergence
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神经网络与Logistic回归在基础研究成果综合评价中的应用比较
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作者 何钦成 黄亚明 何苗 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2005年第9期102-104,共3页
应用现代数理统计、系统综合评价及科学计量学方法构建对基础性研究成果的综合评价系统。在以科学计量学和数理统计方法处理综合评价指标集输入数据的基础上,通过Logistic回归和神经网络(网络类型为多层感知器,训练算法采用共轭梯度下降... 应用现代数理统计、系统综合评价及科学计量学方法构建对基础性研究成果的综合评价系统。在以科学计量学和数理统计方法处理综合评价指标集输入数据的基础上,通过Logistic回归和神经网络(网络类型为多层感知器,训练算法采用共轭梯度下降法)实现对基础研究成果多指标的综合评价并比较二法的评价效果。 展开更多
关键词 神经网络 共轭梯度下降法 LOGISTIC回归 基础研究 成果评价
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基于IRBF的草原环境污染物预测模型
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作者 马占飞 江凤月 +1 位作者 李克见 巩传胜 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2599-2605,共7页
综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型。利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优... 综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型。利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优化RBF网络的权值参数。实验结果表明,IRBF网络模型相比传统的RBF和BP网络模型,预测误差得到大幅度降低,在检测性能上有明显提高,对神经网络应用于草原污染物预测进行了有效探索。 展开更多
关键词 草原环境 径向基函数 污染物预测 共轭梯度下降法 最近邻聚类
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α噪声下基于随机共振的最大相关熵频谱感知 被引量:2
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作者 李如雪 鲁进 罗聪 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1342-1352,共11页
α噪声下的频谱感知成为近年来的研究热点,该噪声的统计模型具有明显的脉冲性和拖尾性,并且在微弱信号条件下,信号特征不够明显。为此提出了基于随机共振的最大相关熵频谱感知方法,该方法通过随机共振模型中粒子在双势阱间的跃迁,将α... α噪声下的频谱感知成为近年来的研究热点,该噪声的统计模型具有明显的脉冲性和拖尾性,并且在微弱信号条件下,信号特征不够明显。为此提出了基于随机共振的最大相关熵频谱感知方法,该方法通过随机共振模型中粒子在双势阱间的跃迁,将α噪声的部分能量转移到信号中,以提高信号的输出信噪比。采用最大相关熵方法构建高阶统计量,检测随机共振后的输出信号,并联合共轭梯度下降法获取最佳目标函数,实现频谱感知。仿真结果表明,该算法在低信噪比条件下能够有效提高检测性能。 展开更多
关键词 频谱感知 随机共振 α噪声 共轭梯度下降法 最大相关熵
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