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前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法 被引量:10
1
作者 梁久祯 何新贵 黄德双 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期596-599,共4页
针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点 ,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法 (MPARTAN算法 ) .该算法计算复杂度不高于动量BP算法 ,与FR共轭梯度法相比 ,该算法的稳定性好 ,又具有共轭梯... 针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点 ,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法 (MPARTAN算法 ) .该算法计算复杂度不高于动量BP算法 ,与FR共轭梯度法相比 ,该算法的稳定性好 ,又具有共轭梯度法的优点 ,收敛速度快 .文中给出了该算法的收敛定理 ,并用 2个实验例子比较了动量BP算法。 展开更多
关键词 前馈神经网络 共轭梯度 BP算法 MPARTAN算法
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嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法 被引量:13
2
作者 梁昔明 李德生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第4期835-839,共5页
针对标准粒子群算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法.算法有效结合了粒子群优化算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精细的局部搜索能力,在基本粒子群算法得到的最优解的基础上引入共轭梯度... 针对标准粒子群算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法.算法有效结合了粒子群优化算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精细的局部搜索能力,在基本粒子群算法得到的最优解的基础上引入共轭梯度法,加快了算法的收敛速度,克服了基本粒子群算法收敛慢的弊端.相比于基本粒子群算法,它能够以较高精度和较快速度收敛到所求无约束优化问题的全局最优解.数值实验结果表明,所得混合算法是一种求解高维多峰连续函数无约束优化问题的高效方法. 展开更多
关键词 混合粒子群优化算法 共轭梯度 无约束优化问题 数值实验
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基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群优化算法 被引量:5
3
作者 陈红安 张英杰 吴建辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3273-3276,共4页
为了寻找多峰函数的全部极值点,提出一种基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群算法。该算法引入混沌序列设置微粒群位置以提高种群的多样性;然后使用改进的微粒群认知模型对可行域内的所有极值点进行全局搜索;最后利用非线性共轭梯度法对... 为了寻找多峰函数的全部极值点,提出一种基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群算法。该算法引入混沌序列设置微粒群位置以提高种群的多样性;然后使用改进的微粒群认知模型对可行域内的所有极值点进行全局搜索;最后利用非线性共轭梯度法对混沌微粒群算法搜索到的较优解进行局部搜索以提高解的精度。仿真实验表明,该算法能准确、快速地找到连续可微多峰函数的全部极值点。 展开更多
关键词 微粒群算法 非线性共轭梯度 混沌 多峰函数 极值点
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基于共轭梯度法的函数优化混合遗传算法 被引量:9
4
作者 潘美芹 贺国平 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第4期10-13,共4页
综合遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的局部搜索能力,提出了一种混合算法。该算法具有全局最优性和收敛性。同时,数值仿真表明算法是有效的。
关键词 遗传算法 共轭梯度 早熟收敛 混合算法
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基于改进共轭梯度法的前馈网络快速监督学习算法 被引量:7
5
作者 杨斌 聂在平 +1 位作者 夏耀先 蒋荣生 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1845-1847,共3页
为了提高多层前馈神经网络的权参数的学习效率,通过引入改进的求解大规模线性方程组的共轭梯度法,提出一种新的基于LM的前馈网络学习算法.该算法不仅具有LM优化学习方法的快速收敛特性,而且降低了LM法的计算复杂度,可获得比其它标准算... 为了提高多层前馈神经网络的权参数的学习效率,通过引入改进的求解大规模线性方程组的共轭梯度法,提出一种新的基于LM的前馈网络学习算法.该算法不仅具有LM优化学习方法的快速收敛特性,而且降低了LM法的计算复杂度,可获得比其它标准算法更好的学习精度和推广预测能力.文中通过仿真结果证明了新算法在函数逼近和时间序列预测等问题环境下的有效性. 展开更多
关键词 共轭梯度 前馈网络 快速监督学习算法 神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法
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引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法 被引量:6
6
作者 张艳萍 崔伟轩 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期40-44,108-109,共5页
为了克服传统多模算法收敛速度慢的缺点,提出了引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法。该算法将共轭梯度方法及动量项引入多模算法中,得到了引入动量项的共轭梯度多模盲均衡算法的迭代公式。在研究动量因子变化规律的基础上,进一... 为了克服传统多模算法收敛速度慢的缺点,提出了引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法。该算法将共轭梯度方法及动量项引入多模算法中,得到了引入动量项的共轭梯度多模盲均衡算法的迭代公式。在研究动量因子变化规律的基础上,进一步引入指数函数的变形形式,构造了动量因子与误差之间的非线性函数关系。利用误差的递减规律实现动量因子的自适应减小,从而达到加快收敛速度,降低稳态误差的目的。理论分析和仿真结果均表明:提出的新算法与传统多模算法及共轭梯度多模算法相比较,能够有效地提高收敛速度,并且降低了稳态均方误差。 展开更多
关键词 多模盲均衡算法 共轭梯度 动量因子
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嵌入共轭梯度的二次学习教与学优化算法 被引量:3
7
作者 王培崇 彭菲菲 钱旭 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第6期891-900,共10页
教与学优化算法通过模拟自然班的教与学行为实现复杂问题的求解,已经得到较为广泛的应用。为了克服该算法容易早熟,解精度低的弱点,提出了一种改进的混合混沌共轭梯度法教与学优化算法。改进算法应用Chebyshev混沌映射初始化种群,以提... 教与学优化算法通过模拟自然班的教与学行为实现复杂问题的求解,已经得到较为广泛的应用。为了克服该算法容易早熟,解精度低的弱点,提出了一种改进的混合混沌共轭梯度法教与学优化算法。改进算法应用Chebyshev混沌映射初始化种群,以提高初始种群对解空间的覆盖。为了保持种群多样性,引入动态学习因子,使学生个体能够在早期主要向教师学习,并逐渐提高个人知识对其进化的影响比例。每次迭代后,教师个体将执行共轭梯度搜索。种群内适应度较差的学生个体如果长时间状态难以改变,则基于反向学习和高斯学习进行二次学习优化。最后在多个典型测试函数上的实验表明,改进算法对比相关算法具有较佳的全局收敛性,解精度较高,适用于求解较高维的函数优化问题。 展开更多
关键词 教与学优化算法 CHEBYSHEV映射 动态自适应学习 共轭梯度 二次学习
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共轭梯度法和最速下降法的混合算法 被引量:11
8
作者 欧志英 严克明 王柏岩 《甘肃工业大学学报》 1999年第1期89-91,共3页
将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛.混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题.同时也可... 将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛.混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题.同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例. 展开更多
关键词 混合算法 共轭梯度 最速下降 全局收敛
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一类非单调三参数共轭梯度算法研究 被引量:1
9
作者 万中 王旭 费云云 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期71-75,共5页
虽然求解无约束优化问题共轭梯度方法的算法程序便于计算机上实现,但难于建立算法的全局收敛性理论.为弥补其不足,研究了一类新的共轭梯度算法.该算法搜索方向的构造中引入了3个参数,且通过合适地选取这些参数保证了所得搜索方向不依赖... 虽然求解无约束优化问题共轭梯度方法的算法程序便于计算机上实现,但难于建立算法的全局收敛性理论.为弥补其不足,研究了一类新的共轭梯度算法.该算法搜索方向的构造中引入了3个参数,且通过合适地选取这些参数保证了所得搜索方向不依赖于线搜索技术,是目标函数的恒充分下降方向.以此为基础,提出了一种求解无约束优化问题的非单调三参数共轭梯度法,并在一定的假设条件下建立了算法的全局收敛性理论.数值实验进一步验证了这种算法比同类算法更有效. 展开更多
关键词 算法 共轭梯度 非单调线搜索 全局收敛性
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带共轭梯度算子的爆炸搜索算法 被引量:1
10
作者 曹炬 李艳姣 陈钢 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第5期230-234,共5页
爆炸搜索算法作为一种全局优化算法,在迭代后期会出现收敛速度慢、精度低的问题,而传统的优化算法恰好能克服这些缺点。因此,引入一种传统算法——近似共轭梯度法,即用差商代替导数的共轭梯度法。在此基础上,提出了带共轭梯度算子的爆... 爆炸搜索算法作为一种全局优化算法,在迭代后期会出现收敛速度慢、精度低的问题,而传统的优化算法恰好能克服这些缺点。因此,引入一种传统算法——近似共轭梯度法,即用差商代替导数的共轭梯度法。在此基础上,提出了带共轭梯度算子的爆炸搜索算法,先引入了新的变异算子来提高算法的全局搜索能力,再运用共轭梯度法添加一个新的算子——共轭梯度算子,实现对最优炸点的局部搜索,从而提高算法的收敛速度与精度。6个常用的benchmark函数的测试结果说明,改进算法的优化结果明显优于原算法。 展开更多
关键词 爆炸搜索算法 变异算子 共轭梯度
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基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法 被引量:2
11
作者 邵尉 钱祖平 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第16期3657-3659,3663,共4页
提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种... 提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。 展开更多
关键词 唯相自适应算法 直接数据域最小二乘算法 单快拍处理 非线性共轭梯度
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基于正交校正共轭梯度法的快速神经网络学习算法研究 被引量:1
12
作者 郑建国 刘芳 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期667-670,共4页
前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其... 前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其它学习算法(如:BP算法、变尺度法、用差商近似代替导数的Powell法等)的比较,经仿真试验表明,本算法是一种高效、快速的学习算法。 展开更多
关键词 正交校正共轭梯度 快速神经网络 学习算法
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基于共轭梯度法的反馈差分进化混合算法及其在弹簧设计中的应用 被引量:6
13
作者 黄辉先 胡鹏飞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1316-1322,共7页
分析了差分进化算法多种变异方式的特点以及每种变异方式所适应的搜索状态,建立了一条能够让种群根据自身的搜索环境来动态选择变异方式的反馈回路,使个体能够自学习、自调节地高效搜索。在每一代的最优个体邻域内,采用共轭梯度法确定... 分析了差分进化算法多种变异方式的特点以及每种变异方式所适应的搜索状态,建立了一条能够让种群根据自身的搜索环境来动态选择变异方式的反馈回路,使个体能够自学习、自调节地高效搜索。在每一代的最优个体邻域内,采用共轭梯度法确定最佳的共轭搜索方向,向量能够在最优解邻域内进行细致的局部搜索。根据混合算法的子代更新形式,从理论上证明了种群能够以概率1的方式收敛到全局最优解。与其它进化算法的对比实验结果表明,本文的差分进化算法有效提高了benchmark函数的最优值精度,加快了收敛速度。在弹簧设计问题中,利用改进的差分进化混合算法得到了较好的结构参数。 展开更多
关键词 差分进化算法 反馈 共轭梯度 变异方式 弹簧设计
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CNJK算法流程及鞍点共轭梯度法的多项式收敛性 被引量:1
14
作者 尚毅 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1991年第7期1-5,共5页
本文用鞍点逼近算法及鞍点共轭梯度算法组成了解决LP 问题的新算法,命名为CNJK 算法。本文证明了只要用鞍点逼近算法找到一个可行解,那么鞍点共轭梯度法就具有多项式收敛性。计算复杂性不超过O(m^2n^2)。
关键词 CNJK算法 共轭梯度 鞍点 收敛性
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基于共轭梯度法的小生境混合遗传算法
15
作者 薛凌霄 鄢智强 +2 位作者 陈绩馨 简薇薇 叶海 《福建农林大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2011年第5期556-560,共5页
利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的局部搜索能力,并引入小生境技术,提高了种群的整体搜索性和收敛效率.数值试验证明其可行性和优越性.
关键词 共轭梯度 遗传算法 小生境技术 多峰函数
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基于共轭梯度的宽带相关处理快速算法
16
作者 明星 苑秉成 刘建国 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2533-2536,共4页
宽带主动信号处理是以宽带相关计算为基础的,通常采用目标尺度-时延二维搜索的计算结构。要达到较高的参数估计精度,处理结构就必须采用高密度搜索,但这同时会带来系统难以承受的大运算量。提出了基于共轭梯度的宽带相关处理快速算法,... 宽带主动信号处理是以宽带相关计算为基础的,通常采用目标尺度-时延二维搜索的计算结构。要达到较高的参数估计精度,处理结构就必须采用高密度搜索,但这同时会带来系统难以承受的大运算量。提出了基于共轭梯度的宽带相关处理快速算法,通过以较大的时延-尺度扫描间隔对目标参数进行粗略估计,得到参数估计的初值,并采用共轭梯度法构造一组共轭方向,由初值出发作迭代运算实现对峰值的搜索。仿真计算表明:基于共轭梯度的宽带相关处理快速算法能以较小的运算量得到对参数的精确估计,并具有较高的参数估计精度。参数估计误差的方差接近宽带相关处理的克拉美-罗下限(Crame-Rao low bound,CRLB)。 展开更多
关键词 宽带信号处理 快速算法 共轭梯度 参数估计
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利用共轭梯度法重建三维物体表面算法的研究
17
作者 王汝传 王绍棣 胡岚 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期717-724,共8页
通过立体视觉方法能得到一些分散点处表面信息,根据这些分散点处三维表面信息,可对三维表面进行重建。
关键词 共轭梯度 三维物体表面 计算机图形学 算法
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共轭梯度算法在画幅式层析成像光谱仪中的应用 被引量:3
18
作者 赵振理 马臻 李英才 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期685-688,共4页
介绍了画幅式层析成像光谱仪的基本原理及共轭梯度算法 ,解决了共轭梯度法在实际应用中的几个问题 ,如图像分割 ,先验算子的引入 通过对实际数据的计算 ,得到了 95× 95的像素 ,2 8个波段的数据立方体
关键词 层析成像光谱仪 共轭梯度(cg算法) 系统投影矩阵
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基于共轭梯度算法的自适应多用户检测
19
作者 魏志强 张郑亮 霍永亮 《华北水利水电学院学报》 2010年第4期98-100,共3页
阐述了自适应多用户检测的基本原理,提出了一种基于自适应共轭梯度(CG)算法的自适应MMSE多用户检测算法,推导了算法的迭代公式并进行了计算机仿真.仿真结果表明,与LMS算法、RLS算法相比,CG算法具有良好的性能.
关键词 CDMA 自适应多用户检测 自适应MMSE多用户检测 共轭梯度(cg)算法
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2步非线性共轭梯度(NCG)法
20
作者 邓玲 李庆扬 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 1998年第2期1-9,共9页
提出一种求解非线性方程组的2步非线性共轭梯度法(2步NCG法),并在一定条件下证明方法收敛于一个总体唯一解。这个方法收敛较快且适合于并行计算,数值试验表明它比普通NCG法迭代次数减少较多,从而节省CPU时间。
关键词 非线性方程组 2步非线性共轭梯度 2步Ncg 唯一解 收敛性 计算公式 预处理算法 数值试验
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