基于动量梯度下降法的钢管混凝土柱垂直度点云拟合测量

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作者 孔恒 温玉成 +3 位作者 郭飞 张东亮 鲍艳 孙哲 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第7期1345-1352,共8页

我国近年来建设了大量的大型地下工程,需要快速检测这些地下工程中的钢管混凝土柱的安全状态以保证施工质量。为此,提出采用地面三维激光扫描仪获取点云数据进行检测。首先,对点云数据进行拼接和提取处理;然后,采用动量梯度下降法通过... 我国近年来建设了大量的大型地下工程,需要快速检测这些地下工程中的钢管混凝土柱的安全状态以保证施工质量。为此,提出采用地面三维激光扫描仪获取点云数据进行检测。首先,对点云数据进行拼接和提取处理;然后,采用动量梯度下降法通过点云数据拟合圆柱体方程,并基于圆柱体方程方向向量与垂直向量计算出柱体垂直度;最后,在地下综合交通枢纽项目的钢管混凝土柱体上进行试验。试验分为3组:前2组采用动量梯度下降法拟合计算垂直度,对比使用多测站拼接的点云数据和单测站点云数据的差异;最后1组使用全站仪检测垂直度,作为似真值进行对比。结果表明:1)基于动量梯度下降法拟合计算的垂直度与全站仪测量结果对比,其精度满足规范和工程的测量要求;2)多测站拼接的点云数据和单测站点云数据均能满足需求;3)基于动量梯度下降法的垂直度点云拟合测量方法相比传统检测方法提升4倍的工作效率。结果证明,三维激光扫描技术在柱体的垂直度快速测量中具有良好的应用前景和可行性。 展开更多

关键词 地下工程 钢管混凝土柱 垂直度测量 三维激光扫描 圆柱体拟合 动量梯度下降法 点云数据

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基于动量梯度下降的回声消除算法 被引量：2

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作者 陈张良 卢敏 曾桂根 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期71-77,共7页

针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解... 针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解决在算法运行过程中梯度下降时梯度摆动幅度可能过大的问题,也提高了自适应滤波器的收敛速度,且残余回声下降明显,声学回波抑制效果更好。仿真实验表明,与L0⁃IPNLMS算法相比,新算法在模拟随机多音信号与真实语音信号输入时,均方误差(MSE)可以降低3.47 dB和3.69 dB,回波抑制比(ERLE)提高了3.46 dB和3.68 dB,在低信噪比情况下,使用新算法对真实语音信号进行回声消除,收敛速度高于L0⁃IPNLMS等算法,且收敛效果有明显改进。 展开更多

关键词 回声消除算法 动量梯度下降 极端环境话音通信系统 归一化 最小均方算法 收敛速度

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卷积神经网络中基于差分隐私的动量梯度下降算法 被引量：3

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作者 张宇 蔡英 +2 位作者 崔剑阳 张猛 范艳芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3647-3653,共7页

针对卷积神经网络(CNN)模型的训练过程中,模型参数记忆数据部分特征导致的隐私泄露问题,提出一种CNN中基于差分隐私的动量梯度下降算法(DPGDM)。首先,在模型优化的反向传播过程中对梯度添加满足差分隐私的高斯噪声,并用加噪后的梯度值... 针对卷积神经网络(CNN)模型的训练过程中,模型参数记忆数据部分特征导致的隐私泄露问题,提出一种CNN中基于差分隐私的动量梯度下降算法(DPGDM)。首先,在模型优化的反向传播过程中对梯度添加满足差分隐私的高斯噪声,并用加噪后的梯度值参与模型参数的更新过程,从而实现对模型整体的差分隐私保护;其次,为了减少引入差分隐私噪声对模型收敛速度的影响,设计学习率衰减策略,改进动量梯度下降算法;最后,为了降低噪声对模型准确率的影响,在模型优化过程中动态地调整噪声尺度的值,从而改变在每一轮迭代中需要对梯度加入的噪声量。实验结果表明,与DP-SGD(Differentially Private Stochastic Gradient Descent)相比,所提算法可以在隐私预算为0.3和0.5时,模型准确率分别提高约5和4个百分点。可见,所提算法提高了模型的可用性,并实现了对模型的隐私保护。 展开更多

关键词 卷积神经网络 差分隐私 动量梯度下降算法 深度学习 隐私保护

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基于变步长动量梯度下降法的姿态解算算法 被引量：11

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作者 张帅华 郑芳 +1 位作者 李霞 王丙元 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第9期66-70,111,共6页

针对基于MEMS的姿态测量系统因为存在误差而导致姿态解算漂移的问题,提出一种基于变步长动量梯度下降的姿态解算算法。该算法从传感器数据去噪和姿态解算两部分提高姿态解算精度。在传感器数据去噪方面,为了工程实用,降低微处理器计算量... 针对基于MEMS的姿态测量系统因为存在误差而导致姿态解算漂移的问题,提出一种基于变步长动量梯度下降的姿态解算算法。该算法从传感器数据去噪和姿态解算两部分提高姿态解算精度。在传感器数据去噪方面,为了工程实用,降低微处理器计算量,提出一种改进递推限幅均值滤波算法;在姿态解算方面,在梯度下降法的基础上设计自适应步长,使用动量梯度优化每次迭代方向,使得每次迭代后误差最小,同时使用动态限幅滤波抑制角度振荡。静态和动态实验结果均表明了所提算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 姿态解算 动量梯度下降法 变步长 改进递推均值滤波 动态限幅滤波 四元数

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基于动量梯度下降优化算法的色散均衡器设计 被引量：1

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作者 钱正成 陈睿 +4 位作者 陆叶 李传起 周省邦 谢乙田 孔一卜 《光通信技术》 2022年第2期85-90,共6页

针对梯度下降(GD)算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于GD优化算法的有限脉冲响应(FIR)色散均衡器。采用动量梯度下降(MGD)算法在每次更新迭代时对梯度进行指数加权平均优化(简称CMGD算法)并进行偏差修正,利用Opti System搭建单载波... 针对梯度下降(GD)算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于GD优化算法的有限脉冲响应(FIR)色散均衡器。采用动量梯度下降(MGD)算法在每次更新迭代时对梯度进行指数加权平均优化(简称CMGD算法)并进行偏差修正,利用Opti System搭建单载波相干光传输系统并与Matlab联合仿真。仿真结果表明:在学习速率为0.1、动量系数为0.98时,CMGD算法收敛值达到0.015461;在不同信噪比条件下,采用CMGD算法设计的均衡器的均衡效果优于GD-FIR和经典时域FIR的均衡器,且降低了硬件实现复杂度。 展开更多

关键词 相干光通信 色散均衡 动量梯度下降 有限脉冲响应均衡器 抽头权值

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基于神经网络的四旋翼无人机安全性分析

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作者 梁惠勇 赵振根 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期617-626,635,共11页

为了提升无人机系统的安全性,利用前馈神经网络对四旋翼无人机进行安全性分析。首先,针对带有χ^(2)检验异常检测系统的四旋翼无人机,将无人机安全性分析问题转化为带有隐蔽约束的攻击性能优化问题。其次,基于神经网络的正向值传播和逆... 为了提升无人机系统的安全性,利用前馈神经网络对四旋翼无人机进行安全性分析。首先,针对带有χ^(2)检验异常检测系统的四旋翼无人机,将无人机安全性分析问题转化为带有隐蔽约束的攻击性能优化问题。其次,基于神经网络的正向值传播和逆向梯度传播机制,提出无人机隐蔽传感器攻击的神经网络算法,并研究了闭环控制下无人机系统的安全性。最后,分别基于开环控制和闭环控制下的无人机系统对所提算法进行验证。实验结果表明,所提算法可以对开环控制和闭环控制下的无人机系统设计出满足要求的隐蔽攻击信号。 展开更多

关键词 四旋翼无人机 神经网络 动量梯度下降 卡尔曼滤波 隐蔽攻击

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光伏并网系统二电平逆变器的故障诊断 被引量：6

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作者 万晓凤 刘琦 +2 位作者 杜利平 胡伟 罗旋 《电测与仪表》 北大核心 2016年第10期122-128,共7页

为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器输出电流的信息进行故障诊断的方法。首先进行小波分解提取故... 为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器输出电流的信息进行故障诊断的方法。首先进行小波分解提取故障特征并进行归一化处理;同时为了进一步提高定位故障功率管的精准度,再提取三相输出电流信号的直流分量值,并将以上两种信息融合;最后采用自适应动量梯度下降法的BP神经网络进行训练。仿真结果表明,该方法在避免采集和处理多元数据的同时,进一步提高了故障功率管的识别和定位,准确率达98.15%,实现了逆变器开路情况的故障诊断。 展开更多

关键词 逆变器 故障诊断 小波分解 直流分量 自适应动量梯度下降法 BP神经网络

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基于神经网络的钢铁企业电厂煤汽比预测模型

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作者 孟华 王建军 +1 位作者 王华 李红娟 《煤炭转化》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期63-68,74,共7页

以钢铁企业自备电厂锅炉煤汽比为研究对象,以灰色关联度分析为基础,从理论和数据两方面分析了影响煤汽比的主要因素及各因素对煤汽比影响程度的大小.结果表明,各因素对煤汽比的影响程度为排烟温度>热风温度>给水温度>空燃比>... 以钢铁企业自备电厂锅炉煤汽比为研究对象,以灰色关联度分析为基础,从理论和数据两方面分析了影响煤汽比的主要因素及各因素对煤汽比影响程度的大小.结果表明,各因素对煤汽比的影响程度为排烟温度>热风温度>给水温度>空燃比>烟气含氧量.基于BP神经网络预测方法,建立了自备电厂锅炉煤汽比预测模型,此BP神经网络为5-12-1结构,隐含层和输出层分别用tansig,purelin函数传递,利用改进动量梯度下降优化算法traingdm训练网格.预测结果表明,该模型网络训练值与实际值较吻合,相关系数R达到0.993 7,用建立的网络进行预测,预测的相关系数为0.976 2,平均误差绝对值为3.9%,在可控范围之内,证明了网络的可靠性与良好的泛化推广能力,可用来指导实际生产. 展开更多

关键词 灰色关联度 BP神经网络 煤汽比 自备电厂 动量梯度下降算法

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基于改进BP神经网络的尿液中红白细胞识别算法 被引量：4

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作者 刘晓彤 王伟 +2 位作者 李泽禹 沈思婉 姜小明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期102-105,共4页

对显微图像中的尿液有形成分包括红白细胞等进行分析,可以帮助医生对有肾脏和泌尿系统疾病的患者进行评估。针对无染色、无标记的尿液图像中红白细胞存在对比度低、边缘模糊等问题,提出一种基于改进BP神经网络的识别方法。首先,将遗传... 对显微图像中的尿液有形成分包括红白细胞等进行分析,可以帮助医生对有肾脏和泌尿系统疾病的患者进行评估。针对无染色、无标记的尿液图像中红白细胞存在对比度低、边缘模糊等问题,提出一种基于改进BP神经网络的识别方法。首先,将遗传算法引入BP神经网络对网络权值和阈值进行优化,解决训练过程中网络容易陷入局部极值等问题,提高BP神经网络的识别精度;其次,使用动量梯度下降法消除网络在梯度下降中产生的摆动,加快网络的收敛,提高BP神经网络的学习速度。与基础BP神经网络相比,改进方法对红白细胞的识别准确度分别提高了6.9%和9.5%,且识别时间分别缩短了19.3 s和42.1 s;与CNN识别算法相比,改进算法对白细胞的识别准确度提高了1.7%;与SVM识别算法相比,改进算法对红白细胞的识别准确度分别提高了12.9%和12.7%。验证实验和对照实验的结果表明,改进方法能以较高的准确率和较快的速度实现红白细胞的识别。 展开更多

关键词 尿液有形成分 红白细胞 遗传算法 BP神经网络 动量梯度下降法

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多径异步LSC-DS-CDMA信号伪码估计 被引量：1

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作者 潘微宇 赵知劲 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第1期52-58,共7页

针对多径环境下异步长短码直扩码分多址信号(long and short code direct sequence code division multiple access,LSC-DS-CDMA)伪码估计难的问题,提出一种基于张量分解和联合估计的伪码估计方法,采用重叠窗对接收信号进行分段并构建... 针对多径环境下异步长短码直扩码分多址信号(long and short code direct sequence code division multiple access,LSC-DS-CDMA)伪码估计难的问题,提出一种基于张量分解和联合估计的伪码估计方法,采用重叠窗对接收信号进行分段并构建张量模型。为改善传统线性步长搜索算法结合梯度下降的方法分解因子矩阵收敛较慢的问题,提出改进的线性步长搜索算法,结合使用动量梯度下降法对各子张量进行Tucker分解得到各因子矩阵,所需的迭代次数大大减少;利用接收增益矩阵和移位相乘解决复合码的排序模糊和幅度模糊问题;利用最大似然准则联合估计复合码和多径信道后,使用梅西算法和相关运算估计每个用户的长码和短码。仿真结果表明,该方法能够有效估计多径异步LSC-DS-CDMA信号的伪码。 展开更多

关键词 张量分解 多径环境 长短码直扩码分多址 动量梯度下降法 步长搜索 最大似然准则 梅西算法

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解调电路相位自动对齐系统设计与实现

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作者 薛科 于涛 +4 位作者 汪龙祺 隋延林 陈泳锟 陈禹竺 刘鑫 《现代电子技术》 2023年第9期163-167,共5页

在空间引力波探测项目中,能否实现高精度电容位移传感技术直接关系到项目的核心指标实现。在电容位移传感链路中,解调电路去除噪声能力限制整条链路性能,其中,参考信号与输入信号之间的相位差影响电路去除噪声能力。为了最大限度地提高... 在空间引力波探测项目中,能否实现高精度电容位移传感技术直接关系到项目的核心指标实现。在电容位移传感链路中,解调电路去除噪声能力限制整条链路性能,其中,参考信号与输入信号之间的相位差影响电路去除噪声能力。为了最大限度地提高系统的信噪比,针对当前研究的局限性,提出一种解调电路相位自动对齐系统。首先,介绍了整个系统的构成;其次,对基于动量下降法的相位对齐方法进行详细介绍,参考信号相位自动移动,移动的步长根据动量梯度下降法动态调整;然后,提出对相敏检测器的波形进行检测;接着结合两个方法提出解调电路相位自动对齐系统,提高了系统的可靠性和抗干扰性;最后用标定平台模拟电容位移传感中的电容差,将文中提出的方法与遍历相位对齐法进行比较,发现该方法能够准确地对齐相位,性能平均提升0.136%,同时在示波器上观察信号相位已经准确对齐。 展开更多

关键词 引力波探测 电容位移传感 微弱信号 解调电路 相敏检波 动量梯度下降法 波形检测 系统设计

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FCAT⁃FL:基于Non⁃IID数据的高效联邦学习算法 被引量：1

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作者 陈飞扬 周晖 张一迪 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第3期90-99,共10页

针对非独立同分布(Non⁃IID)数据影响联邦学习收敛速度、公平性和准确性的问题,提出一种基于Non⁃IID数据的快速收敛公平联邦迁移学习框架———FCAT⁃FL。该框架改进传统联邦学习依照客户端数据量占比权衡聚合贡献度的策略,根据客户端本... 针对非独立同分布(Non⁃IID)数据影响联邦学习收敛速度、公平性和准确性的问题,提出一种基于Non⁃IID数据的快速收敛公平联邦迁移学习框架———FCAT⁃FL。该框架改进传统联邦学习依照客户端数据量占比权衡聚合贡献度的策略,根据客户端本地模型参数和服务器聚合模型参数间的关系,在每轮聚合时为客户端动态分配自适应权重,并在客户端引入个性化迁移学习模型和动量梯度下降算法以求加快本地模型训练速度。实验结果表明:与几种基线聚合策略相比,当部分客户端的数据为Non⁃IID时,FCAT⁃FL中聚合策略1的全局迭代轮次有所减少,客户端间公平性和准确性得到提高,并且迁移学习的使用令客户端需训练和上传的模型参数数量减少,使FCAT⁃FL适用于客户端资源有限的移动边缘网络。 展开更多

关键词 联邦学习 非独立同分布 收敛性 公平性 迁移学习 动量梯度下降

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基于LSTM神经网络的卫星频谱多门限感知算法 被引量：7

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作者 刘东健 杨霄鹏 +1 位作者 肖楠 朱圣铭 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第8期1326-1334,共9页

针对在卫星认知通信场景下传统频谱感知算法感知性能低、受通信时延影响大的问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的卫星频谱多门限感知算法。首先构建卫星认知通信模型,其次将仿真数据送入长短期记忆(LSTM)神经网络进行预测感... 针对在卫星认知通信场景下传统频谱感知算法感知性能低、受通信时延影响大的问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的卫星频谱多门限感知算法。首先构建卫星认知通信模型,其次将仿真数据送入长短期记忆(LSTM)神经网络进行预测感知,采用动量随机梯度下降(SGDM)算法对网络进行更新,然后提出多门限算法对网络输出进行优化,最后与其他神经网络算法作性能对比。该算法无需构建特征值,实验结果表明:在卫星信道条件下,当面对低接收信噪比及低网络迭代次数时,该算法频谱感知性能要优于其他神经网络算法。 展开更多

关键词 卫星认知通信 频谱感知 长短期记忆神经网络 动量随机梯度下降算法 多门限优化

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基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法 被引量：11

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作者 路易 吴玲达 朱江 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第9期2836-2841,共6页

为解决在样本有限的情况下高光谱图像分类精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法。引入滤波、增加虚拟样本、标准化等预处理技术,使分类模型对地物样本种类和数量的敏感度降低;通过对梯度下降法和学习率计... 为解决在样本有限的情况下高光谱图像分类精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法。引入滤波、增加虚拟样本、标准化等预处理技术,使分类模型对地物样本种类和数量的敏感度降低;通过对梯度下降法和学习率计算方法进行优化,降低计算复杂度和计算时间;设计符合高光谱数据特点的网络结构,提高分类方法的泛化性。实验结果表明,与传统分类方法进行比较,该方法有较高的分类精度。 展开更多

关键词 卷积神经网络 高光谱图像分类 虚拟样本 循环学习率 动量批处理梯度下降

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