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基于深度学习的K近邻图迭代静脉识别算法研究
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作者 王闪闪 巩长庆 +3 位作者 秦华锋 王军 李艳涛 杨数强 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1149-1156,共8页
深度学习在计算机视觉中具有强大的特征表达能力,近年来广泛应用于静脉特征的提取与识别。通常,基于深度学习的静脉识别模型在训练阶段,每次仅输入1幅图像及其对应的标签,学习图像与标签之间的映射关系,然而,这种每次只处理单幅图像的方... 深度学习在计算机视觉中具有强大的特征表达能力,近年来广泛应用于静脉特征的提取与识别。通常,基于深度学习的静脉识别模型在训练阶段,每次仅输入1幅图像及其对应的标签,学习图像与标签之间的映射关系,然而,这种每次只处理单幅图像的方法,难以捕捉不同类别多幅静脉图像之间的关系。为了解决该问题,提出一种基于深度学习的K近邻图迭代静脉识别算法。用较优的深度学习模型提取掌静脉图像特征;利用K近邻算法通过特征距离在训练集中选出最近的K幅图像及其标签,通过这些特征向量生成标签传播矩阵和标签矩阵;利用图迭代算法预测待分类图像的标签,完成分类。在香港理工大学和同济大学提供的掌静脉数据集上进行实验,最高识别精度分别为99.67%和92.72%。 展开更多
关键词 生物特征识别 掌静脉识别 图像处理 深度学习 K近邻算法 卷积神经网络 算法 图神经网络
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非线性半参数模型最小二乘核估计的迭代算法 被引量:2
2
作者 张松林 张昆 王新洲 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期19-22,共4页
基于非线性半参数模型最小二乘核估计,给出了核估计参数分量和非参数分量估计的构造式,导出了利用高斯-牛顿迭代法的计算公式.实测数据的模拟表示该算法具有较好的拟合精度.
关键词 线性模型 参数模型 核估计 算法
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一种迭代算法在结构物理参数识别中的应用 被引量:2
3
作者 王祥建 崔杰 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2008年第1期44-50,共7页
本文在利用复合反演方法进行剪切型结构物理参数识别过程中,引入一种迭代算法来求解关于参数的病态方程组,探讨了几种比例阻尼形式的比例系数识别的处理方法。以10层剪切型框架结构为例,利用该迭代算法研究了无阻尼、三种比例阻尼形式... 本文在利用复合反演方法进行剪切型结构物理参数识别过程中,引入一种迭代算法来求解关于参数的病态方程组,探讨了几种比例阻尼形式的比例系数识别的处理方法。以10层剪切型框架结构为例,利用该迭代算法研究了无阻尼、三种比例阻尼形式以及噪信比为5%、10%的高斯白噪声等情形下的参数识别问题。结果表明,该迭代算法能很好地求解参数的病态方程组,且对四种阻尼形式和两种噪信比的噪声有很好的适应性。 展开更多
关键词 算法 复合反演 最小二乘 参数识别 地震动
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自适应光学系统迭代控制算法超参数优化 被引量:3
4
作者 罗宇湘 杨慧珍 +1 位作者 何源烽 张之光 《应用光学》 CAS 北大核心 2024年第1期126-133,共8页
无波前探测自适应光学系统中,选择合适的超参数是迭代控制算法达到最佳性能的关键。现有的迭代控制算法的超参数设置一般采用遍历法,这种方法虽然容易理解和实现,但计算量大、耗时较长,同时也可能因为找到一个局部最优值而错过全局最优... 无波前探测自适应光学系统中,选择合适的超参数是迭代控制算法达到最佳性能的关键。现有的迭代控制算法的超参数设置一般采用遍历法,这种方法虽然容易理解和实现,但计算量大、耗时较长,同时也可能因为找到一个局部最优值而错过全局最优值。本文采用贝叶斯优化方法,选择适合自适应光学系统迭代控制算法的超参数。分别以常用的随机并行梯度下降算法(stochastic parallel gradient descent algorithm,SPGD)、Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法为例,对比分析采用遍历法和贝叶斯优化方法选择超参数的控制算法的校正效果。结果表明,采用贝叶斯优化方法进行超参数选择优势明显。对于SPGD控制算法,取得相同收敛效果时,贝叶斯优化方法所需样本实例数量是遍历法的10%;对于Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法,贝叶斯优化方法所需样本实例数量分别是遍历法的7%和9%。研究结果可为自适应光学系统迭代控制算法的实际应用提供超参数设置理论基础。 展开更多
关键词 参数优化 贝叶斯优化 自适应光学 控制算法
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交互投影迭代算法的原理与实践:用线性化分离方法求解Non-LTE恒星大气模型
5
作者 赵定烽 《天文学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期29-37,共9页
讨论交互投影的迭代算法在线性化分离求解Non LTE恒星大气模型中的运用和实践 ,交互投影的迭代算法可以实现降维和病态分离 ,它的解可以收敛至原来解的最小二乘解 ,实践证实了这一点 。
关键词 恒星大气模型 交互投影算法 线性化分离求解方法
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基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制
6
作者 钟佩思 张大卫 +1 位作者 张超 王晓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期873-879,共7页
为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律... 为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。 展开更多
关键词 学习控制 涡流搜索算法 步态跟踪 外骨骼机器人 轨迹过渡 参数优化
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一类加权全局迭代参数卡尔曼滤波算法 被引量:6
7
作者 赵昕 李杰 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期403-408,共6页
结合参数卡尔曼滤波算法和全局迭代推广卡尔曼滤波算法本文提出了加权全局迭代参数卡尔曼滤波算法。参数卡尔曼滤波算法可避免系统参数和状态变量之间的非线性耦合 ,同时通过带有目标函数的全局迭代算法保证能够获取到稳定、收敛的识别... 结合参数卡尔曼滤波算法和全局迭代推广卡尔曼滤波算法本文提出了加权全局迭代参数卡尔曼滤波算法。参数卡尔曼滤波算法可避免系统参数和状态变量之间的非线性耦合 ,同时通过带有目标函数的全局迭代算法保证能够获取到稳定、收敛的识别结果。分别针对线性结构模型和随动强化双线性结构模型进行了仿真参数识别。结果显示 ,不加权的全局迭代参数卡尔曼滤波算法对线性系统是有效的 ,而对非线性系统必须使用加权的全局迭代参数卡尔曼滤波算法。当信噪比较大 ,迭代无法得到收敛的结果时 。 展开更多
关键词 系统识别 参数卡尔曼滤波 加权全局 线性系统
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大跨度悬索桥结构架设参数迭代算法研究 被引量:4
8
作者 杨孟刚 陈政清 乔建东 《长沙铁道学院学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期1-5,13,共6页
针对已有计算方法存在的不足之处 ,采用几何非线性有限元法 ,提出了一种精确确定大跨度悬索桥架设参数的迭代算法 .该法考虑了鞍座的偏位 ;二期恒载由主缆和加劲梁共同承担的实际情况 ;一期恒载 (加劲梁和吊杆重量 )作用的实际结构形式... 针对已有计算方法存在的不足之处 ,采用几何非线性有限元法 ,提出了一种精确确定大跨度悬索桥架设参数的迭代算法 .该法考虑了鞍座的偏位 ;二期恒载由主缆和加劲梁共同承担的实际情况 ;一期恒载 (加劲梁和吊杆重量 )作用的实际结构形式为鞍座、索塔、吊杆、加劲梁体系 .江阴长江大桥架设参数的计算算例表明 :该算法收敛快 。 展开更多
关键词 悬索桥 几何非线性 有限元 架设参数 算法
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一种用于求压电材料复参数的快速迭代算法 被引量:1
9
作者 叶会英 浦昭邦 《压电与声光》 CSCD 北大核心 1999年第6期502-506,共5页
要精确地描述压电材料的性能,必须把压电材料的参数作为复数考虑。文章提出一种新的自动迭代算法,通过测量压电陶瓷的4种标准型振子谐振峰附近的阻抗(或导纳),即可由程序自动求出压电陶瓷的全部材料系数。与常用的迭代法相比,本... 要精确地描述压电材料的性能,必须把压电材料的参数作为复数考虑。文章提出一种新的自动迭代算法,通过测量压电陶瓷的4种标准型振子谐振峰附近的阻抗(或导纳),即可由程序自动求出压电陶瓷的全部材料系数。与常用的迭代法相比,本文迭代法巧妙的初值选取方法及选代频率点的选择,使得算法精度高,迭代次数少。 展开更多
关键词 压电材料 参数测量 算法 压电陶瓷
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求解一类线性问题的两种迭代算法的并行性能分析 被引量:1
10
作者 罗掌华 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2001年第1期43-47,共5页
讨论了针对求解线性问题 Y=(A B) Y+Φ1 的 OOPI算法和 MPID算法的并行性能 .在对算法的并行执行过程进行描述之后 ,文中给出了两种算法的存储性能要求和并行加速比 .通过分析之后发现 ,OOPI算法的并行性能依赖于对 m× m阶矩阵分... 讨论了针对求解线性问题 Y=(A B) Y+Φ1 的 OOPI算法和 MPID算法的并行性能 .在对算法的并行执行过程进行描述之后 ,文中给出了两种算法的存储性能要求和并行加速比 .通过分析之后发现 ,OOPI算法的并行性能依赖于对 m× m阶矩阵分解 ,而 MPID算法却难以在处理机之间平均分配负载 ,这降低了并行机的有效利用率 ,为克服这两种算法在并行计算上的缺陷 ,提出了 OMPID算法 。 展开更多
关键词 算法 并行计算 最佳多参数 收敛性 并行性能 线性问题 存储性能
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加工螺旋槽用盘形铣刀调整参数的迭代算法
11
作者 赵敬云 任春红 张亚梅 《工具技术》 北大核心 2006年第9期42-45,共4页
研究了加工螺旋槽用盘形成形铣刀调整参数的计算机算法,利用迭代算法得出调整参数的初值,利用计算机模拟刀具廓形,对廓形误差进行迭代修正,从而可获得调整参数的最优值。
关键词 盘形铣刀 调整参数 螺旋槽 廓形误差 计算机模拟 算法
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基于EM的隐马氏过程随机迭代算法及其在生物序列启动子识别中的应用
12
作者 罗泽举 朱思铭 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第6期195-199,共5页
随着后基因组时代的到来,如何去揭示序列背后隐藏的生命信息已成为当前生命科学探讨的主题。而控制基因表达的正是启动子序列,如何去识别和预测序列的启动子区域是基因研究的重点课题。隐马尔可夫模型是最近几年研究基因最主要的模型。... 随着后基因组时代的到来,如何去揭示序列背后隐藏的生命信息已成为当前生命科学探讨的主题。而控制基因表达的正是启动子序列,如何去识别和预测序列的启动子区域是基因研究的重点课题。隐马尔可夫模型是最近几年研究基因最主要的模型。本文首先探讨了EM算法并提出了随机迭代算法,在初始状态分布和散发矩阵都随机假设,而转移矩阵由序列计算出的条件下对人类启动子序列进行识别,平均识别率达到了92.05%。改进了多分类问题中的“投票策略”,提出了“一票决定”算法,使算法次数由O(N2)降到了O(N),由此对多个DNA家族进行分类,正确率达90.73%。从结果上看,在两类问题上,支持向量机比隐马尔可夫模型优越,但在处理多分类问题上隐马尔可夫模型却比支持向量机有更强的分类能力。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 随机算法 “一票决定”算法 启动子的识别和分类
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直接快速迭代滤波分解的刀具磨损状态识别方法
13
作者 苗志滨 殷再航 +2 位作者 蒙占彬 丛晓红 崔哲 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第12期2123-2131,共9页
针对传统特征提取的刀具磨损状态识别不能充分表征振动信号磨损特征导致磨损状态识别精度不高的问题,提出了一种直接快速迭代滤波分解方法(Direct fast iterative filtering decomposition,dFIF)结合黏菌优化支持向量机(Slime mould alg... 针对传统特征提取的刀具磨损状态识别不能充分表征振动信号磨损特征导致磨损状态识别精度不高的问题,提出了一种直接快速迭代滤波分解方法(Direct fast iterative filtering decomposition,dFIF)结合黏菌优化支持向量机(Slime mould algorithm-Support vector machine,SMA-SVM)的刀具磨损状态识别方法。首先,通过直接快速迭代滤波分解方法(dFIF)对铣刀振动信号进行分解处理;其次,对分解产生的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)使用加权稀疏峭度指标(Weighted sparseness kurtosis,WSK)进行计算评分,选择评分高的IMF进行降噪重构;最后,利用黏菌优化支持向量机(SMA-SVM)构建分类优化模型,将重构信号特征通过主成分分析(Principal component analysis,PCA)降维后输入优化模型,进行刀具磨损状态的分类识别。实验结果证明,提出的刀具磨损识别率高达99.8%,相比较于对比实验该方法能够快速、准确的识别铣刀的4种磨损状态,有一定的实践意义和研究价值。 展开更多
关键词 直接快速滤波分解 刀具磨损识别 支持向量机 黏菌算法
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基于迭代算法和神经网络的PID控制参数的优化与应用
14
作者 陈书谦 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期197-202,共6页
根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到... 根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到满意效果的优势以及基于迭代学习算法,使PID控制更加精确。在车型机器人中进行了仿真实验并验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 PID控制 算法 参数优化 神经网络
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一种基于响应的振动系统参数识别的迭代方法
15
作者 吴国荣 《浙江海洋学院学报(自然科学版)》 CAS 2008年第3期297-300,共4页
研究了振动反问题,提出了一种适用于振动系统参数识别的迭代方法。该方法把振动控制方程转化为状态方程,基于振动系统的时域响应,通过构造一种矩阵迭代算法来反演系统参数。数值算例表明本文方法具有较快的收敛速度和较高的精度。
关键词 参数识别 振动 结构
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基于迭代算法的新词识别 被引量:7
16
作者 赵小宝 张华平 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期154-158,164,共6页
新词识别是中文信息处理的重要基础,但中文字符极强的构词能力给新词检测带来较大困难。受对偶原理的启发,提出一种基于迭代算法的新词识别算法。对目标语料进行分词和词性标注,通过两遍扫描进行字符串统计并提取重复模式。结合词语结... 新词识别是中文信息处理的重要基础,但中文字符极强的构词能力给新词检测带来较大困难。受对偶原理的启发,提出一种基于迭代算法的新词识别算法。对目标语料进行分词和词性标注,通过两遍扫描进行字符串统计并提取重复模式。结合词语结构的特征,迭代使用重复模式互信息、左(右)熵,左(右)邻右(左)平均熵等特征进行新词识别,获得候选新词列表。利用中文词语搭配库对候选新词列表进行最后一次过滤得到最终新词列表。实验结果表明,利用该方法进行新词识别,P@10值达到100%,P@100值提高至90%,左(右)邻右(左)平均熵可在一定程度上提高新词识别的准确率。 展开更多
关键词 对偶原理 新词识别 算法 信息熵 重复模式 中文词语搭配库
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哼唱曲调识别与记谱的迭代改进算法 被引量:5
17
作者 杨岱锦 帅子恒 罗文博 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期228-234,共7页
哼唱记谱是音乐创作谱曲的重要方法与过程。该文分析了受多种环境因素影响的复杂哼唱音频基本特征;基于加窗傅里叶变换方法,以音符为单位对哼唱音频进行区域性的划分、定义和特征提取,提出了以相对振幅为依据快速提取基频的方法,设计出... 哼唱记谱是音乐创作谱曲的重要方法与过程。该文分析了受多种环境因素影响的复杂哼唱音频基本特征;基于加窗傅里叶变换方法,以音符为单位对哼唱音频进行区域性的划分、定义和特征提取,提出了以相对振幅为依据快速提取基频的方法,设计出一种可变区域的傅里叶变换迭代算法。采用Python 3.6编程实现了上述迭代算法,自动获取哼唱音符的音高和音长并形成数字乐谱,实验测试准确率达到84.3%。上述结果表明,该算法能更加精确地识别哼唱曲调,为开发精准辅助作曲软件提供了一种可行的识别与记谱算法,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 音频识别 基频提取 哼唱记谱 算法 加窗傅里叶变换
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一种新型月球地形自动识别迭代算法 被引量:5
18
作者 黎战凯 常伊人 +1 位作者 陈佳恒 田小林 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期72-79,共8页
针对现有月球地形自动识别算法的识别率和精确度较低的问题,提出一种结合CCD图像和DEM数据信息,自动识别月球地形的动态分块迭代算法,实现了识别率和识别精度的双重提高。新算法提取CCD和DEM数据中月表地形的不同特征来构建图像子块的... 针对现有月球地形自动识别算法的识别率和精确度较低的问题,提出一种结合CCD图像和DEM数据信息,自动识别月球地形的动态分块迭代算法,实现了识别率和识别精度的双重提高。新算法提取CCD和DEM数据中月表地形的不同特征来构建图像子块的特征向量,再对特征向量聚类区分月球地形。算法根据输入图像的精度决定初始子块尺寸,提取子块的特征向量后聚类区分月海、月陆。每轮输出分类可信度高的子块结果后,会对分类结果可信度较低的子块进行细分,对细分后的子块重新提取特征向量并再次聚类分类,直到迭代算法终止。新算法已在三个典型的月面区域:虹湾(SI)、H010和危海(Crisium)区域进行了测试,试验结果与现有的地形分块识别算法相比,新算法的识别率和相关kappa系数均优于已知的自动识别算法结果。 展开更多
关键词 月球地形 月海和月陆 自动识别 特征提取 算法
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基于贪心迭代算法的城轨交通网络关键节点识别技术 被引量:3
19
作者 李三江 杨昊成 +1 位作者 朱光剑 赵云 《现代电子技术》 2021年第24期102-106,共5页
针对城市轨道交通网络中关键节点的识别准确度低与执行耗费时间长等问题,文中展开了进一步的算法优化研究。基于复杂网络理论和贪心迭代算法原理的思想,构建了适用于城市轨道交通网络的关键节点识别算法。该算法在分析图的理论基础上,... 针对城市轨道交通网络中关键节点的识别准确度低与执行耗费时间长等问题,文中展开了进一步的算法优化研究。基于复杂网络理论和贪心迭代算法原理的思想,构建了适用于城市轨道交通网络的关键节点识别算法。该算法在分析图的理论基础上,对复杂网络进行定义和分类,改进了经典Page Rank算法中所存在的“均分跳转”缺陷,充分考虑了复杂网络中缺失节点对其他节点所产生的各种综合影响。同时,文中引入了节点之间的相似比、度值比和关键度等多种指标,最终提出基于贪心迭代算法思想的关键节点识别算法。采用成都地铁的实际数据进行仿真计算,结果表明,在相同的攻击条件下,与经典Page Rank算法相比,基于贪心迭代思想的关键节点识别算法具有较高的识别准确度与更少的执行时间消耗。 展开更多
关键词 城轨交通 复杂网络 关键节点识别 贪心算法 网络分类 仿真计算
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基于自迭代主元抽取的工作模态参数识别
20
作者 张天舒 王成 +3 位作者 官威 王建英 刘艳 谢晓东 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第2期323-333,共11页
针对传统批处理主成分分析工作模态参数识别中存在的矩阵奇异值或特征值分解病态问题,本文提出了一种基于自迭代主元抽取的工作模态参数识别方法。与传统批处理主成分分析通过矩阵分解一次获得所有主成分不同,该方法通过自迭代逐一抽取... 针对传统批处理主成分分析工作模态参数识别中存在的矩阵奇异值或特征值分解病态问题,本文提出了一种基于自迭代主元抽取的工作模态参数识别方法。与传统批处理主成分分析通过矩阵分解一次获得所有主成分不同,该方法通过自迭代逐一抽取主成分从而实现主要贡献工作模态的逐一识别。理论分析表明,该方法的时间复杂度和空间复杂度比传统批处理主成分分析工作模态参数识别方法更低。在简支梁仿真数据集上的识别结果表明,自迭代主元抽取算法可以从平稳随机响应信号中有效地识别出线性时不变结构的主要贡献模态振型和固有频率,在响应测点和采样时间较多时其时间开销较传统方法也更小。 展开更多
关键词 工作模态参数识别 主成分分析 奇异值 病态问题 主元抽取
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