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常微分方程初值问题的几个2-正则算法
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作者 高峰 王仁宏 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第6期124-127,共4页
利用指数函数ex的几种形式对称的逼近式,构造了求解微分方程初值问题的几种数值方法,并证明了这几种数值方法为2 正则算法或在某种条件下为2 正则算法.
关键词 2-周期轨道 伪解 2-正则算法
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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量:1
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作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则算法 反向传播(BP)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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三维边界元法中几乎奇异积分的正则化算法 被引量:16
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作者 牛忠荣 王秀喜 周焕林 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期49-56,共8页
当源点靠近边界单元时,边界积分方程通常存在几乎奇异积分的计算难题.基于三角形单元,将源点到单元的距离与单元特征长度比值定义为接近度,用于度量边界单元中积分奇异性的程度.将单元上的面积分在局部的极坐标系ρθ下表示,利用一些初... 当源点靠近边界单元时,边界积分方程通常存在几乎奇异积分的计算难题.基于三角形单元,将源点到单元的距离与单元特征长度比值定义为接近度,用于度量边界单元中积分奇异性的程度.将单元上的面积分在局部的极坐标系ρθ下表示,利用一些初等函数的积分公式,获得对变量ρ作单层积分的解析表达式.几乎强奇异和超奇异面积分被转化为沿单元围道上一系列线积分,而Gauss数值积分能够有效计算这些线积分.应用该算法分析三维弹性薄壁结构获得了成功. 展开更多
关键词 弹性力学 边界元法 奇异积分 正则算法 极坐标系 高斯积分 轴向位移 轴向应力
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基于贝叶斯正则化算法BP神经网络钒电池SOC预测 被引量:14
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作者 杨春生 牛红涛 +1 位作者 隋良红 李明兴 《现代电子技术》 北大核心 2016年第8期158-161,共4页
电池荷电状态(SOC)用于表征电池的剩余电量,是全钒液流电池的一个重要参数。在此介绍常用的钒电池SOC预测方法,并对比其优缺点。基于电池SOC的非线性特征,提出采用BP神经网络预测钒电池的SOC,并采用L-M优化算法以及贝叶斯正则化算法对... 电池荷电状态(SOC)用于表征电池的剩余电量,是全钒液流电池的一个重要参数。在此介绍常用的钒电池SOC预测方法,并对比其优缺点。基于电池SOC的非线性特征,提出采用BP神经网络预测钒电池的SOC,并采用L-M优化算法以及贝叶斯正则化算法对网络进行优化。使用贝叶斯正则化改进的神经网络在对项目中全钒液流电池测试过程实时预测SOC。实验结果表明,采用贝叶斯正则化算法改进的神经网络能够提高SOC的实时预测精度,具有很好的实用前景。 展开更多
关键词 钒电池 荷电状态 BP神经网络 贝叶斯正则算法
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一维溶质运移源(汇)项系数反演的迭代正则化算法 被引量:9
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作者 李功胜 姚德 +1 位作者 马昱 杨富贵 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期582-588,共7页
对于多孔介质中发生物理化学反应的溶质运移现象,可以用带有非线性源(汇)项作用的一维对流弥散-反应扩散方程来描述,但方程中反映溶质吸附/解吸附能力的源(汇)项系数往往是未知的.本文讨论了基于出流端浓度观测数据的源项系数反演问题.... 对于多孔介质中发生物理化学反应的溶质运移现象,可以用带有非线性源(汇)项作用的一维对流弥散-反应扩散方程来描述,但方程中反映溶质吸附/解吸附能力的源(汇)项系数往往是未知的.本文讨论了基于出流端浓度观测数据的源项系数反演问题.根据Tikhonov正则化和矩阵的奇异值分解系统,建立了一种离散的迭代正则化算法,给出了算法实现步骤.数值模拟结果表明该算法不仅精度高,而且对于数据的随机扰动具有稳定性.最后应用建立的算法反演计算了一个具体的土柱试验源项系数,数值结果也表明文中所构造算法的有效性. 展开更多
关键词 一维溶质运移 对流弥散一反应扩散方程 系数反演问题 迭代正则算法
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电阻抗静态成像中混合正则化算法抗噪性能的仿真研究 被引量:5
6
作者 黄嵩 张占龙 +1 位作者 罗辞勇 何为 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期309-313,共5页
测量噪声是制约电阻抗成像技术实用化的一个主要障碍,为提高电阻抗静态重构的抗噪性能,将离散变差函数作为罚函数引入到重构的正则化算法中,形成混合正则化算法。通过设定算例的降噪重构证明:所提算法在抗干扰性能和成像质量方面,均明... 测量噪声是制约电阻抗成像技术实用化的一个主要障碍,为提高电阻抗静态重构的抗噪性能,将离散变差函数作为罚函数引入到重构的正则化算法中,形成混合正则化算法。通过设定算例的降噪重构证明:所提算法在抗干扰性能和成像质量方面,均明显优于常用的Tikhonov正则化算法。该算法对促进电阻抗成像技术临床运用具有积极意义。 展开更多
关键词 电阻抗成像 变差函数 混合正则算法 抗干扰
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基于混合正则化算法的颅内异物电阻抗成像仿真研究 被引量:4
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作者 黄嵩 张占龙 +1 位作者 姚骏 何为 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期695-699,共5页
为提高电阻抗静态重构图像的质量,研究将离散变差函数引入到重构算法中,形成混合正则化重构算法,并对计及颅骨的颅内异物进行了重构成像。与常用的Tikhonov正则化算法相比,混合正则化重构算法对重构信息的分辨能力显著提高,能有效克服... 为提高电阻抗静态重构图像的质量,研究将离散变差函数引入到重构算法中,形成混合正则化重构算法,并对计及颅骨的颅内异物进行了重构成像。与常用的Tikhonov正则化算法相比,混合正则化重构算法对重构信息的分辨能力显著提高,能有效克服低电导率颅骨对颅内信息的屏蔽效应,显著改善所得重构图像质量,与设定病例的医学图像相符。这一成果提高了电阻抗静态成像技术在颅内异物定位方面的质量,为电阻抗静态成像技术的实用化打下了基础。 展开更多
关键词 电阻抗成像(EIT) 变差函数 混合正则算法 颅内异物
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基于广义正则化的ECT图像重建算法 被引量:8
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作者 马敏 郭琪 闫超奇 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1851-1857,1872,共8页
针对电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)系统图像重建过程中Tiknonov正则化引起的解的过度光滑和奇异值分解算法引起的数值不稳定,提出了一种更为广义的正则化算法。利用正定矩阵对正则化目标函数的惩罚相修正,使其... 针对电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)系统图像重建过程中Tiknonov正则化引起的解的过度光滑和奇异值分解算法引起的数值不稳定,提出了一种更为广义的正则化算法。利用正定矩阵对正则化目标函数的惩罚相修正,使其可以对包含非光滑性信息的图像进行更准确重构,在目标函数求解过程中引入对角权值矩阵,对基于l2范数的数据项改进,通过重建图像质量、图像相对误差、图像相对系数等指标对3种算法进行评估。实验结果表明,广义正则化算法相比Tiknonov正则化算法和奇异值分解算法,可以对物场中不同介质有效区分,避免图像的过度平滑,分辨率较高,重建质量较好。 展开更多
关键词 电容层析成像 过度光滑 正定矩阵 广义正则算法 图像重建
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不适定方程正则化算法的谱分解式 被引量:31
9
作者 沈云中 许厚泽 《大地测量与地球动力学》 CSCD 2002年第3期10-14,共5页
从观测方程系数矩阵的谱分解着手探讨不适定方程的正则化算法。利用谱分解式阐明了正则化的主要作用是平滑对参数估值比较敏感的观测误差的高频分量 ,完整给出了最小二乘平差、秩亏平差和病态方程正则化解的谱分解公式 。
关键词 正则算法 不适定方程 谱分解式 观测方程系数矩阵 最小二乘平差 秩亏平差
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大地电磁自适应正则化反演算法 被引量:155
10
作者 陈小斌 赵国泽 +2 位作者 汤吉 詹艳 王继军 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期937-946,共10页
针对大地电磁正则化反演中正则化因子的选取困难问题提出了自适应正则化反演算法(AdaptiveRegularizedInversionAlgorithm,ARIA).在该算法中,①提出了一种新的数据方差处理方法:数据方差规范化,使得数据方差的大小只对数据的拟合发生影... 针对大地电磁正则化反演中正则化因子的选取困难问题提出了自适应正则化反演算法(AdaptiveRegularizedInversionAlgorithm,ARIA).在该算法中,①提出了一种新的数据方差处理方法:数据方差规范化,使得数据方差的大小只对数据的拟合发生影响,不对数据目标函数和模型约束目标函数的权重产生影响,从而减少了正则化因子取值的影响因素;②提出了粗糙度核矩阵的概念,并给出了由基本结构插值基函数计算粗糙度核矩阵的公式,使得模型目标函数的构建更为简便、直接;③根据数据目标函数、模型约束目标函数和正则化因子之间的关系,提出了两种正则化因子自适应调节方法.本文详细阐述了最平缓模型约束下的大地电磁一维连续介质反演的ARIA实现,以几个算例的分析比较来说明ARIA的有效性. 展开更多
关键词 自适应正则化反演算法 目标函数 粗糙度核矩阵 大地电磁 连续介质
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一种半监督协同训练的正则化算法 被引量:4
11
作者 王娇 罗四维 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第7期215-218,共4页
半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。从正则化角度研究协同训练,利用假设空间的度量结构定义学习函数的光滑性和一致性,在每个视图内的学习过程中以函数光滑性为约束条件,在多个视... 半监督学习是机器学习领域的研究热点。协同训练研究数据有多个特征集时的半监督学习问题。从正则化角度研究协同训练,利用假设空间的度量结构定义学习函数的光滑性和一致性,在每个视图内的学习过程中以函数光滑性为约束条件,在多个视图的协同学习过程中以函数一致性为约束条件,创新性地提出一种两个层次的正则化算法,同时使用函数的光滑性和一致性进行正则化。实验表明,该算法较仅使用光滑性或仅使用一致性的正则化方法在预测性能上有显著提高。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 半监督学习 多视图学习 正则算法
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具有能量奖励策略的微正则退火算法 被引量:2
12
作者 徐俊杰 忻展红 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期1842-1844,共3页
为提高微正则退火算法求解旅行推销员问题的最终解质量,提出一种对妖的能量进行奖励的策略,在拒绝状态时增大妖所携带的能量,用以提高脱离局部极值的能力.按照能量奖励后是否做限界检查,给出了无上界约束和有上界约束两种实施方式.仿真... 为提高微正则退火算法求解旅行推销员问题的最终解质量,提出一种对妖的能量进行奖励的策略,在拒绝状态时增大妖所携带的能量,用以提高脱离局部极值的能力.按照能量奖励后是否做限界检查,给出了无上界约束和有上界约束两种实施方式.仿真显示无上界约束的能量奖励策略能够提高最终解的质量,而有上界约束不能提高算法性能.为加快应用该策略后的收敛速度,设计了一种容忍机制,降低了搜索到最优解时的平均目标评价次数. 展开更多
关键词 旅行推销员问题 正则退火算法 配送路径
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带限信号重建的一种新的代数正则化算法
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作者 张庆翠 孟繁桢 +1 位作者 王怀瑞 王萍 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 2000年第2期172-175,共4页
基于 Tikhonov的正则化思想 ,提出了带限信号的一种新的代数正则化算法 .该算法计算复杂性较低 。
关键词 信号重建 不适定问题 代数正则算法 带限信号
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基于总变差正则化算法的三维肺部呼吸过程电阻抗成像方法
14
作者 王琦 陆纪璇 +1 位作者 李秀艳 段晓杰 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第6期53-60,共8页
为了提高对肺部呼吸运动进行连续监测的精确性,针对二维成像不能满足人体结构成像需求的问题,利用三维电阻抗断层成像技术(electrical impedance tomography,EIT)对肺部呼吸过程进行成像,采用总变差正则化(total variation,TV)算法与Tik... 为了提高对肺部呼吸运动进行连续监测的精确性,针对二维成像不能满足人体结构成像需求的问题,利用三维电阻抗断层成像技术(electrical impedance tomography,EIT)对肺部呼吸过程进行成像,采用总变差正则化(total variation,TV)算法与Tikhonov正则化算法实现肺部三维EIT成像,并对2种算法在不同呼吸状态下的图像重建结果的误差与肺区域比(lung regional ratio,LRR)进行对比与评价。结果表明:与传统Tikhonov正则化算法相比,仿真数据中,TV算法使三维肺部EIT成像误差降低了58.86%,肺区域比(LRR)准确率提高了14.58%;实验数据中,TV算法使成像误差降低了53.81%,LRR准确率提高了16.33%;说明TV算法比Tikhonov正则化算法更适合进行三维EIT图像重建工作,证明了三维EIT用于人体呼吸运动监测的可行性。 展开更多
关键词 总变差正则算法 肺部三维成像 电阻抗断层成像技术 肺部呼吸 连续监测
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含噪动态光散射测量数据反演中正则化算法与Chahine算法的比较 被引量:2
15
作者 修文正 申晋 +3 位作者 肖莹莹 徐敏 王雅静 尹丽菊 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期153-159,共7页
采用两种常用的粒度反演方法——正则化和Chahine算法,对90nm与250nm单峰分布、50nm与200nm双峰分布、100nm与300nm双峰分布的模拟动态光散射数据,以及105nm、300nm标准颗粒的实测动态光散射数据进行了反演分析.结果表明:噪声水平的高... 采用两种常用的粒度反演方法——正则化和Chahine算法,对90nm与250nm单峰分布、50nm与200nm双峰分布、100nm与300nm双峰分布的模拟动态光散射数据,以及105nm、300nm标准颗粒的实测动态光散射数据进行了反演分析.结果表明:噪声水平的高低是影响粒度分布反演准确性的关键因素之一,反演结果的准确性随噪声水平的增加而降低,噪声水平超过某一阈值后,将无法得到有意义的反演结果;不同反演方法具有不同的抗噪能力,在低噪声水平下反演结果无显著差别,随着噪声水平的增加,反演结果表现出很大差异;正则化方法通过正则参数的选择可以有效抑制噪声影响,表现出强于Chahine算法的抗噪能力;与Chahine算法相比,正则化方法不需要假定初始分布,因此,在噪声较大的实验或生产过程中进行颗粒分布测量时,宜采用正则化方法. 展开更多
关键词 散射测量 粒度分布 颗粒测量 反问题 正则算法 Chahine算法
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半航空瞬变电磁自适应正则化-阻尼最小二乘算法研究 被引量:12
16
作者 杨聪 毛立峰 +2 位作者 毛鑫鑫 王成 郭明 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期137-146,共10页
反演问题一直是地球物理的重点研究问题之一。本文以长导线源半航空瞬变电磁为例,对时间域半航空数据进行一维反演研究。将自适应正则化(ARIA)反演方法和阻尼最小二乘(LM)反演方法相结合,提出一种改进的反演方法:自适应正则化-阻尼最小... 反演问题一直是地球物理的重点研究问题之一。本文以长导线源半航空瞬变电磁为例,对时间域半航空数据进行一维反演研究。将自适应正则化(ARIA)反演方法和阻尼最小二乘(LM)反演方法相结合,提出一种改进的反演方法:自适应正则化-阻尼最小二乘(ARIA-LM)反演算法。本文选用三层理论模型对比阻尼最小二乘算法、自适应正则化反演算法与本文方法,并使用四层理论地层模型来验证算法的有效性和可靠性。结果表明:该算法在一定程度上对高阻分辨率增强,能有效提高反演的精度及稳定性。 展开更多
关键词 反演 自适应正则算法 阻尼最小二乘算法 半航空瞬变电磁
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基于自适应步长双参数正则化算法的超声波过程层析成像图像重建 被引量:2
17
作者 张琳 邵富群 周明 《计量学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期48-53,共6页
提出了一种新的自适应步长双参数正则化算法,对超声波层析成像系统检测浆体浓度分布进行图像重建。该算法利用转换矩阵将超定解作为先验信息,嵌入到正则化泛函中,避免重建图像被过度平滑,不仅成像速度较快且重建图像具有较高分辨率... 提出了一种新的自适应步长双参数正则化算法,对超声波层析成像系统检测浆体浓度分布进行图像重建。该算法利用转换矩阵将超定解作为先验信息,嵌入到正则化泛函中,避免重建图像被过度平滑,不仅成像速度较快且重建图像具有较高分辨率。仿真实验结果表明,相比于Tikhonov正则化算法以及Landweber算法,自适应步长双参数正则化算法重建图像的相关系数有明显提高并且边界信息更加可靠。 展开更多
关键词 计量学 超声波过程 自适应步长 双参数正则算法 先验信息 层析成像 图像重建
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微正则退火的双向蚁群优化算法 被引量:2
18
作者 周浩理 李太君 +1 位作者 肖沙 徐宁敏 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第4期127-129,133,共4页
双向蚁群搜索算法可以提高算法的搜索速度,并可以选择搜索的空间;微正则退火算法具有准确度高、速度快等优点,可以实现全局路径优化搜索。结合两种算法的优点,提出了双向蚁群微正则退火算法,用来求解海量数据网络下的旅行商问题。通过... 双向蚁群搜索算法可以提高算法的搜索速度,并可以选择搜索的空间;微正则退火算法具有准确度高、速度快等优点,可以实现全局路径优化搜索。结合两种算法的优点,提出了双向蚁群微正则退火算法,用来求解海量数据网络下的旅行商问题。通过实验表明:双向蚁群微正则退火算法不容易陷入局部最优解,且在寻找全局最优解和运行效率上都比其他算法更有优势。 展开更多
关键词 双向蚁群算法 正则退火算法 大规模 全局最优解
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基于能量分选的正则化匹配追踪改进算法 被引量:3
19
作者 孙斌 赵凯恒 《电子测量技术》 2016年第5期154-158,共5页
重构算法是压缩感知理论中重要的内容之一,而正则化匹配追踪算法因其优异的重构性能获得了广泛的应用。从正则化匹配追踪算法原子筛选原则出发,在相关性准则和正则化准则的基础上,提出了以能量分选为选择标准的ROMP改进算法。仿真实验证... 重构算法是压缩感知理论中重要的内容之一,而正则化匹配追踪算法因其优异的重构性能获得了广泛的应用。从正则化匹配追踪算法原子筛选原则出发,在相关性准则和正则化准则的基础上,提出了以能量分选为选择标准的ROMP改进算法。仿真实验证明,提出的ROMP改进算法在各个性能指标上均优于ROMP算法,验证了本改进算法的有效性和可靠性。在此基础上将其应用到雷达距离维成像中,取得了很好的成像效果。 展开更多
关键词 压缩感知 正则化匹配追踪算法 相关性准则 能量分选
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自适应阈值收缩算子的稀疏正则化图像重建算法 被引量:7
20
作者 张胜男 许燕斌 董峰 《中国科学院大学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2020年第2期242-247,共6页
针对图像重建中采用稀疏正则化算法时,阈值收缩算子的阈值参数难以选取的问题,提出一种采用自适应阈值收缩算子的稀疏正则化算法。该算法收缩算子的阈值参数在迭代求解过程中根据解的稀疏度进行更新;同时在该算子中引入权重系数,研究阈... 针对图像重建中采用稀疏正则化算法时,阈值收缩算子的阈值参数难以选取的问题,提出一种采用自适应阈值收缩算子的稀疏正则化算法。该算法收缩算子的阈值参数在迭代求解过程中根据解的稀疏度进行更新;同时在该算子中引入权重系数,研究阈值算子的衰减特性对图像重建质量的影响;并将该算法应用于电学层析成像的仿真和实验图像重建。结果表明:与传统的稀疏正则化算法相比,使用具有衰减特性的阈值收缩算子的稀疏正则化算法重建图像的性能指标有所提高。当被测物场的内含物分布较为简单时,采用较大的权重系数;当被测物场的内含物分布相对复杂时,使用较小的权重系数,有利于提高重建图像的质量。 展开更多
关键词 图像重建 稀疏正则算法 阈值收缩算子 自适应 衰减特性
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