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基于RMSprop的粒子群优化算法被引量：20: 1; 作者张天泽李元香 +1 位作者项正龙李梦莹《计算机工程与设计》北大核心 2021年第3期642-648,共7页; 粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优。结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO。考虑粒子每一个维度的速度变化... 展开更多; 关键词粒子群算法 RMSprop算法自适应梯度下降惯性权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

三重集约束下的自适应SSLBoost分类方法: 2; 作者原鑫王振友《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2376-2380,共5页; 在分类问题中,常用的高效算法有半监督学习算法、Bagging算法和Boosting算法等,当标记数据很少、数据间差异较大时,很难找到有效的规则来分类。针对此问题提出了三重集约束下的Boosting分类算法,对标记数据、伪标记数据、无标记数据进... 展开更多; 关键词 BOOSTING算法空间稳定点三重集约束梯度下降平衡函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型被引量：2: 3; 作者谷宇峰张道勇 +3 位作者阮金凤王琴张晨朔张臣《科学技术与工程》北大核心 2021年第26期11064-11074,共11页; 渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,... 展开更多; 关键词渗透率预测机器学习模型拟合分析高效梯度提升决策模型均值权重筛选算法坐标下降算法前馈神经网络模型支持向量拟合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向“云-边-端”算力系统的计算和传输联合优化方法被引量：10: 4; 作者陈星延张雪松 +2 位作者谢志龙赵宇吴钢《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期719-734,共16页; “云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源,对于算力网络建设具有重要意义.基于此,提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优... 展开更多; 关键词 "云—边—端"算力网络异构资源协同优化队列模型随机优化波利亚重球梯度下降算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SGDM优化IWOA-CNN的配电网工程造价控制研究被引量：15: 5; 作者李康鲍刚 +1 位作者徐瑞刘毅楷《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期692-702,共11页; 为了控制配电网工程项目的成本,需准确预测配电网工程造价,本文提出一种基于带动量因子的随机梯度下降(stochastic gradient descent with momentum factor, SGDM)优化的改进鲸鱼算法-卷积神经网络工程造价预测模型。首先,考虑回路数、... 展开更多; 关键词配电网工程造价鲸鱼算法卷积神经网络随机梯度下降优化器贝叶斯优化非线性收敛因子自适应权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合预处理BiCGStab和CUDA的BLT快速并行前向方法被引量：1: 6; 作者冯金超李祎楠 +1 位作者李哲贾克斌《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1658-1665,共8页; 针对基于简化球谐波(simplified spherical harmonics,SPN)方程开展生物发光断层成像(bioluminescence tomography,BLT)前向问题研究时计算量大、求解速度偏慢的问题,提出了一种基于稳定双共轭梯度下降(biconjugate gradient stabilized... 展开更多; 关键词生物发光断层成像简化球谐波方程预处理稳定双共轭梯度下降算法统一计算设备架构(CUDA); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RMSprop的粒子群优化算法被引量：20: 1; 作者张天泽李元香项正龙李梦莹; 机构武汉大学计算机学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2021年第3期642-648,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61672391)。; 文摘粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优。结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO。考虑粒子每一个维度的速度变化及动量,进行自适应动态惯性权重设置,使算法在全局寻优和局部寻优之间达到良好平衡。选取10个典型测试函数,将改进后的粒子群算法(RMSPSO)与4个主流粒子群算法进行实验对比分析,实验结果表明,在单峰、多峰和组合函数上,RMSPSO算法在收敛速度和收敛精度上取得了明显进步。; 关键词粒子群算法 RMSprop算法自适应梯度下降惯性权重; Keywords particle swarm optimization RMSprop algorithm adaptive gradient descent inertia weight; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名三重集约束下的自适应SSLBoost分类方法: 2; 作者原鑫王振友; 机构广东工业大学应用数学学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2376-2380,共5页; 基金广州市科技计划资助项目(201707010435)。; 文摘在分类问题中,常用的高效算法有半监督学习算法、Bagging算法和Boosting算法等,当标记数据很少、数据间差异较大时,很难找到有效的规则来分类。针对此问题提出了三重集约束下的Boosting分类算法,对标记数据、伪标记数据、无标记数据进行三重约束划分;同时引入平衡函数将更新数据的近邻两点加权,确立数据空间稳定点;根据稳定点信息对分类器进行迭代,采用梯度下降法使得平衡函数收敛,得到最终的伪标记数据和分类器。经过UCI九个数据集的实验,验证了该算法更为高效、可行。; 关键词 BOOSTING算法空间稳定点三重集约束梯度下降平衡函数; Keywords Boosting algorithm space stability point triple set constraints gradient descent balanced function; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型被引量：2: 3; 作者谷宇峰张道勇阮金凤王琴张晨朔张臣; 机构自然资源部油气资源战略研究中心中国石油长庆油田采油五厂; 出处《科学技术与工程》北大核心 2021年第26期11064-11074,共11页; 文摘渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,同时较多超参数的使用使其预测状态难以最优,为此采用MIV(mean impact value)算法和CD(coordinate descent)算法对模型进行改进。为验证提出模型的预测性能,以姬塬油田西部长8段致密砂岩储层为例进行研究。设计了三个实验分别对提出模型进行性能分析。根据实验结果发现MIV和CD的使用能提高LightGBM的预测性能,同时提出模型在预测上较常规混合机器学习模型表现更为高效。实验结果证明提出模型可在纯数据驱动下高效地预测渗透率,较经典物理模型更具有适用性和推广性。; 关键词渗透率预测机器学习模型拟合分析高效梯度提升决策模型均值权重筛选算法坐标下降算法前馈神经网络模型支持向量拟合模型; Keywords permeability prediction machine learning models model fitting analysis light gradient boosting machine model mean impact value algorithm coordinate descent algorithm feed forward neural network model support vector regression model; 分类号 P618.13 [天文地球—矿床学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向“云-边-端”算力系统的计算和传输联合优化方法被引量：10: 4; 作者陈星延张雪松谢志龙赵宇吴钢; 机构西南财经大学数字经济与交叉科学创新研究院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期719-734,共16页; 基金四川省自然科学基金项目(2023NSFSC0032,2023NSFSC0114)。; 文摘 “云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源,对于算力网络建设具有重要意义.基于此,提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优化方案,旨在从应用服务模型、网络状态感知和资源联合优化3方面提供一套系统性解决方案.首先,根据通用应用服务的特性,改进了传统网络服务的链状表征模型,提出了广义图结构的通用服务模型.其次,为表征异构网络状态的动态规律,提出了用于建模计算和传输时变负载的双虚拟队列结构.再次,为降低在大规模算力网络中计算和传输资源联合优化的问题复杂度,提出了一种基于图概念的增广图模型,该模型能够将计算和传输联合优化问题转化为增广图的路由问题,简化了异构资源联合优化问题的形式化表征难度.为实际解决该问题,设计了基于波利亚重球法(Polyak heavy-ball method)的异构资源协同优化算法,并给出了算法复杂度和相关理论的性能分析.最后,通过数值仿真和原型系统实验,验证了算法理论性能的正确性,以及在服务效用和资源成本等方面对比同期3种相关解决方案的性能优势.; 关键词 "云—边—端"算力网络异构资源协同优化队列模型随机优化波利亚重球梯度下降算法; Keywords cloud-edge-end computing first network collaborative optimization of heterogeneous resources queue model stochastic optimization Polyak heavy-ball gradient descent algorithm; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SGDM优化IWOA-CNN的配电网工程造价控制研究被引量：15: 5; 作者李康鲍刚徐瑞刘毅楷; 机构三峡大学电气与新能源学院; 出处《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期692-702,共11页; 基金国家自然科学基金项目(61876097)。; 文摘为了控制配电网工程项目的成本,需准确预测配电网工程造价,本文提出一种基于带动量因子的随机梯度下降(stochastic gradient descent with momentum factor, SGDM)优化的改进鲸鱼算法-卷积神经网络工程造价预测模型。首先,考虑回路数、杆塔数、导线、地形、地质、风速、覆冰、导线截面、混凝土杆、塔材、绝缘子(直线)、绝缘子(耐张)、基坑开方、基础钢材、底盘和水泥对配电网工程造价的影响,建立了非线性函数关系;采用SGDM优化器改进的卷积神经网络对函数进行逼近,并用贝叶斯方法优化卷积神经网络的超参数;利用改进的鲸鱼算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)优化卷积神经网络,找出卷积神经网络的最优学习率。数值算例表明,新模型预测效果较好,并提出相应的控制策略。; 关键词配电网工程造价鲸鱼算法卷积神经网络随机梯度下降优化器贝叶斯优化非线性收敛因子自适应权重; Keywords distribution network engineering cost whale optimization algorithm convolutional neural network stochastic gradient descent with momentum factor(SGDM)optimizer Bayesian optimization nonlinear convergence factor adaptive weight; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合预处理BiCGStab和CUDA的BLT快速并行前向方法被引量：1: 6; 作者冯金超李祎楠李哲贾克斌; 机构北京工业大学信息学部; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1658-1665,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(81370038) 北京市自然科学基金资助项目(7142012) 北京市科技新星计划资助项目(Z141101001814107); 文摘针对基于简化球谐波(simplified spherical harmonics,SPN)方程开展生物发光断层成像(bioluminescence tomography,BLT)前向问题研究时计算量大、求解速度偏慢的问题,提出了一种基于稳定双共轭梯度下降(biconjugate gradient stabilized,Bi CGStab)的快速并行求解算法.该算法结合不完全Cholesky分解的预处理方式与压缩行格式存储法(compressed row storage scheme,CSR)的稀疏矩阵存储方式,并采用统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)实现了并行加速.数值仿真结果表明,该算法在保证前向问题求解准确度的同时可以极大地缩短求解时间.; 关键词生物发光断层成像简化球谐波方程预处理稳定双共轭梯度下降算法统一计算设备架构(CUDA); Keywords bioluminescence tomography simplified spherical harmonics equations preconditioned bi-conjugate gradient stabilized method compute unified device architecture （CUDA）; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于RMSprop的粒子群优化算法	张天泽李元香项正龙李梦莹	《计算机工程与设计》北大核心	2021	20	在线阅读下载PDF 职称材料
2	三重集约束下的自适应SSLBoost分类方法	原鑫王振友	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型	谷宇峰张道勇阮金凤王琴张晨朔张臣	《科学技术与工程》北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向“云-边-端”算力系统的计算和传输联合优化方法	陈星延张雪松谢志龙赵宇吴钢	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2023	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于SGDM优化IWOA-CNN的配电网工程造价控制研究	李康鲍刚徐瑞刘毅楷	《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2023	15	在线阅读下载PDF 职称材料
6	结合预处理BiCGStab和CUDA的BLT快速并行前向方法	冯金超李祎楠李哲贾克斌	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料