一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法 被引量：1

1

作者 张家棋 李觉友 《运筹学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第2期47-57,共11页

梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的有效方法,但梯度裁剪参数的选取通常对训练模型的性能有较大的影响。为此,本文针对标准的差分隐私随机梯度下降算法进行改进。首先,提出一种自适应的梯度裁剪方法,即在传统裁剪方法基础上利用分位数和指数... 梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的有效方法,但梯度裁剪参数的选取通常对训练模型的性能有较大的影响。为此,本文针对标准的差分隐私随机梯度下降算法进行改进。首先,提出一种自适应的梯度裁剪方法,即在传统裁剪方法基础上利用分位数和指数平均策略对梯度裁剪参数进行自适应动态调整,进而提出一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法。其次,在非凸目标函数的情况下对提出的自适应算法给出收敛性分析和隐私性分析。最后,在MNIST、Fasion-MNIST和IMDB数据集上进行数值仿真。其结果表明,与传统梯度裁剪算法相比,本文提出的自适应梯度裁剪算法显著提高了模型精度。 展开更多

关键词 随机梯度下降算法 差分隐私 梯度裁剪 自适应性

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自适应光学系统随机并行梯度下降算法 被引量：5

2

作者 马慧敏 张鹏飞 +2 位作者 张京会 范承玉 王英俭 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1206-1210,共5页

随机并行梯度下降（SPGD）算法可以对系统性能指标直接优化来校正畸变波前。对基于SPGD算法的61单元自适应光学系统进行仿真模拟,分析了对不同初始静态畸变波前的校正能力,并比较了不同性能指标情况下的算法增益系数、扰动幅度值的选取... 随机并行梯度下降（SPGD）算法可以对系统性能指标直接优化来校正畸变波前。对基于SPGD算法的61单元自适应光学系统进行仿真模拟,分析了对不同初始静态畸变波前的校正能力,并比较了不同性能指标情况下的算法增益系数、扰动幅度值的选取及校正情况。仿真结果表明：算法收敛速度很大程度上依赖于增益系数和扰动幅度值,对畸变较大的波前,随机扰动幅度在0.50~0.85范围内,性能指标采用焦斑平均半径比采用斯特列尔比取得的校正效果好。 展开更多

关键词 自适应光学 随机并行梯度下降算法 数值仿真 波前畸变

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自适应光学随机并行梯度下降算法波前整形规律仿真(英文) 被引量：7

3

作者 王卫兵 王挺峰 郭劲 《中国光学》 EI CAS 2014年第3期411-420,共10页

本文首先介绍了基于Zernike模式的SPGD算法对大气湍流畸变波前的整形原理,通过推导得到了关于性能指标的简明表达式,使SPGD算法收敛速率得到明显提升。然后建立了自适应光学随机并行梯度下降算法波前整形系统模型,主要对SPGD算法收敛速... 本文首先介绍了基于Zernike模式的SPGD算法对大气湍流畸变波前的整形原理,通过推导得到了关于性能指标的简明表达式,使SPGD算法收敛速率得到明显提升。然后建立了自适应光学随机并行梯度下降算法波前整形系统模型,主要对SPGD算法收敛速率、整形能力和整形效果随波前畸变量和变形镜模型的变化规律作了较为详细的仿真研究,整体定性结果表明：三者的变化规律有一定的相似性,同时利用最小二乘法得到了关于整形能力和整形效果变化规律的定量表达式,若从自适应光学波前整形系统的实时性和简单性考虑,在保证一定整形效果的情况下,选择37单元变形镜对畸变波前的3~27（25）阶Zernike像差进行整形即可。 展开更多

关键词 自适应光学波前整形 随机并行梯度下降算法 收敛速率 整形能力 整形效果

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基于Zernike模式的自适应光学系统随机并行梯度下降算法 被引量：9

4

作者 杨慧珍 李新阳 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期645-648,共4页

控制算法的收敛速度一定程度上限制了无波前探测自适应光学技术在实时波前畸变校正中的应用。从理论分析角度提出将模式法和区域法结合起来以提高算法收敛速度,并以61单元变形镜为校正器,建立基于随机并行梯度下降算法自适应光学系统仿... 控制算法的收敛速度一定程度上限制了无波前探测自适应光学技术在实时波前畸变校正中的应用。从理论分析角度提出将模式法和区域法结合起来以提高算法收敛速度,并以61单元变形镜为校正器,建立基于随机并行梯度下降算法自适应光学系统仿真模型。结果表明:达到同样的校正效果时,采用组合优化的算法收敛速度要明显优于基于区域法的收敛速度,从而验证了理论分析的合理性。 展开更多

关键词 自适应光学系统 随机并行梯度下降算法 Zernike模式

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基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计

5

作者 刘佳旭 陈嵩 +2 位作者 蔡声泽 许超 褚健 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1187-1196,共10页

当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种... 当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法.受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发,建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性.当目标函数是L-光滑且m-强凸时,算法可以达到R线性收敛.最后几个数值仿真证明了算法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 梯度下降法 自适应算法 鲁棒控制 分数阶微积分 加速算法

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动态群时延的自适应补偿算法 被引量：10

6

作者 杨知行 邓拥军 +1 位作者 潘长勇 宋健 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期87-92,共6页

为了补偿数据传输中的动态群时延,提出了一种简单有效的基带自适应的补偿算法。该算法基于一种并行全数字接收机结构,采用梯度下降算法迭代的最小化恒模算法的代价函数,完成对群时延补偿器系数的更新。仿真结果表明,该算法可以对群时延... 为了补偿数据传输中的动态群时延,提出了一种简单有效的基带自适应的补偿算法。该算法基于一种并行全数字接收机结构,采用梯度下降算法迭代的最小化恒模算法的代价函数,完成对群时延补偿器系数的更新。仿真结果表明,该算法可以对群时延进行有效的自适应补偿,将关闭的眼图成功的打开。 展开更多

关键词 微波技术 群时延的自适应补偿算法:梯度下降算法 恒模算法

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带有微分项改进的自适应梯度下降优化算法 被引量：6

7

作者 葛泉波 张建朝 +1 位作者 杨秦敏 李宏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期623-632,共10页

梯度下降算法作为卷积神经网络训练常用优化算法,其性能的优劣直接影响网络训练收敛性.本文主要分析了目前梯度优化算法中存在超调而影响收敛性问题以及学习率自适应性问题,提出了一种带微分项的自适应梯度优化算法,旨在改善网络优化过... 梯度下降算法作为卷积神经网络训练常用优化算法,其性能的优劣直接影响网络训练收敛性.本文主要分析了目前梯度优化算法中存在超调而影响收敛性问题以及学习率自适应性问题,提出了一种带微分项的自适应梯度优化算法,旨在改善网络优化过程收敛性的同时提高收敛速率.首先,针对优化过程存在较大超调量的问题,通过对迭代算法的重整合以及结合传统控制学原理引入微分项等方式来克服权重更新滞后于实际梯度改变的问题;然后,引入自适应机制来应对因学习率的不适应性导致的收敛率差和收敛速率慢等问题;紧接着,基于柯西-施瓦茨和杨氏不等式等证明了新算法的最差性能上界(悔界)为■(√T).最后,通过在包括MNIST数据集以及CIFAR-10基准数据集上的仿真实验来验证新算法的有效性,结果表明新算法引入的微分项和自适应机制的联合模式能够有效地改善梯度下降算算法的收敛性能,从而实现算法性能的明显改善. 展开更多

关键词 卷积神经网络 梯度下降算法 微分项 权重更新 自适应学习率 悔界

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基于梯度下降的自适应姿态融合算法 被引量：10

8

作者 陈卓 任久春 朱谦 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第3期124-126,共3页

针对第一代帆船姿态测量系统中采用的自适应卡尔曼滤波算法作用范围有限、动态性能较差等缺陷,基于微机电系统(MEMS)惯性传感器与梯度下降姿态融合算法提出了两种自适应方法,分别根据当前时刻之前N个采样点的平均运动加速度与加速度的... 针对第一代帆船姿态测量系统中采用的自适应卡尔曼滤波算法作用范围有限、动态性能较差等缺陷,基于微机电系统(MEMS)惯性传感器与梯度下降姿态融合算法提出了两种自适应方法,分别根据当前时刻之前N个采样点的平均运动加速度与加速度的变化量设计自适应控制因子,得到稳定的动态梯度下降步长。实验结果表明:两种算法性能均优于自适应卡尔曼滤波与单点加速度抑制法,其中,基于加速度增量的控制算法更加符合高速运动状态下加速度剧烈变化的实际规律,测量性能达到最优,符合海面帆船运动船体姿态测量的实际需求。 展开更多

关键词 姿态解算 多传感器测量 梯度下降算法 自适应滤波融合 加速度控制

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随机并行梯度下降自适应光学系统中算法收敛速度的仿真研究 被引量：2

9

作者 孙穗 梁永辉 王三宏 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期6-12,共7页

在随机并行梯度下降(SPGD)自适应光学(AO)中,SPGD算法通过直接对系统的性能评价函数进行优化从而校正波前像差,有可能实现实时校正,具有很强的应用潜力。SPGD算法的收敛速度与控制单元的数目、性能评价函数的选取、增益系数及扰动幅度... 在随机并行梯度下降(SPGD)自适应光学(AO)中,SPGD算法通过直接对系统的性能评价函数进行优化从而校正波前像差,有可能实现实时校正,具有很强的应用潜力。SPGD算法的收敛速度与控制单元的数目、性能评价函数的选取、增益系数及扰动幅度的取值等密切相关。通过仿真的方法,研究了控制单元数对SPGDAO系统在静态波前校正中收敛速度的影响,得出了收敛所需迭代步数与控制单元数成线性关系的结论;仿真了SPGDAO系统在不同迭代速率或不同风速下的动态波前校正,为系统控制单元数的选取提供了参考。 展开更多

关键词 自适应光学 随机并行梯度下降算法 控制变量

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基于随机并行梯度下降算法的湍流像差校正仿真 被引量：5

10

作者 马慧敏 张京会 +1 位作者 张鹏飞 范承玉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1738-1742,共5页

随机并行梯度下降(SPGD)算法可不依赖波前探测直接优化系统性能指标来校正畸变波前。建立了基于随机并行梯度下降算法控制的61单元湍流校正仿真模型,实现了通过该算法控制倾斜镜和变形镜对湍流引起的像差的校正。结果发现,该算法能够找... 随机并行梯度下降(SPGD)算法可不依赖波前探测直接优化系统性能指标来校正畸变波前。建立了基于随机并行梯度下降算法控制的61单元湍流校正仿真模型,实现了通过该算法控制倾斜镜和变形镜对湍流引起的像差的校正。结果发现,该算法能够找到补偿湍流像差所需的倾斜镜和变形镜的最优面形。采用SPGD算法控制,倾斜镜校正后,远场光斑质心更靠近轴心而且轴上斯特列尔比有所提高;倾斜镜和变形镜共同校正比变形镜单独校正的效果好,这也说明倾斜镜的校正是有效的。 展开更多

关键词 自适应光学 随机并行梯度下降算法 湍流

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ICA的梯度下降算法框架(英文) 被引量：1

11

作者 罗一涵 付承毓 舒勤 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期104-109,共6页

为了设计更多有效的独立分量分析(ICA)算法,本文提出了ICA梯度下降算法(GDA)的一般框架,覆盖了许多目前流行的算法,如Infomax,MMI,MLE等等。该框架由一种新的基于II类超加(减)性函数的参比函数理论导出,并采用推广的EASI形式作为更新规... 为了设计更多有效的独立分量分析(ICA)算法,本文提出了ICA梯度下降算法(GDA)的一般框架,覆盖了许多目前流行的算法,如Infomax,MMI,MLE等等。该框架由一种新的基于II类超加(减)性函数的参比函数理论导出,并采用推广的EASI形式作为更新规则来获得更好的性能。同时本文也展示了一个基于二次熵函数的框架使用例子,并提出了其梯度的快速计算方法,最后仿真证明了它的有效性。实验结果表明,该框架非常实用,可作为开发更多有效ICA算法的有利工具。 展开更多

关键词 盲信号处理 独立分量分析 梯度下降算法 串行矩阵更新 等变自适应分离

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基于卷积神经网络的随机梯度下降算法 被引量：75

12

作者 王功鹏 段萌 牛常勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第2期441-445,462,共6页

为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,... 为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,设计选择Leaky Relu作为激活函数的CNN。实验验证了使用该激活函数的有效性,实验结果表明,采用上述学习率更新算法的SGD可以使网络快速收敛,提高了学习正确率;通过将Leaky Relu激活函数和采用上述学习率更新算法的SGD相结合,进一步提高CNN的学习正确率。 展开更多

关键词 卷积神经网络 随机梯度下降算法 自适应学习率更新算法 LeakyRelu激活函数 快速收敛

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自适应光学系统几种随机并行优化控制算法比较 被引量：35

13

作者 杨慧珍 李新阳 姜文汉 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期11-16,共6页

直接对系统性能指标进行优化是自适应光学系统中一种重要的波前畸变校正方法,选择合适的随机并行优化控制算法是该技术成功实现的关键。以32单元变形镜为校正器,基于多种随机并行优化算法建立自适应光学系统仿真模型。从算法的收敛速度... 直接对系统性能指标进行优化是自适应光学系统中一种重要的波前畸变校正方法,选择合适的随机并行优化控制算法是该技术成功实现的关键。以32单元变形镜为校正器,基于多种随机并行优化算法建立自适应光学系统仿真模型。从算法的收敛速度、校正效果、局部极值3个方面对遗传算法、单向扰动随机并行梯度下降、双向扰动随机并行梯度下降及模拟退火算法进行了比较。仿真结果表明,遗传算法收敛速度太慢,不适用于需要实时控制的自适应光学系统;双向扰动随机并行梯度下降算法收敛速度、校正效果要优于单向扰动随机并行梯度下降,且能够适应各种情况下的扰动电压;模拟退火几乎以概率1收敛到全局极值附近,且收敛速度是上述算法中最快的。 展开更多

关键词 自适应光学系统 随机并行梯度下降算法 模拟退火 遗传算法 数值仿真

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自适应混合滤波算法在微型飞行器姿态估计中的应用 被引量：15

14

作者 傅忠云 刘文波 +1 位作者 孙金秋 徐贵力 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期698-703,共6页

针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成... 针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成混合滤波算法。同时,考虑到飞行姿态的复杂性,进行参数λ的自适应调节,因而改进后的混合滤波算法,能保证各种飞行姿态变化情况下实时姿态的最优估算。实际系统在线实时性能测试表明,提出的算法简单,估计精度高,易于在嵌入式系统中实现,具有较高推广应用价值。 展开更多

关键词 姿态估计 四元数 梯度下降法 互补滤波 自适应混合滤波算法

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自组织区间二型模糊神经网络及其自适应学习算法 被引量：6

15

作者 姚兰 肖建 +1 位作者 王嵩 蒋玉莲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期785-791,共7页

针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自... 针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自动完成神经网络的结构辨识和规则前件参数辨识;随后给出了基于梯度下降法和Lyapunov函数稳定收敛定理的规则后件权向量学习速率的自适应学习算法.通过非线性系统辨识实例,验证了该算法与其他方法相比具有更快的收敛速度和更高的逼近精度;并且利用该算法建立了某市电力短期负荷预测模型,结果表明该模型具有较高的预测精度,泛化性能更佳. 展开更多

关键词 自组织 区间二型模糊神经网络 梯度下降法 自适应学习算法

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BP小波神经网络自适应调节步长的改进算法 被引量：9

16

作者 何苗 刘希莲 +1 位作者 李金屏 杨波 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2001年第4期315-318,共4页

在BP小波神经网络的训练过程中 ,自适应调节步长是对算法效率起重要作用的步骤之一。深入讨论了自适应调节步长的改进算法 ,从而得到更加方便合理的实时步长调整方法 ,进一步提高了局部搜索速度。多种情况下的仿真结果表明 ,该算法能够... 在BP小波神经网络的训练过程中 ,自适应调节步长是对算法效率起重要作用的步骤之一。深入讨论了自适应调节步长的改进算法 ,从而得到更加方便合理的实时步长调整方法 ,进一步提高了局部搜索速度。多种情况下的仿真结果表明 ,该算法能够提高局部搜索速度 ,具有较广泛的应用价值。 展开更多

关键词 BP小波神经网络 自适应调节步长 改进算法 梯度下降法

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BP网络局部学习速率自适应SA算法的改进 被引量：2

17

作者 李波 李赣华 +2 位作者 王成友 蔡宣平 张尔扬 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第6期615-620,596,共7页

Silva-Almeida(SA)算法是最好的局部学习速率自适应算法之一,在对SA算法进行研究分析的基础上,提出 两项改进措施,使改进后的SA算法较原SA算法震荡现象大大减弱,训练速率有较大加快,训练精度有较大提高。在仿 真实验中,改进的SA算法在... Silva-Almeida(SA)算法是最好的局部学习速率自适应算法之一,在对SA算法进行研究分析的基础上,提出 两项改进措施,使改进后的SA算法较原SA算法震荡现象大大减弱,训练速率有较大加快,训练精度有较大提高。在仿 真实验中,改进的SA算法在一定程度上优于RPROP算法。 展开更多

关键词 局部学习速率自适应 全局学习速率自适应 批训练算法 梯度下降 BP神经网络

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量子密钥分发中偏振补偿算法 被引量：1

18

作者 刘尉悦 曹蕾 +7 位作者 陈厦微 张亮 李杨 曹原 任继刚 蔡文奇 廖胜凯 彭承志 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期210-213,共4页

在以单模光纤作为量子信道,并采用光子偏振编码方式的量子密钥分发过程中,光纤的双折射效应会导致光子在光纤中传播时其偏振态发生随机变化,使安全密钥的最终成码率大幅度降低.利用两个四分之一波片和一个半波片的组合作为校正器,可以... 在以单模光纤作为量子信道,并采用光子偏振编码方式的量子密钥分发过程中,光纤的双折射效应会导致光子在光纤中传播时其偏振态发生随机变化,使安全密钥的最终成码率大幅度降低.利用两个四分之一波片和一个半波片的组合作为校正器,可以实现对任意偏振态的校正补偿.建立了一种以该类偏振校正器为执行机构的基于随机并行梯度下降控制算法的实时偏振补偿仿真控制模型,讨论了算法的随机扰动幅度、增益系数与收敛速度的关系,分析了算法对于偏振的校准能力.通过实验对算法的性能进行了验证.实验结果表明,经过一定次数的迭代后可将系统的偏振消光比校正到一个比较理想的状态. 展开更多

关键词 量子信息 量子密钥分发 光纤偏振补偿 随机并行梯度下降控制算法

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基于自适应RBF神经网络的变压器噪声有源控制算法 被引量：3

19

作者 姜鸿羽 马宏忠 +2 位作者 梁欢 姜宁 李凯 《中国电力》 CSCD 北大核心 2014年第7期45-50,共6页

针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参... 针对现有变压器噪声有源控制算法存在的不足,提出了一种用于抑制噪声的新算法。该算法融合了自适应算法、粒子群算法、改进梯度下降算法及RBF神经网络算法。首先利用自适应算法确定降噪系统控制器中RBF神经网络隐含层节点个数和相应的参数;然后,根据切换策略自适应地选择粒子群算法或者改进梯度下降算法,用来优化节点数目和参数;最后,将优化得到的隐含层结构和参数反馈至系统控制器中,使系统的次级声源更好地抵消源声源。通过将所提的改进RBF神经网络法与未改进的RBF神经网络法和BP神经网络法进行比较,表明该算法可有效地提高降噪系统的自适应能力和抗干扰能力,且能够将噪声控制在较低的范围内,获得较理想的降噪效果。 展开更多

关键词 变压器噪声 RBF神经网络 自适应算法 粒子群算法 改进梯度下降算法

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一种改进的自适应TV图像重建算法 被引量：6

20

作者 赵可 潘晋孝 孔慧华 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1260-1262,1265,共4页

对于不完全投影数据CT图像重建问题,E.Y.Sidky等提出了ART-TV算法。该算法将图像的梯度稀疏信息作为先验信息引入到ART迭代算法中,有效地提高了图像的重建质量。论文在原始ART-TV算法的基础上进行了稍许的改进,使梯度自适应下降。最后对... 对于不完全投影数据CT图像重建问题,E.Y.Sidky等提出了ART-TV算法。该算法将图像的梯度稀疏信息作为先验信息引入到ART迭代算法中,有效地提高了图像的重建质量。论文在原始ART-TV算法的基础上进行了稍许的改进,使梯度自适应下降。最后对Head头部模型进行了仿真实验,并与ART-TV算法进行了比较,实验结果表明新算法提高了图像的重建质量,并且更有效地抑制了噪声。 展开更多

关键词 不完全投影 ART—TV算法 梯度下降 自适应

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