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阈值修剪迭代算法的重力数据三维物性反演方法
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作者 张义蜜 熊盛青 +2 位作者 王皓 王万银 杨敏 《地球物理学报》 北大核心 2025年第9期3616-3633,共18页
利用重力数据反演得到地下密度不均匀体分布情况,对寻找目标地质体有着重要的意义.重力数据物性反演方法大多数是基于观测数据和模型参数约束的L_(2)范数极小化,然后利用最优化方法进行求解,得到物性分布结果.由于反演过程中受“趋肤效... 利用重力数据反演得到地下密度不均匀体分布情况,对寻找目标地质体有着重要的意义.重力数据物性反演方法大多数是基于观测数据和模型参数约束的L_(2)范数极小化,然后利用最优化方法进行求解,得到物性分布结果.由于反演过程中受“趋肤效应”的影响,物性反演结果往往集中在观测面附近,这会对实际地质解释造成一定的困扰.深度加权函数的引入能一定程度缓解“趋肤效应”,但同时又引入了“拖尾”以及“伴生异常”,反演结果的水平分辨率和垂向分辨率较低.本文依据重力数据三维物性反演吉洪诺夫正则化基本原理,提出一种基于阈值修剪迭代算法的重力数据三维物性反演方法.通过再回收L_(2)范数约束反演引起的弱小异常来转换、增强目标地质体周围原有的物性分布,达到物性反演结果聚焦的目的.此方法一定程度上克服了“趋肤效应”和“拖尾”现象的影响,提高了反演结果的分辨率.将该方法应用于理论模型试验,试验结果表明该方法反演结果与理论模型空间位置以及物性值更加吻合,从而验证了该方法的正确性.最后,利用本文方法对澳大利亚Olympic Dam多金属矿区重力数据进行反演,得到了与已知地质信息相匹配的密度分布结果,从而体现了该方法的有效性. 展开更多
关键词 重力数据 物性反演 阈值修剪算法 L_(2)范数 反演分辨率
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基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法
2
作者 窦淑庆 刘思豆 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期169-173,共5页
为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知... 为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知,同时对感知后的数据进行动态分类,从而实现大规模数据的智能化处理。基于深度学习算法,引入多重信息融合技术,对各类数据的多种信息进行有效识别与融合,实现对读者行为和偏好的精准捕捉,为图书资源的优化管理提供了技术解决方案。为了验证所提方法的正确性和有效性,设计了数值实验进行测试。实验结果表明,所提方法的数据分类准确率可达99.10%,能够满足大型图书馆的智能化数据管理与分类需求。 展开更多
关键词 图书资源管理 智能化水平 个性化服务 深度学习 多重信息融合分析 动态自组织分类算法 数据分类准确率
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面向非独立同分布数据的迭代式联邦学习 被引量:1
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作者 陈洪洋 李晓会 王天阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1064-1071,共8页
针对现有的面向非独立同分布(non-IID)数据的联邦学习优化算法存在训练的模型缺失个性化、模型在测试集上精度较低的问题,提出一种迭代凝聚式簇估计联邦学习算法FL-ICE(iterative cluster estimation federated)。各个客户端联合训练单... 针对现有的面向非独立同分布(non-IID)数据的联邦学习优化算法存在训练的模型缺失个性化、模型在测试集上精度较低的问题,提出一种迭代凝聚式簇估计联邦学习算法FL-ICE(iterative cluster estimation federated)。各个客户端联合训练单个全局共享模型,迭代地依据客户端更新的相似度执行簇估计并通过梯度下降优化簇估计参数,对全局模型进行个性化处理。实验结果表明,该算法可以有效提升模型在测试集上的准确性,使得更大比例的客户端达到目标精度。 展开更多
关键词 联邦学习 分布式机器学习 个性化模型 式训练 簇估计算法 非独立同分布数据 隐私保护
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改进的双子样二次迭代圆锥误差补偿算法
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作者 刘明 王枭 邓冲 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期60-65,共6页
用等效旋转矢量表示姿态变化的捷联惯导系统中,多子样圆锥误差补偿方法是通过提高子样数来补偿精度,子样数的增加会导致姿态结算计算量增大,降低导航的实时性,且硬件条件也不支持无限增大子样数,因此,在不增加计算负担和同等子样数条件... 用等效旋转矢量表示姿态变化的捷联惯导系统中,多子样圆锥误差补偿方法是通过提高子样数来补偿精度,子样数的增加会导致姿态结算计算量增大,降低导航的实时性,且硬件条件也不支持无限增大子样数,因此,在不增加计算负担和同等子样数条件下,基于二次迭代圆锥误差补偿算法,提出一种改进的圆锥误差补偿算法,以双子样为例,推导了双子样二次迭代优化算法及改进后算法的优化补偿系数,通过计算和仿真,结果表明,改进后的圆锥误差补偿算法在同等子样数下能够显著提高圆锥误差的补偿精度,提高了捷联惯导的姿态精度。 展开更多
关键词 等效旋转矢量 圆锥算法 误差分析 二次算法
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卡尔曼滤波下多源传感器数据互补-加权迭代融合算法 被引量:5
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作者 唐启涛 戴小鹏 罗莉霞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1460-1465,共6页
因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系... 因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系数。在多源传感器组合系统中引入卡尔曼滤波算法,结合互补-加权迭代融合算法,建立预测方程、状态方程、滤波互补因子以及估计均方误差方程,实现多源传感器的数据融合。实验结果表明,所提算法可以精准找出最优加权系数,观测误差始终在0.6 m以下,可以实现数据的精准融合。 展开更多
关键词 多源传感器 数据互补-加权融合 卡尔曼滤波算法 状态方程 最优加权系数
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利用傅里叶谐波分析法的时序数据周期迭代辨识算法 被引量:2
6
作者 黄雄波 胡永健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第6期1716-1719,共4页
针对现有的时序数据其周期辨识算法存在着辨识精度低及计算成本高的问题,在傅里叶谐波分析法的基础上,提出了一种具有基频迭代机制的周期辨识算法。首先,利用方差分析法从原始序列中析出其周期长度的整型估算值;然后,以任意小的频率间... 针对现有的时序数据其周期辨识算法存在着辨识精度低及计算成本高的问题,在傅里叶谐波分析法的基础上,提出了一种具有基频迭代机制的周期辨识算法。首先,利用方差分析法从原始序列中析出其周期长度的整型估算值;然后,以任意小的频率间隔在估算值区间内进行傅里叶谐波的迭代拟合;最后,基于最小拟合残差和的准则来确定最优的周期成分。实验表明,该算法不仅具有良好的计算效能,而且还能精确地辨识出与序列样本长度无关的周期成分。 展开更多
关键词 时序数据 周期成分 辨识 傅里叶谐波分析 方差分析
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基于几何分析的迭代学习控制快速算法 被引量:11
7
作者 谢胜利 田森平 谢振东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期419-422,共4页
基于几何分析,对迭代学习控制问题进行了讨论。在这种几何框架下获得了与目前算法完全不同的快速算法,为迭代学习控制的研究开辟了一条全新的途径。这种基于几何理论的新途径,能明确的指引人们应该怎样去设计更好的学习算法,而不是像目... 基于几何分析,对迭代学习控制问题进行了讨论。在这种几何框架下获得了与目前算法完全不同的快速算法,为迭代学习控制的研究开辟了一条全新的途径。这种基于几何理论的新途径,能明确的指引人们应该怎样去设计更好的学习算法,而不是像目前的研究结果那样,总是囿于Arimoto(1984)所提出的最基本的算法形式之中。数值仿真结果表明新算法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 学习控制 快速算法 几何分析 数值仿真 学习算法
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基于向量图分析的迭代学习控制非线性算法 被引量:13
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作者 谢胜利 田森平 谢振东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期951-955,共5页
打破多年来人们一直囿于Arimoto的思路 ,另辟途径寻找新的迭代学习控制的研究方法 ,以期构架迭代学习控制的几何理论 .基于数学的几何方法 ,通过对通常算法所构成的向量图进行分析 ,获得了一类快速的迭代学习控制新算法 ,然后对这种新... 打破多年来人们一直囿于Arimoto的思路 ,另辟途径寻找新的迭代学习控制的研究方法 ,以期构架迭代学习控制的几何理论 .基于数学的几何方法 ,通过对通常算法所构成的向量图进行分析 ,获得了一类快速的迭代学习控制新算法 ,然后对这种新结构的算法在理论上进行了完整的收敛性分析 .这类新算法与目前所有迭代学习控制算法不同 ,具有非线性结构 . 展开更多
关键词 学习控制 向量图分析 非线性算法
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电路容差分析的区间迭代算法 被引量:3
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作者 凌燮亭 潘明德 林华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1989年第3期75-82,共8页
本文建立了电路容差分析方程,提出了区间迭代的算法。 在电路参数的容差不大时,此法收敛于包含有容差方程解集的n维区间。为了使n维区间接近于解集的区间壳,文中给出了一个修正算法并对建立合适的电路方程进行了讨论。
关键词 电路 容差分析 算法 区间
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迭代算法用于投影数据不完备时重建断层图像的研究 被引量:4
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作者 冷帅 张丽 +1 位作者 陈志强 赵自然 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期216-219,共4页
在工业CT的检测过程中,由于各种原因而可能造成投影数据的不完备,这样利用传统解析方法重建出的图像会有严重失真。应用迭代算法则可以使重建图像质量有很大改善。应用基于最大似然估计的梯度法和凸函数法对不完备投影数据进行重建。
关键词 算法 投影数据 图像重建 断层图像 工业CT 检测 X射线无损探伤 图像处理
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一种改进迭代误差分析端元提取算法 被引量:2
11
作者 赵春晖 崔士玲 +1 位作者 赵艮平 钟卫 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期257-261,共5页
迭代误差分析(IEA)算法是应用比较广泛的端元提取算法之一,针对IEA端元提取算法计算量大的缺点,从减少参与迭代过程中的像元数目进行改进。根据凸面几何理论,混合像元位于其端元构成子空间内部,这部分像元到其端元正交子空间(OSP)投影... 迭代误差分析(IEA)算法是应用比较广泛的端元提取算法之一,针对IEA端元提取算法计算量大的缺点,从减少参与迭代过程中的像元数目进行改进。根据凸面几何理论,混合像元位于其端元构成子空间内部,这部分像元到其端元正交子空间(OSP)投影值理论上为零,在迭代求下一个端元过程中,可以将这部分无用像元去除,从而减少每步迭代过程像元数目。采用模拟数据和真实高光谱数据进行实验,证明改进算法与原算法提取端元精度相同,随着端元提取个数的增多,参与迭代过程的像元数目逐次减少,比原始的IEA端元提取算法减少了计算时间。 展开更多
关键词 端元提取 误差分析 正交子空间投影 最小二乘算法
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基于水平集和迭代自组织算法的图像分割 被引量:1
12
作者 吴晓红 罗代升 +1 位作者 王正勇 陶德元 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第36期16-18,28,共4页
提出了基于水平集和迭代自组织数据分析的岩心砾石图像分割方法,既可克服水平集算法伴生的图像过分割问题,也可解决迭代自组织算法产生的图像边缘飘移问题。该方法首先运用水平集算法获取目标颗粒的准确边界,运用迭代自组织算法提取目... 提出了基于水平集和迭代自组织数据分析的岩心砾石图像分割方法,既可克服水平集算法伴生的图像过分割问题,也可解决迭代自组织算法产生的图像边缘飘移问题。该方法首先运用水平集算法获取目标颗粒的准确边界,运用迭代自组织算法提取目标颗粒的整体;其次将两种方法提取的图像给以迭加综合处理,克服水平集算法伴生的图像过分割和迭代自组织算法产生的边缘飘移的缺陷,进而得到既完整又边界准确的目标颗粒。该方法运用于岩心砾石图像的分割,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 水平集 图像过分割 自组织数据分析 砾石图像
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基于定常线性迭代法的PSO算法收敛性分析 被引量:2
13
作者 张慧斌 王鸿斌 胡志军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第31期35-37,共3页
PSO算法本身是线性时变离散系统,现有的PSO算法收敛性条件的研究都是通过一定的假设将其转化为线性定常离散系统,线性定常离散系统的数学模型与求解线性方程组的单步定常线性迭代法的数学模型完全一致,这样对线性定常离散系统的稳定性... PSO算法本身是线性时变离散系统,现有的PSO算法收敛性条件的研究都是通过一定的假设将其转化为线性定常离散系统,线性定常离散系统的数学模型与求解线性方程组的单步定常线性迭代法的数学模型完全一致,这样对线性定常离散系统的稳定性分析就转化为对单步定常线性迭代格式的收敛性分析,为PSO算法的收敛性研究提供了一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 PSO算法 线性时变离散系统 线性定常离散系统 单步定常线性格式 收敛性分析
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结构可靠度分析FORM迭代算法的混沌控制 被引量:9
14
作者 杨迪雄 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期647-654,共8页
利用混沌控制原理对FORM收敛失败进行控制.理清了全局性和局部性两类混沌反馈控制各种方法的内在联系,说明稳定转换法和自适应调节法属于全局混沌反馈控制方法,自适应调节法可视为稳定转换法的特例.参数调节混合法不过是松弛牛顿法的另... 利用混沌控制原理对FORM收敛失败进行控制.理清了全局性和局部性两类混沌反馈控制各种方法的内在联系,说明稳定转换法和自适应调节法属于全局混沌反馈控制方法,自适应调节法可视为稳定转换法的特例.参数调节混合法不过是松弛牛顿法的另一种表达形式,它们都属于局部混沌反馈控制方法.阐明了混沌反馈控制表达式与工程力学收敛控制迭代算法的对应关系.也揭示了这些迭代算法收敛控制措施的功效和局限性.提出了一个以稳定转换法为主联合松弛牛顿法的混沌反馈控制方法,对可靠度分析FORM迭代算法实现了周期振荡、分岔和混沌控制. 展开更多
关键词 可靠度分析 FORM算法 混沌动力学 收敛失败 混沌反馈控制
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基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法 被引量:4
15
作者 张晓丽 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期114-119,共6页
针对传统混合云数据冗余值迭代算法的平均回报值较低、收敛稳定性较差、收敛动作规模较小等问题,提出一种基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法。首先,构建混合云数据冗余值值函数,在该函数中引入一个新的参数更新权重向量... 针对传统混合云数据冗余值迭代算法的平均回报值较低、收敛稳定性较差、收敛动作规模较小等问题,提出一种基于学习速率与更新向量的混合云数据冗余值迭代算法。首先,构建混合云数据冗余值值函数,在该函数中引入一个新的参数更新权重向量,基于深度学习中学习速率要求,获取值函数的稳定值;其次,依据获取的稳定值计算值函数稳定值向量,利用新权值处理稳定值向量,获取值函数更新向量;最后,对权值增量进行计算,结合哈希表完成混合云数据冗余值的迭代研究。实验结果表明,该算法的平均回报值最高,且收敛速度最快。 展开更多
关键词 学习速率 更新向量 深度学习 混合云数据 冗余值算法
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机械可靠性分析与设计的一种显式迭代算法 被引量:2
16
作者 郑浩哲 《机械设计》 CSCD 北大核心 2000年第3期18-20,共3页
基于改进的一次二阶矩理论 ,针对机械可靠性分析和单一设计变量的机械可靠性设计问题 ,本文提出了计算结构可靠度和确定结构可靠性设计参数的一种显式迭代算法。与有关文献相比较 ,这种方法优点是无需解域变换、无需人工计算功能函数的... 基于改进的一次二阶矩理论 ,针对机械可靠性分析和单一设计变量的机械可靠性设计问题 ,本文提出了计算结构可靠度和确定结构可靠性设计参数的一种显式迭代算法。与有关文献相比较 ,这种方法优点是无需解域变换、无需人工计算功能函数的偏导数和无需解结构失效的极限状态方程 ,具有较为简便的计算形式和较高的计算效率 ,可方便地算出结构的可靠度和结构可靠性设计参数。本文方法具有一阶计算精度。 展开更多
关键词 机械设计 显式算法 机械可靠性分析
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散乱数据插值的迭代算法 被引量:1
17
作者 钟尔杰 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期91-94,共4页
推广了折线样条插值中泛函极小问题的数学模型。将二次泛函离散化后用罚函数方法处理约束条件,根据最优性条件导出五点差分格式,证明了迭代法求解大型方程组的收敛定理。数值计算实例说明该方法解决散乱数据插值问题的有效性。
关键词 二次泛函 差分格式 算法 散乱数据插值
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Poisson方程差分离散的SSOR方法结合Chebyshev半迭代算法中最优参数的回归分析方法
18
作者 曹靖 王同科 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第1期55-59,共5页
对于二维Poisson方程各种边值问题的典型差分格式,通过实际计算得出了这些格式的SSOR方法的最优松弛因子和Chebyshev半迭代算法中最优参数,进一步使用回归分析方法导出了这些参数的拟合公式.统计分析和实际计算表明,这些公式具有非常好... 对于二维Poisson方程各种边值问题的典型差分格式,通过实际计算得出了这些格式的SSOR方法的最优松弛因子和Chebyshev半迭代算法中最优参数,进一步使用回归分析方法导出了这些参数的拟合公式.统计分析和实际计算表明,这些公式具有非常好的计算效果. 展开更多
关键词 二维Poisson方程 边值问题 有限差分格式 SSOR方法 Chebyshev半算法 最优松弛因子 回归分析
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基于迭代模糊聚类算法与K近邻和数据字典的集成TSK模糊分类器 被引量:19
19
作者 张雄涛 蒋云良 +2 位作者 潘兴广 胡文军 王士同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期746-754,共9页
该文提出一种新型的集成TSK模糊分类器(IK-D-TSK),首先通过并行学习的方式组织所有0阶TSK模糊子分类器,然后每个子分类器的输出被扩充到原始(验证)输入空间,最后通过提出的迭代模糊聚类算法(IFCM)作用在增强验证集上生成数据字典,从而利... 该文提出一种新型的集成TSK模糊分类器(IK-D-TSK),首先通过并行学习的方式组织所有0阶TSK模糊子分类器,然后每个子分类器的输出被扩充到原始(验证)输入空间,最后通过提出的迭代模糊聚类算法(IFCM)作用在增强验证集上生成数据字典,从而利用KNN对测试数据进行快速预测。IK-D-TSK具有以下优点:在IK-DTSK中,每个0阶TSK子分类器的输出被扩充到原始入空间,以并行方式打开原始(验证)输入空间中存在的流形结构,根据堆栈泛化原理,可以保证提高分类精度;和传统TSK模糊分类器相比,IK-D-TSK以并行方式训练所有的子分类器,因此运行速度可以得到有效保证;由于IK-D-TSK是在以IFCM&KNN所获得的数据字典的基础上进行分类的,因此具有强鲁棒性。理论和实验验证了模糊分类器IK-D-TSK具有较高的分类性能、强鲁棒性和高可解释性。 展开更多
关键词 TSK模糊分类器 模糊聚类算法 数据字典 可解释性
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基于迭代MapReduce的混合云大数据分析 被引量:4
20
作者 颜烨 张学文 王立婧 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第4期1028-1035,共8页
现有混合云平台运行大数据分析等数据密集型工作负载存在数据迁移开销大、执行时间长等问题,提出基于迭代MapReduce的大数据分析方法。提出一种数据存储和数据迁移机制,迭代时将初始不变量从私有云迁移至公有云,无需修改MapReduce框架... 现有混合云平台运行大数据分析等数据密集型工作负载存在数据迁移开销大、执行时间长等问题,提出基于迭代MapReduce的大数据分析方法。提出一种数据存储和数据迁移机制,迭代时将初始不变量从私有云迁移至公有云,无需修改MapReduce框架或底层存储层;利用随机森林估计所提迭代MapReduce应用程序所需的计算时间。OpenStack混合云实验结果表明,相比传统方案,提出方法仅增加了初始迭代的运行时间,最终完成时间比传统方法节约12.6%以上。此外,提出的性能预测方法的误差率可保持在19.54%以内。 展开更多
关键词 混合云 数据分析 MapReduce 数据迁移 随机森林算法 性能预测
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