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随机梯度boosting算法在代谢组学研究中的应用 被引量:6
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作者 章光明 刘晋 +1 位作者 贾慧珣 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第3期323-326,共4页
目的探讨随机梯度boosting算法(SGB)对代谢组学数据分类判别和代谢物筛选的效果。方法每一次迭代均根据损失函数最小化原则得出"伪残差",并用最小二乘法对其构建基础分类器(决策树),最终组合各分类器形成随机梯度boosting模... 目的探讨随机梯度boosting算法(SGB)对代谢组学数据分类判别和代谢物筛选的效果。方法每一次迭代均根据损失函数最小化原则得出"伪残差",并用最小二乘法对其构建基础分类器(决策树),最终组合各分类器形成随机梯度boosting模型。通过模拟实验和真实代谢组学数据的分析,与Adaboost、RF、SVM三种算法进行比较。结果无论是在模拟条件下还是真实数据中,随机梯度boosting算法的分类准确性都优于其他三种算法。算法可评价各代谢物重要性,有效地筛选出部分代谢物。结论随机梯度boosting算法适用于代谢组学数据研究,对疾病早期诊断、治疗和预后具有重要价值,值得进一步研究和探索。 展开更多
关键词 随机梯度boosting 代谢组学 分类判别 特征筛选
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基于改进随机梯度Boosting算法的软测量建模 被引量:5
2
作者 仓文涛 杨慧中 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期970-975,共6页
在建立复杂化工过程软测量模型时,使用传统的随机梯度Boosting算法(SGB)建模若收缩参数v选取不当会明显降低算法收敛速度,且极易陷入过拟合,难以取得令人满意的泛化效果。为解决这一问题,提出了一种基于SGB集成学习的软测量建模方法,采... 在建立复杂化工过程软测量模型时,使用传统的随机梯度Boosting算法(SGB)建模若收缩参数v选取不当会明显降低算法收敛速度,且极易陷入过拟合,难以取得令人满意的泛化效果。为解决这一问题,提出了一种基于SGB集成学习的软测量建模方法,采用高斯过程回归作为基学习器,并针对SGB算法固有的不足,依据每一次迭代中弱学习机的反馈,自适应调整收缩参数v,改善了SGB算法的过度拟合,从而提高了集成模型的估计精度与学习效率。将该方法应用于某双酚A装置的软测量建模中,仿真结果表明,相比于传统SGB建模,该方法具有更高的泛化性能和学习效率。 展开更多
关键词 算法 计算机模拟 集成 随机梯度boosting 软测量
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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
3
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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基于XGBoost算法划痕损伤PVC-P土工膜力学性能预测
4
作者 张宪雷 刘建群 张文慧 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期111-115,共5页
面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯... 面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯度提升(XGBoost)算法的预测模型,将该模型预测结果与随机森林(RF)算法预测结果进行比较,选用平均绝对误差(M MAE)、平均绝对百分比误差(M_(MAPE))、均方根误差(R_(RMSE))和决定系数(R^(2))作为评价指标评估了预测精度,并运用SHAP算法获得影响作用较大的划痕损伤阈值。结果表明,基于XGBoost算法的预测模型预测精度更高,SHAP法能够合理解释模型的预测结果,划痕角度是影响损伤后力学性能的主要因素。研究结果为工程技术人员准确预判划痕损伤PVC-P土工膜力学性能提供了参考。 展开更多
关键词 极端梯度提升树(XGboost)算法 随机森林(RF)算法 力学性能预测 PVC-P土工膜 断裂强度 断裂延伸率
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机载激光雷达数据与机器学习算法的森林蓄积量估测模型构建精度评价——基于KNN、XGBoost与RF模型反演算法
5
作者 潘自辉 肖正利 +5 位作者 黄光体 赵文纯 张流洋 刘晓阳 肖箫 林浩然 《湖北林业科技》 2025年第2期34-44,50,共12页
基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西... 基于激光雷达系统获取数据,旨在探索建立一个适用于湖北省的混合树种蓄积量估测模型。研究区涵盖9个市州及15个县市区386个样地(小班),涉及3种森林类型(阔叶林、针叶林和针阔混交林),划分为5个植被区,分别为大别山桐柏山丘陵低山、鄂西北山地丘陵、鄂东南低山丘陵、江汉平原湖泊和鄂西南山地;从点云数据中提取森林参数特征变量,结合实地调查数据,分别采用机器算法KNN、XGBoost和RF模型对森林蓄积量进行估测,采用决定系数评价模型估测精度,对估测结果进行比较分析。结果表明:(1)RF模型的估测值与实际值较为接近,精度高于KNN和XGBoost模型;(2)不同地貌区域的森林类型估测精度存在差异,表现为针叶林估测精度高于阔叶林;估测精度与林分郁闭度、林龄、起源等因子存在相关性,林分郁闭度较高时,估测精度较高;中龄、近熟林及过熟林估测精度较高,人工林的精度高于天然林;(3)蓄积量估测值精度与实测值的区间相关,实测值趋于一定低值与高值区间时,估测精度降低。通过激光雷达数据的反演结果与地面调查数据验证,反映了模型的准确度,促进林业调查与激光雷达融合运用,需进一步比较多种模型,并探索森林分布、林木结构特征、林分因子等之间影响估测精度的相关因素。 展开更多
关键词 激光雷达 森林蓄积量 模型反演 K-近邻算法 极端梯度提升 随机森林
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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
6
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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基于Zernike模式的随机并行梯度下降算法的收敛速率 被引量:6
7
作者 王卫兵 赵帅 +1 位作者 郭劲 王挺峰 《中国光学》 EI CAS 2012年第4期407-415,共9页
为了加快控制变形镜进行波前整形的随机并行梯度下降(SPGD)算法的收敛速率,提高实时波前整形能力,本文利用由12阶Zernike多项式构成的畸变波前和32单元变形镜建立了仿真模型。基于Zernike多项式的单位正交性,得到了两个常数矩阵,当斯特... 为了加快控制变形镜进行波前整形的随机并行梯度下降(SPGD)算法的收敛速率,提高实时波前整形能力,本文利用由12阶Zernike多项式构成的畸变波前和32单元变形镜建立了仿真模型。基于Zernike多项式的单位正交性,得到了两个常数矩阵,当斯特列尔比(SR)达到0.8时,需要算法迭代660次,简化了算法的运算过程,加快了算法运行时间。通过Matlab7.8.0对6种SPGD算法进行仿真对比,结果显示:当SR要求不高时,可使用间接固定双边SPGD算法来提高收敛速度;当SR要求较高时,则应当使用间接自动双边SPGD算法。提出的算法为实际的激光整形提供了理论指导。 展开更多
关键词 波前整形系统 随机并行梯度下降算法 仿真 ZERNIKE多项式 变形镜
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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
8
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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随机并行梯度下降算法在激光束整形中的应用 被引量:7
9
作者 刘磊 郭劲 +3 位作者 赵帅 姜振华 孙涛 王挺峰 《中国光学》 EI CAS 2014年第2期260-266,共7页
为了满足高光束质量要求,校正激光束在传输过程中产生的波前畸变,改善激光位相分布,进而提高聚焦光斑的能量集中度,基于79单元微机械薄膜变形镜(MMDM)搭建了一套激光束整形实验系统。利用随机并行梯度下降(SPGD)算法,分别选择聚焦光斑... 为了满足高光束质量要求,校正激光束在传输过程中产生的波前畸变,改善激光位相分布,进而提高聚焦光斑的能量集中度,基于79单元微机械薄膜变形镜(MMDM)搭建了一套激光束整形实验系统。利用随机并行梯度下降(SPGD)算法,分别选择聚焦光斑半径、形心为中心的环围能量比和质心为中心的环围能量比作为算法性能指标,开展了激光束整形实验研究。3种情况下,分别经过58次、197次、133次迭代趋于收敛,但光斑半径作为性能指标时振荡严重;环围能量比从整形前的0.200 5、0.127 7、0.200 5分别增加到整形后的0.669 9、0.733 9、0.864 0。实验结果表明:MMDM用于激光束整形具有良好的效果,光斑半径作为性能指标整形速度最快,其次为质心环围能量比,形心环围能量比最慢;质心环围能量比作为性能指标整形效果最好,其次为形心环围能量比,光斑半径最差。综合比较,质心环围能量比作为性能指标时综合效果最好。 展开更多
关键词 随机并行梯度下降算法 激光束整形 微机械薄膜变形镜 性能指标
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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
10
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
11
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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基于随机并行梯度下降算法的光束相干合成技术 被引量:2
12
作者 潘旭东 贺喜 +2 位作者 雍松林 张生帅 田俊林 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2521-2526,共6页
介绍了随机并行梯度下降算法的基本原理,对算法流程进行了仿真验证,并对其中随机扰动幅度和增益系数两个关键参数进行了仿真分析。分析结果表明,这两个参数存在一个最适区间,只有在此区间内取值时算法才能有效收敛。以仿真分析为依据开... 介绍了随机并行梯度下降算法的基本原理,对算法流程进行了仿真验证,并对其中随机扰动幅度和增益系数两个关键参数进行了仿真分析。分析结果表明,这两个参数存在一个最适区间,只有在此区间内取值时算法才能有效收敛。以仿真分析为依据开展了光纤激光的相干合成实验,结果表明光束相干合成效果显著,有效地验证了仿真分析的结果。 展开更多
关键词 随机并行梯度下降算法 光纤激光 相干合成 高功率激光
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随机梯度下降算法研究进展 被引量:92
13
作者 史加荣 王丹 +1 位作者 尚凡华 张鹤于 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2103-2119,共17页
在机器学习领域中,梯度下降算法是求解最优化问题最重要、最基础的方法.随着数据规模的不断扩大,传统的梯度下降算法已不能有效地解决大规模机器学习问题.随机梯度下降算法在迭代过程中随机选择一个或几个样本的梯度来替代总体梯度,以... 在机器学习领域中,梯度下降算法是求解最优化问题最重要、最基础的方法.随着数据规模的不断扩大,传统的梯度下降算法已不能有效地解决大规模机器学习问题.随机梯度下降算法在迭代过程中随机选择一个或几个样本的梯度来替代总体梯度,以达到降低计算复杂度的目的.近年来,随机梯度下降算法已成为机器学习特别是深度学习研究的焦点.随着对搜索方向和步长的不断探索,涌现出随机梯度下降算法的众多改进版本,本文对这些算法的主要研究进展进行了综述.将随机梯度下降算法的改进策略大致分为动量、方差缩减、增量梯度和自适应学习率等四种.其中,前三种主要是校正梯度或搜索方向,第四种对参数变量的不同分量自适应地设计步长.着重介绍了各种策略下随机梯度下降算法的核心思想、原理,探讨了不同算法之间的区别与联系.将主要的随机梯度下降算法应用到逻辑回归和深度卷积神经网络等机器学习任务中,并定量地比较了这些算法的实际性能.文末总结了本文的主要研究工作,并展望了随机梯度下降算法的未来发展方向. 展开更多
关键词 随机梯度下降算法 机器学习 深度学习 梯度下降算法 大规模学习 逻辑回归 卷积神经网络
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多个体网络分布式随机投影无梯度优化算法 被引量:2
14
作者 李德权 陈平 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第11期1564-1570,共7页
研究了有向多个体网络的无梯度优化问题,提出了一种分布式随机投影无梯度优化算法。假定网络的优化目标函数可分解成所有个体的目标函数之和,每个个体仅知其自身的目标函数及其自身的状态约束集。运用无梯度方法解决了因个体目标函数可... 研究了有向多个体网络的无梯度优化问题,提出了一种分布式随机投影无梯度优化算法。假定网络的优化目标函数可分解成所有个体的目标函数之和,每个个体仅知其自身的目标函数及其自身的状态约束集。运用无梯度方法解决了因个体目标函数可能非凸而引起的次梯度无法计算问题,并结合随机投影算法解决了约束集未知或约束集投影运算受限的问题。在该算法作用下,所有个体状态几乎必然收敛到优化集内,并且网络目标函数得到最优。 展开更多
关键词 多个体网络 随机投影 梯度算法 分布式优化
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求解多目标优化问题的随机梯度遗传算法 被引量:6
15
作者 李秀娟 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期455-458,共4页
遗传算法的收敛速度很慢 ,为此引入另一种解决优化问题的工具 ,即 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法 ,该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将 SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其... 遗传算法的收敛速度很慢 ,为此引入另一种解决优化问题的工具 ,即 Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法 ,该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将 SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其和遗传算法的整体搜索策略结合起来 ,提出一种解决多目标优化问题的随机梯度遗传算法 ,对新算法的执行策略进行了认真的设计。大量的数值实验表明 :随机梯度遗传算法不仅提高了多目标遗传算法的收敛速度 ,且得到了大量的分布较均匀的 展开更多
关键词 多目标优化问题 随机梯度遗传算法 PARETO最优解 局部搜索算法
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随机梯度估值在盲均衡算法中的影响
16
作者 赵晓群 李辉明 +1 位作者 喻超 李立志 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1236-1240,共5页
利用代价函数求梯度值,再利用梯度值进行迭代是一种最速下降法,在各种盲均衡算法中广泛使用,其收敛速度较快,收敛误差较小,但未考虑信道中随机多变的噪声对其产生的影响.该文引入随机梯度估值,在梯度向量中加入噪声成分,结合梯度估值引... 利用代价函数求梯度值,再利用梯度值进行迭代是一种最速下降法,在各种盲均衡算法中广泛使用,其收敛速度较快,收敛误差较小,但未考虑信道中随机多变的噪声对其产生的影响.该文引入随机梯度估值,在梯度向量中加入噪声成分,结合梯度估值引起的权偏差相关系数,分析其对盲均衡算法的影响.理论研究和仿真结果表明,随机梯度估值引起权值偏差,影响着算法的收敛速度和剩余误差. 展开更多
关键词 水声通信 盲均衡算法 随机梯度 代价函数 恒模算法
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随机梯度遗传算法在船舶尾流目标识别中的应用 被引量:1
17
作者 张有正 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第3X期25-27,共3页
通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以... 通过识别船舶尾流可以有效地反映出船舶的自身参数,从而能帮助海军航空兵的侦察工作。随机梯度遗传算法是在传统的遗传算法的基础上,融合了局部搜索,这样更有利于种群的收敛性。本文将此算法应用于船舶尾流识别,通过最后的实验结果可以看出,随着迭代次数的增大,不同航速下的船舶尾流目标识别率会增大,但是并不是匀速的增大。 展开更多
关键词 随机梯度遗传算法 局部搜索 尾流目标识别
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基于负熵的随机双梯度算法
18
作者 卢中宁 初元红 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2014年第6期84-87,共4页
随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法,但该算法收敛速度慢,稳态误差大,不利于信号的准确适时性处理.论文重点对随机双梯度算法进行了改进,提出一种基于负熵的随机双梯度算法.在改进的算法中,用负熵来度量其中的随机变量... 随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法,但该算法收敛速度慢,稳态误差大,不利于信号的准确适时性处理.论文重点对随机双梯度算法进行了改进,提出一种基于负熵的随机双梯度算法.在改进的算法中,用负熵来度量其中的随机变量非高斯性,从而来克服峭度的不稳健性.论文最后通过理论分析和仿真实验证明这种改进的随机双梯度算法具有较好的分离效果且稳定性高. 展开更多
关键词 随机梯度算法 独立分量分析 负熵 峭度
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改进的新型随机双梯度算法
19
作者 邓慧 杨颖 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第2期110-113,共4页
随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法,但该算法收敛速度慢,稳态误差大,不利于信号的准确适时性处理.提出一种改进的新型随机双梯度算法.在改进的算法中,用负熵来度量其中的随机变量非高斯性,从而来克服峭度的不稳健性.仿... 随机双梯度算法是独立分量分析中一个重要的学习算法,但该算法收敛速度慢,稳态误差大,不利于信号的准确适时性处理.提出一种改进的新型随机双梯度算法.在改进的算法中,用负熵来度量其中的随机变量非高斯性,从而来克服峭度的不稳健性.仿真实验结果表明,这种改进的随机双梯度算法具有较好的分离效果,且稳定性较高. 展开更多
关键词 随机梯度算法 独立分量分析 负熵 峭度
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基于随机扰动梯度近似的图像复原与重构算法
20
作者 刘传才 傅清祥 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期2044-2050,共7页
为了复原缺乏先验知识的降质图像以及探索层析X射线图像重构的新途径,借鉴Spall和Cristion的随机扰动近似(SPSA)方法,将其扩展到高阶和多元的情形,进而提出了一种新的随机扰动梯度近似算法.此算法无须先验知识或后验概率,具有良好的稳... 为了复原缺乏先验知识的降质图像以及探索层析X射线图像重构的新途径,借鉴Spall和Cristion的随机扰动近似(SPSA)方法,将其扩展到高阶和多元的情形,进而提出了一种新的随机扰动梯度近似算法.此算法无须先验知识或后验概率,具有良好的稳定收敛性.对比实验表明,将此算法用于图像的复原和重构可获得良好的效果,而且性能稳定. 展开更多
关键词 随机扰动梯度近似 图像复原 图像重构算法 图像处理 层析X射线摄影法 L混合过程
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