基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群优化算法 被引量：5

1

作者 陈红安 张英杰 吴建辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3273-3276,共4页

为了寻找多峰函数的全部极值点,提出一种基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群算法。该算法引入混沌序列设置微粒群位置以提高种群的多样性;然后使用改进的微粒群认知模型对可行域内的所有极值点进行全局搜索;最后利用非线性共轭梯度法对... 为了寻找多峰函数的全部极值点,提出一种基于非线性共轭梯度法的混沌微粒群算法。该算法引入混沌序列设置微粒群位置以提高种群的多样性;然后使用改进的微粒群认知模型对可行域内的所有极值点进行全局搜索;最后利用非线性共轭梯度法对混沌微粒群算法搜索到的较优解进行局部搜索以提高解的精度。仿真实验表明,该算法能准确、快速地找到连续可微多峰函数的全部极值点。 展开更多

关键词 微粒群算法 非线性共轭梯度法 混沌 多峰函数 极值点

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基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法 被引量：2

2

作者 邵尉 钱祖平 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第16期3657-3659,3663,共4页

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种... 提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。 展开更多

关键词 唯相自适应算法 直接数据域最小二乘算法 单快拍处理 非线性共轭梯度法

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基于共轭梯度法和最速下降法的非线性测量数据处理 被引量：7

3

作者 宁伟 卿熙宏 陶华学 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第4期5-7,共3页

将共轭梯度法与最速下降法有机结合起来,构造出一种解决非线性测量数据处理问题的新方法———混合算法。这种方法充分利用了共轭梯度法和最速下降法良好的收敛优点,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数"性态不优&qu... 将共轭梯度法与最速下降法有机结合起来,构造出一种解决非线性测量数据处理问题的新方法———混合算法。这种方法充分利用了共轭梯度法和最速下降法良好的收敛优点,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数"性态不优"时,最速下降法难以解决的问题。文中的算例结果表明,混合算法与单纯的共轭梯度法或最速下降法相比,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面宽等特点。 展开更多

关键词 非线性数据处理 共轭梯度法 最速下降法 混合算法

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求解非线性等式和不等式约束优化问题的三项记忆梯度广义投影算法(英文)

4

作者 孙清滢 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2003年第2期35-44,共10页

利用广义投影矩阵,对求解无约束规划的三项记忆梯度算法中的参数给一条件,确定它们的取值范围,以保证得到目标函数的三项记忆梯度广义投影下降方向,建立了求解非线性等式和不等式约束优化问题的三项记忆梯度广义投影算法,并证明了算法... 利用广义投影矩阵,对求解无约束规划的三项记忆梯度算法中的参数给一条件,确定它们的取值范围,以保证得到目标函数的三项记忆梯度广义投影下降方向,建立了求解非线性等式和不等式约束优化问题的三项记忆梯度广义投影算法,并证明了算法的收敛性。同时给出了结合FR,PR,HS共轭梯度参数的三项记忆梯度广义投影算法:从而将经典的共轭梯度算法推广用于求解约束规划问题.数值例子表明算法是有效的。 展开更多

关键词 非线性等式约束 不等式约束 三项记忆梯度算法 广义投影矩阵 收敛性 共轭梯度算法 非线性规划 参数

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一种改进的二维MT预条件非线性共轭梯度反演方法 被引量：5

5

作者 相鹏 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期42-49,共8页

在大地电磁反演方法中反演精度与计算效率问题是一对矛盾,高斯牛顿类方法反演精度高但计算效率低,非线性共轭梯度类方法计算效率高,但是反演精度不如高斯牛顿法高。在前人研究的基础上,提出一种改进的预条件非线性共轭梯度法,通过构建... 在大地电磁反演方法中反演精度与计算效率问题是一对矛盾,高斯牛顿类方法反演精度高但计算效率低,非线性共轭梯度类方法计算效率高,但是反演精度不如高斯牛顿法高。在前人研究的基础上,提出一种改进的预条件非线性共轭梯度法,通过构建性状更接近高斯牛顿Hessian矩阵的预条件算子提高反演精度和计算速度。同时采用正则化参数的自适应更新算法保证反演稳定性和反演精度的平衡。模型实验验证了该方法的正确性。与其他方法的对比结果表明,该方法在保证反演精度的同时,提高了计算效率。对中国西部某地的实测MT数据进行处理解释的结果表明,该方法在解决复杂构造问题方面具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 大地电磁 预条件非线性共轭梯度 正则化参数 自适应算法 反演

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2步非线性共轭梯度(NCG)法

6

作者 邓玲 李庆扬 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 1998年第2期1-9,共9页

提出一种求解非线性方程组的２步非线性共轭梯度法（２步ＮＣＧ法），并在一定条件下证明方法收敛于一个总体唯一解。这个方法收敛较快且适合于并行计算，数值试验表明它比普通ＮＣＧ法迭代次数减少较多，从而节省ＣＰＵ时间。

关键词 非线性方程组 2步非线性共轭梯度法 2步NCG法 唯一解 收敛性 计算公式 预处理算法 数值试验

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谱HS投影算法求解非线性单调方程组 被引量：7

7

作者 陈香萍 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期15-27,共13页

借助谱梯度法和HS共轭梯度法的结构,建立一种求解非线性单调方程组问题的谱HS投影算法.该算法继承了谱梯度法和共辄梯度法储存量小和计算简单的特征,且不需要任何导数信息,因此它适应于求解大规模非光滑的非线性单调方程组问题.在适当... 借助谱梯度法和HS共轭梯度法的结构,建立一种求解非线性单调方程组问题的谱HS投影算法.该算法继承了谱梯度法和共辄梯度法储存量小和计算简单的特征,且不需要任何导数信息,因此它适应于求解大规模非光滑的非线性单调方程组问题.在适当的条件下,证明了该算法的收敛性,并通过数值实验表明了该算法的有效性. 展开更多

关键词 非线性单调方程组 共轭梯度法 谱梯度法 投影算法 收敛性

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LS-共轭梯度算法的收敛性 被引量：2

8

作者 孙清滢 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2002年第6期120-123,0,共4页

对无约束规划 (P) :minx∈Rnf(x) ,其中 f(x)是Rn→R1上的二阶连续可微函数 ,通过引入强迫函数和逆连续模函数 ,证明了一类采用Curry Altman步长规则的LS 共轭梯度算法的全局收敛性质 ,利用比较原理进一步讨论了LS

关键词 非线性规划 强迫函数 逆连续模函数 LS-共轭梯度算法 收敛性

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结合Armijo步长搜索的新三项共轭梯度算法及其收敛特征

9

作者 孙清滢 钱伟懿 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期166-169,共4页

对求解无约束优化问题提出了一类新的三项共轭梯度求解算法,在去掉迭代点列{xk}有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性.同时给出结合FR、PR、HS共轭梯度参数的三项共轭梯度算法.数值算例表明新算法比Armijo步长搜索下的FR、PR... 对求解无约束优化问题提出了一类新的三项共轭梯度求解算法,在去掉迭代点列{xk}有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性.同时给出结合FR、PR、HS共轭梯度参数的三项共轭梯度算法.数值算例表明新算法比Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度算法有效. 展开更多

关键词 Armijo步长搜索 三项共轭梯度算法 无约束优化 全局收敛性 非线性规划

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求解凸集约束优化问题的共轭梯度的GLP投影算法

10

作者 孙清滢 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2002年第1期100-104,107,共6页

利用GLP投影技术 ,对凸约束的非线性规划问题构造了一个共轭梯度的GLP投影算法 ,在一维精确步长搜索下 ,给出了算法较强的全局收敛性结果 ,由于算法需要较小的存储量 ,特别适合于计算大规模的约束优化问题。该算法提高了梯度投影法的收... 利用GLP投影技术 ,对凸约束的非线性规划问题构造了一个共轭梯度的GLP投影算法 ,在一维精确步长搜索下 ,给出了算法较强的全局收敛性结果 ,由于算法需要较小的存储量 ,特别适合于计算大规模的约束优化问题。该算法提高了梯度投影法的收敛速度。 展开更多

关键词 求解 凸集约束优化 共轭梯度 GLP投影算法 收敛性 非线性规划

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结合Armijo步长搜索的一类新记忆梯度算法及其收敛特征 被引量：4

11

作者 孙清滢 刘新海 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2003年第5期129-132,共4页

对于求解无约束规划的共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数 ,给定一个假设条件 ,确定它的一个取值范围 ,以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向 ,由此提出了一类新的记忆梯度算法。在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下 ,讨论了算法的... 对于求解无约束规划的共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数 ,给定一个假设条件 ,确定它的一个取值范围 ,以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向 ,由此提出了一类新的记忆梯度算法。在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下 ,讨论了算法的全局收敛性 ,同时给出了结合FR、PR、HS共轭梯度算法的修正形式。数值实验表明 ,新算法比Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法更稳定、更有效。 展开更多

关键词 Armijo步长搜索 记忆梯度算法 收敛性 数值实验 非线性规划 共轭梯度

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广义Armijo步长搜索下的共轭方向算法及其收敛特征 被引量：1

12

作者 孙清滢 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 1994年第2期112-116,共5页

对无约束非线性规划问题给出了一个广义Ａｒｍｉｊｏ步长搜索下的共轭方向算法，并研究了算法的收敛性及其收敛特征。

关键词 非线性规划 共轭梯度 算法

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Armijo步长搜索的共轭方向算法

13

作者 孙清 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 1994年第6期130-133,共4页

对无约束最优化问题（Ｐ）ｍｉｎｆ（ｘ）（其中ｆ（ｘ）是Ｒ’上一阶连续可微函数）提出了经典共轭方向算法和在Ａｒｍｉｊｏ步长搜索下的一种自然推广形式，并在凸性条件下，给出了算法的全局收敛性，然后将上述算法进行改进，在去掉... 对无约束最优化问题（Ｐ）ｍｉｎｆ（ｘ）（其中ｆ（ｘ）是Ｒ’上一阶连续可微函数）提出了经典共轭方向算法和在Ａｒｍｉｊｏ步长搜索下的一种自然推广形式，并在凸性条件下，给出了算法的全局收敛性，然后将上述算法进行改进，在去掉凸性假设之下，证明了算法的全局收敛性。 展开更多

关键词 非线性规划 共轭梯度 Armijo步长搜索 算法

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二维椭圆型方程反问题中优化算法的比较

14

作者 黄翔 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期74-80,共7页

近年来,决定椭圆型方程系数反问题在地磁、地球物理、冶金和生物等实际问题上有着广泛的应用．本文讨论了二维的决定椭圆型方程系数反问题的数值求解方法．由误差平方和最小原则,这个反问题可化为一个变分问题,并进一步离散化为一个最... 近年来,决定椭圆型方程系数反问题在地磁、地球物理、冶金和生物等实际问题上有着广泛的应用．本文讨论了二维的决定椭圆型方程系数反问题的数值求解方法．由误差平方和最小原则,这个反问题可化为一个变分问题,并进一步离散化为一个最优化问题,其目标函数依赖于要决定的方程系数．本文着重考察非线性共轭梯度法在此最优化问题数值计算中的表现,并与拟牛顿法作为对比．为了提高算法的效率我们适当选择加快收敛速度的预处理矩阵．同时还考察了线搜索方法的不同对优化算法的影响．数值实验的结果表明,非线性共轭梯度法在这类大规模优化问题中相对于拟牛顿法更有效． 展开更多

关键词 运筹学 优化算法 非线性共轭梯度法 拟牛顿法 预处理矩阵 线搜索

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基于Spark平台的ALS加速算法研究 被引量：2

15

作者 贾晓芳 桑国明 祁文凯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期103-109,共7页

协同过滤推荐算法在推荐系统中发挥着重要作用,但其存在执行效率与排名精度较低的问题,交替最小二乘(ALS)算法可实现并行计算,从而提高执行效率,但是该算法数据加载与迭代收敛的时间较长。为此,将非线性共轭梯度(NCG)算法与ALS算法相结... 协同过滤推荐算法在推荐系统中发挥着重要作用,但其存在执行效率与排名精度较低的问题,交替最小二乘(ALS)算法可实现并行计算,从而提高执行效率,但是该算法数据加载与迭代收敛的时间较长。为此,将非线性共轭梯度(NCG)算法与ALS算法相结合,提出一种ALS-NCG算法,以达到加速ALS算法的目的。在Spark分布式数据处理环境中对ALS-NCG算法进行性能评估,实验结果表明,相比ALS算法,ALS-NCG算法获取高精度推荐排名时需要的迭代次数与时间更少。 展开更多

关键词 协同过滤 推荐算法 交替最小二乘算法 非线性共轭梯度 Spark平台

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结合CF和PCG搜索的拟牛顿优化算法

16

作者 范莉 《现代电子技术》 北大核心 2019年第18期136-138,共3页

针对拟牛顿优化算法求解非线性方程组和无约束优化问题时,需要进行大量的迭代计算的问题.文中提出了一种结合CF和PCG搜索的拟牛顿优化算法,该算法结合CF和PCG搜索的步长因子来得到一种有效的牛顿搜索算法.在强Wolfe准则下的全局收敛性... 针对拟牛顿优化算法求解非线性方程组和无约束优化问题时,需要进行大量的迭代计算的问题.文中提出了一种结合CF和PCG搜索的拟牛顿优化算法,该算法结合CF和PCG搜索的步长因子来得到一种有效的牛顿搜索算法.在强Wolfe准则下的全局收敛性和数值分析结果表明,文中所提出的算法能加快拟牛顿优化算法的求解速度并能得到更高的精度. 展开更多

关键词 拟牛顿优化 非线性方程组 无约束优化 牛顿搜索算法 CHOLESKY分解 共轭梯度法

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青藏高原东北部地区地壳电性结构特征 被引量：40

17

作者 马晓冰 孔祥儒 +1 位作者 刘宏兵 闫永利 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期689-697,共9页

通过对青藏高原东北部地区的大地电磁测深数据进行分析、处理,用非线性共轭梯度算法(NLCG)进行二维TE、TM模式联合反演,得到研究地区的地壳电性结构特征.结果表明在研究区的中下地壳内普遍存在高导层,其成因一般为部分熔融,其中在羌塘... 通过对青藏高原东北部地区的大地电磁测深数据进行分析、处理,用非线性共轭梯度算法(NLCG)进行二维TE、TM模式联合反演,得到研究地区的地壳电性结构特征.结果表明在研究区的中下地壳内普遍存在高导层,其成因一般为部分熔融,其中在羌塘中部地壳内的局部高导异常主要受流体的影响. 展开更多

关键词 青藏高原 大地电磁测深 非线性共轭梯度算法(nlcg) 地壳 电性结构

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裂陷盆地基底双界面模式二维重力反演 被引量：9

18

作者 冯旭亮 王万银 +2 位作者 刘富强 李建国 鲁宝亮 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1934-1945,共12页

裂陷盆地基底的起伏表现为非光滑的几何形态,传统的重力反演结果并不能很好地反映这种特点.此外,大多数情况下,重力观测面并不位于盆地上界面,应为单独的起伏观测面,盆地应为上界面和基底组成的双界面模式.基于此,本文研究了起伏观测面... 裂陷盆地基底的起伏表现为非光滑的几何形态,传统的重力反演结果并不能很好地反映这种特点.此外,大多数情况下,重力观测面并不位于盆地上界面,应为单独的起伏观测面,盆地应为上界面和基底组成的双界面模式.基于此,本文研究了起伏观测面上裂陷盆地基底双界面模式二维重力反演方法.研究中假设沉积盆地的沉积层与基底的密度差随深度按双曲线规律变化.将沉积盆地的沉积层剖分成相邻的垂直柱体,其水平尺寸是已知的,顶面与沉积层上界面重合,底面深度代表基底的深度,即为要反演的参数.反演中引入全变差函数作为盆地模型的约束,使得反演结果呈现非光滑形态,符合裂陷盆地基底特征.为减小反演多解性,引入已知深度点作为约束.建立由重力数据拟合、已知深度约束及全变差函数组成的目标函数,采用非线性共轭梯度算法使目标函数最小化.模型试算结果表明该方法可反演裂陷盆地基底起伏,并通过调整正则化参数的值可反演坳陷盆地基底起伏.将该反演方法用于珠江口盆地惠州凹陷和运城—临汾裂陷盆地实际资料处理,其结果较好地反映了裂陷盆地基底起伏特征,为研究盆地构造、油气勘探等提供重要参考. 展开更多

关键词 裂陷盆地基底 双界面模式 二维重力反演 起伏观测面 全变差函数 非线性共轭梯度算法

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α射线露点传感器温度跟踪补偿 被引量：3

19

作者 莫长涛 陈长征 +1 位作者 李刚 孙凤久 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期710-713,共4页

介绍了采用半导体探测器和温度传感器研制成的α射线露点传感器的工作原理·分析了α射线露点传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且呈非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的α射线... 介绍了采用半导体探测器和温度传感器研制成的α射线露点传感器的工作原理·分析了α射线露点传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且呈非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的α射线露点传感器温度跟踪补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现α射线露点传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出· 展开更多

关键词 Α射线 露点传感器 非线性 神经网络 共轭梯度算法 补偿

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SOS压力传感器温度的补偿 被引量：3

20

作者 莫长涛 陈长征 +1 位作者 张黎丽 孙凤久 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期160-163,共4页

分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意... 分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现硅 蓝宝石压力传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出· 展开更多

关键词 硅-蓝宝石压力传感器 环境温度 非线性 神经网络 共轭梯度算法 补偿

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