针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使...针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。展开更多
为在外形尺寸与码盘刻线数的双重限制下提升小型光电编码器的精度与分辨率,提出了一种基于坐标旋转计算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)的编码器细分方法。对现阶段众多电子学细分方法优缺点进行剖析,在细分原理的基...为在外形尺寸与码盘刻线数的双重限制下提升小型光电编码器的精度与分辨率,提出了一种基于坐标旋转计算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)的编码器细分方法。对现阶段众多电子学细分方法优缺点进行剖析,在细分原理的基础上分析误差产生原因,运用改进型CORDIC算法对运动不满一周期内的信号进行高精度细分处理。实验结果表明,相较于其他方法,最大最小峰谷差值分别减少了60″、20″、10″,均方根误差分别下降了77.1%、59.2%、36.4%,实现了高精度化和小型化。展开更多
文摘针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。
文摘在高压并联电抗器声纹信号监测系统中,长时海量无标签声纹的高维非平稳性导致特征提取困难、无监督聚类适应性差。由此提出了一种基于深度自适应K-means++算法(deep adaptive K-means++clustering algorithm,DAKCA)的750 kV电抗器声纹聚类方法。首先通过采用两阶段无监督策略微调的改进堆叠稀疏自编码器(stacked sparse autoencoder,SSAE),对快速傅里叶变换后的归一化频域数据提取电抗器原始声纹32维深度特征。进一步提出了依据最近邻聚类有效性指标(clustering validation index based on nearest neighbors,CVNN)的自适应K-means++聚类算法,构建了能自适应确定最优聚类个数的电抗器声纹聚类模型。最后通过西北地区某750 kV电抗器实测声纹数据集进行了验证。结果表明,DAKCA算法对无标签声纹数据在不同样本均衡程度下能够稳定提取32维深度特征,并实现最优聚类,为直接高效利用电抗器无标签声纹数据提供了参考。
文摘为在外形尺寸与码盘刻线数的双重限制下提升小型光电编码器的精度与分辨率,提出了一种基于坐标旋转计算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)的编码器细分方法。对现阶段众多电子学细分方法优缺点进行剖析,在细分原理的基础上分析误差产生原因,运用改进型CORDIC算法对运动不满一周期内的信号进行高精度细分处理。实验结果表明,相较于其他方法,最大最小峰谷差值分别减少了60″、20″、10″,均方根误差分别下降了77.1%、59.2%、36.4%,实现了高精度化和小型化。
