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基于改进TS云推理网络的板形模式识别方法被引量：7: 1; 作者张秀玲赵文保 +1 位作者张少宇徐腾《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期580-586,共7页; 将云模型与T S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T S云推理网络。该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T S云推理网络的结构和稳定性。在... 展开更多; 关键词云模型 Ts模糊神经网络最速下降法板形模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于T-S云模型的非线性系统控制被引量：7: 2; 作者黄景春肖建周聪《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第A01期149-151,156,共4页; 将云模型与T-S模糊系统结合,利用隶属云代替模糊系统的前件,提出一种T-S云模型。T-S云模型综合考虑模型的精确性和可解释性,不但可以利用专家的知识和经验建立系统模型,而且还可以通过输入/输出数据设计云模型系统。详细分析T-S云模型... 展开更多; 关键词云模型 T—s模糊系统非线性系统控制梯度下降法最小二乘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于S-BGD和梯度累积策略的改进深度学习方法及其在光伏出力预测中的应用被引量：26: 3; 作者黎静华黄乾 +1 位作者韦善阳黄玉金《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期3292-3299,共8页; 为提高光伏出力的预测精度,提出了一种改进深度学习算法的光伏出力预测方法。首先,针对传统的深度学习算法采用批量梯度下降(batch gradient descent,BGD)法训练模型参数速度慢的问题,利用随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD... 展开更多; 关键词光伏出力预测深度学习算法梯度下降法梯度累积量参数训练神经网络随机-批量梯度下降; 在线阅读下载PDF 职称材料

抛物型声源在弹性半空间体中的辐射方式: 4; 作者童谷生孙良新《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期212-218,共7页; 利用弹性动力问题的积分描述定理 ,借助于在弹性半空间点源作用下的格林函数 ,求出了在抛物型表面声源作用于弹性半空间表面所产生的位移场的解 ,所得结果可用单重积分表示 ,这为该种声源作用下的位移和应力场计算提供了一种数值算法 ;... 展开更多; 关键词格林函数最速下降法抛物型声源无损检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

几个不定方程在Q((-3)^(1/2))中的解(英文): 5; 作者王永亮《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期138-141,共4页; 应用Fermat下降法,证明了不定方程x4-y4=z2与x4+4y4=z2在Q((-3)^(1/2))没有非平凡解,它表明Fermat方程当n=4时在此域中仍然没有非平凡解.; 关键词 fermat下降法代数整数环虚二次域; 在线阅读下载PDF 职称材料

关于丢番图方程x^4±6px^2y^2±3p^2y^4=z^2: 6; 作者周科《广西科学》 CAS 2005年第4期255-258,共4页; 设p为素数,利用F erm at无穷递降法,研究方程x4±3px2y2+3p2y4=z2与x4±6px2y2-3p2y4=z2正整数解的存在性,证明该方程在p≡5(m od 12)时均无正整数解,在p≡11(m od 12)时有解且有无穷多组正整数解,获得方程无穷多组正整数解的... 展开更多; 关键词丢番图方程 fermat无穷递降法正整数解; 在线阅读下载PDF 职称材料

无约束优化全局收敛性算法被引量：1: 7; 作者马燕青戴素芬 +1 位作者张冰孟继东《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第10期120-122,126,共4页; 为解决一个无约束优化极小化问题,已有文章结合牛顿方向和最速下降方向提出了一种全局策略,对于一个任意的初始点,全局收敛性能保证。用拟牛顿方向来代替牛顿方向,使得在每次迭代中搜索方向的选择尽肯能地靠近拟牛顿方向或者是它本身。; 关键词无约束优化全局收敛拟牛顿法最速下降法线搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

多特征融合的驾驶员疲劳检测研究被引量：9: 8; 作者黄占鳌史晋芳《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第11期1750-1754,共5页; 针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本... 展开更多; 关键词驾驶员疲劳检测监督下降算法多特征值融合朴素贝叶斯分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自回归RBF神经网络的帕金森状态预测被引量：2: 9; 作者苏斐王红祖林禄《现代电子技术》 2021年第21期114-119,共6页; 针对受控自回归模型辨识精度不高的问题,采用自回归径向基函数(RBF)神经网络辨识基底核(BG)模型的输入刺激频率与输出β频段(13~35 Hz)振荡功率之间的关系。采用梯度下降法确定模型参数,提高模型预测精度。在相同刺激条件下,以BG模型输... 展开更多; 关键词帕金森疾病自回归RBF神经网络基底核模型 DBs疗法预测指标梯度下降法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进TS云推理网络的板形模式识别方法被引量：7: 1; 作者张秀玲赵文保张少宇徐腾; 机构燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心; 出处《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期580-586,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(50675186); 文摘将云模型与T S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T S云推理网络。该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T S云推理网络的结构和稳定性。在超熵确定的情况下,使用最速下降法辨识了T S云推理网络的参数,将该网络应用于板形模式识别,并与T S模糊神经网络作了对比。仿真结果表明:T S云推理网络抗干扰能力较强,能够识别出常见的板形缺陷,并且识别精度较高。; 关键词云模型 Ts模糊神经网络最速下降法板形模式识别; Keywords cloud model T-s fuzzy neural network steepest descent method flatness pattern recognition; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于T-S云模型的非线性系统控制被引量：7: 2; 作者黄景春肖建周聪; 机构西南交通大学电气工程学院兰州交通大学机电与动力工程学院; 出处《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第A01期149-151,156,共4页; 基金国家自然科学基金(60674057) 教育部博士点基金(20060613003) 四川省应用基础研究基金(05JY029-006-4); 文摘将云模型与T-S模糊系统结合,利用隶属云代替模糊系统的前件,提出一种T-S云模型。T-S云模型综合考虑模型的精确性和可解释性,不但可以利用专家的知识和经验建立系统模型,而且还可以通过输入/输出数据设计云模型系统。详细分析T-S云模型的系统结构。基于云模型和模糊系统对模糊概念表述的一致性,在不考虑超熵的情况下,使用梯度下降法辨识T-S云模型前件参数。利用递推最小二乘法辨识T-S云模型后件参数。设计了基于T-S云模型的控制器,实现了将卡车后倒至指定的卸车位置,体现了T-S云模型的不确定处理能力。仿真研究验证了算法的有效性。; 关键词云模型 T—s模糊系统非线性系统控制梯度下降法最小二乘法; Keywords cloud model T - s fuzzy system nonlinear systems control gradient-descent algorithm least square method; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于S-BGD和梯度累积策略的改进深度学习方法及其在光伏出力预测中的应用被引量：26: 3; 作者黎静华黄乾韦善阳黄玉金; 机构广西电力系统最优化与节能技术重点实验室(广西大学); 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期3292-3299,共8页; 基金国家重点研发计划支持项目(2016YFB0900100) 国家自然科学基金项目资助(51377027)~~; 文摘为提高光伏出力的预测精度,提出了一种改进深度学习算法的光伏出力预测方法。首先,针对传统的深度学习算法采用批量梯度下降(batch gradient descent,BGD)法训练模型参数速度慢的问题,利用随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)法训练快的优点,提出了一种改进的随机-批量梯度下降(stochastic-batch gradient descent,S-BGD)搜索方法,该方法兼具SGD和BGD的优点,提高了参数训练的速度。然后,针对参数训练过程中容易陷入局部最优点和鞍点的问题,借鉴运动学理论,提出了一种基于梯度累积(gradient pile,GP)的训练方法。该方法以累积梯度作为参数的修正量,可以有效地避免训练陷入局部点和鞍点,进而提高预测精度。最后,以澳大利亚艾丽斯斯普林光伏电站的数据为样本,将所提方法应用于光伏出力预测中,验证所提方法的有效性。; 关键词光伏出力预测深度学习算法梯度下降法梯度累积量参数训练神经网络随机-批量梯度下降; Keywords photovoltaic power forecasting deep learning algorithm gradient descent method gradient pile parameter training neural networks s-BGD; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名抛物型声源在弹性半空间体中的辐射方式: 4; 作者童谷生孙良新; 机构南京航空航天大学飞行器系; 出处《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期212-218,共7页; 基金国家自然科学基金! (编号 :5 96 75 0 2 5 ) 国家教委博士点基金! (编号 :980 2 870 9)资助项目; 文摘利用弹性动力问题的积分描述定理 ,借助于在弹性半空间点源作用下的格林函数 ,求出了在抛物型表面声源作用于弹性半空间表面所产生的位移场的解 ,所得结果可用单重积分表示 ,这为该种声源作用下的位移和应力场计算提供了一种数值算法 ;然后 ,通过坐标变换并利用最速下降法导出以球坐标表示的位移场的远场近似解 ,并给出了几种频率情况下位移幅值随方位角变化的计算结果 ,将计算结果与活塞型声源作用下所得位移幅值进行了比较 ;此外 ,本文还得出了相应问题的指向性函数 ,可用二阶贝塞耳函数来表示。; 关键词格林函数最速下降法抛物型声源无损检测; Keywords Green′s functions steepest descent method parabolic source nondestructive testing; 分类号 O422.6 [理学—声学] TH878 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名几个不定方程在Q((-3)^(1/2))中的解(英文): 5; 作者王永亮; 机构菏泽学院数学系; 出处《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期138-141,共4页; 基金菏泽学院科学基金(XY08SX01); 文摘应用Fermat下降法,证明了不定方程x4-y4=z2与x4+4y4=z2在Q((-3)^(1/2))没有非平凡解,它表明Fermat方程当n=4时在此域中仍然没有非平凡解.; 关键词 fermat下降法代数整数环虚二次域; Keywords fermat＇s method of descent ring of algebraic integers imaginary quadratic fields; 分类号 O156.7 [理学—基础数学] O175.25 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名关于丢番图方程x^4±6px^2y^2±3p^2y^4=z^2: 6; 作者周科; 机构广西师范学院数学与计算机科学系; 出处《广西科学》 CAS 2005年第4期255-258,共4页; 基金广西壮族自治区教育厅科研项目资助(广义Fermat猜想的研究); 文摘设p为素数,利用F erm at无穷递降法,研究方程x4±3px2y2+3p2y4=z2与x4±6px2y2-3p2y4=z2正整数解的存在性,证明该方程在p≡5(m od 12)时均无正整数解,在p≡11(m od 12)时有解且有无穷多组正整数解,获得方程无穷多组正整数解的通解公式和方程的部分正整数解.; 关键词丢番图方程 fermat无穷递降法正整数解; Keywords Diophtine equation,fermat infinite method of descent,positive integral solution; 分类号 O156.7 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无约束优化全局收敛性算法被引量：1: 7; 作者马燕青戴素芬张冰孟继东; 机构重庆师范大学; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第10期120-122,126,共4页; 文摘为解决一个无约束优化极小化问题,已有文章结合牛顿方向和最速下降方向提出了一种全局策略,对于一个任意的初始点,全局收敛性能保证。用拟牛顿方向来代替牛顿方向,使得在每次迭代中搜索方向的选择尽肯能地靠近拟牛顿方向或者是它本身。; 关键词无约束优化全局收敛拟牛顿法最速下降法线搜索; Keywords unconstrained optimization global convergence Quasi-Newton＇ s method steepest descent method line search; 分类号 O23 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多特征融合的驾驶员疲劳检测研究被引量：9: 8; 作者黄占鳌史晋芳; 机构西南科技大学制造科学与工程学院; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第11期1750-1754,共5页; 基金西南科技大学博士基金项目(16ZX7119)资助; 文摘针对驾驶疲劳检测中面部特征定位及驾驶员疲劳状态判别方法判断存在的不足,提出了利用监督下降算法同时定位驾驶员的多个面部特征。在眨眼、哈欠及点头判断的基础上,提取驾驶员眨眼频率、哈欠频率及点头频率多个特征值建立疲劳检测样本数据库,并构建朴素贝叶斯分类器进行疲劳判断。当驾驶员出现疲劳驾驶时及时给以警告信息,以预防交通事故发生。在实际的驾驶环境视频测试结果中,驾驶员疲劳状态的判别平均准确率达到了94.87%,具有较好的性能。; 关键词驾驶员疲劳检测监督下降算法多特征值融合朴素贝叶斯分类器; Keywords driver′s fatigue detection supervised descent method multi-feature fusion naive Bayesian classifier; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自回归RBF神经网络的帕金森状态预测被引量：2: 9; 作者苏斐王红祖林禄; 机构山东农业大学机械与电子工程学院; 出处《现代电子技术》 2021年第21期114-119,共6页; 基金国家自然科学基金(61801273)。; 文摘针对受控自回归模型辨识精度不高的问题,采用自回归径向基函数(RBF)神经网络辨识基底核(BG)模型的输入刺激频率与输出β频段(13~35 Hz)振荡功率之间的关系。采用梯度下降法确定模型参数,提高模型预测精度。在相同刺激条件下,以BG模型输出与模型预测输出之间的均方根误差(RMSE)和相关系数作为PD状态的预测指标。受控自回归模型辨识相关系数为84.07%,RMSE为27.96;RBF预测模型辨识相关系数为92.78%,RMSE为17.89,结果表明RBF预测模型辨识精度更高。利用自回归RBF神经网络模型能够很好地辨识刺激频率与β功率之间的关系,为以后依据β功率的变化选择恰当的刺激频率参数提供了更好的方法,减轻PD患者的痛苦。; 关键词帕金森疾病自回归RBF神经网络基底核模型 DBs疗法预测指标梯度下降法; Keywords Parkinson′s disease autoregressive RBF neural network BG model DBs treatment prediction index gradient descent method; 分类号 TN876-34 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进TS云推理网络的板形模式识别方法	张秀玲赵文保张少宇徐腾	《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于T-S云模型的非线性系统控制	黄景春肖建周聪	《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心	2009	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于S-BGD和梯度累积策略的改进深度学习方法及其在光伏出力预测中的应用	黎静华黄乾韦善阳黄玉金	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2017	26	在线阅读下载PDF 职称材料
4	抛物型声源在弹性半空间体中的辐射方式	童谷生孙良新	《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	几个不定方程在Q((-3)^(1/2))中的解(英文)	王永亮	《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	关于丢番图方程x^4±6px^2y^2±3p^2y^4=z^2	周科	《广西科学》 CAS	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	无约束优化全局收敛性算法	马燕青戴素芬张冰孟继东	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	多特征融合的驾驶员疲劳检测研究	黄占鳌史晋芳	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于自回归RBF神经网络的帕金森状态预测	苏斐王红祖林禄	《现代电子技术》	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料