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基于改进LM算法的冗余机器人运动学参数标定
1
作者 赵铁军 孙晨曦 徐靖 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期90-93,98,共5页
机器人的定位精度是衡量机器人性能的重要指标,相较于重复定位精度可以从几何参数上提高几何参数,绝对定位精度还需对非几何参数进行校准。对于冗余自由度机器人,非几何参数求解更为复杂。在分析了LM算法的基础上,提出了一种基于改进LM... 机器人的定位精度是衡量机器人性能的重要指标,相较于重复定位精度可以从几何参数上提高几何参数,绝对定位精度还需对非几何参数进行校准。对于冗余自由度机器人,非几何参数求解更为复杂。在分析了LM算法的基础上,提出了一种基于改进LM算法的冗余机器人标定算法。首先,通过混合五参数MD-H方法建立机器人正运动学模型,采用速度级雅可比矩阵求解机器人运动学参数。实验过程中,采用深度相机对机器人末端位置进行测量。采用改进LM算法,根据测量结果对运动学参数进行校准。在改进LM算法中,通过变初始步长提高算法的适应性,并动态更新阻尼因子提高了收敛速度。改进后Quick-LM算法相较传统LM算法收敛速度提高46.7%,使机器人最大误差降低了9.18 mm,证明了改进后算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 机器人 运动学参数标定 改进lm算法 运动学模型
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求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法
2
作者 马昌凤 李清雅 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2024年第1期64-72,共9页
结合经典的LM算法及其变形,提出了求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法,并证明其全局收敛性和局部二次收敛性.数值实验验证了所提算法的可行性和有效性.
关键词 Hankel张量方程 修正自适应lm算法 收敛性分析 数值实验
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一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法 被引量:24
3
作者 张长胜 欧阳丹彤 +1 位作者 岳娜 张永刚 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期675-680,共6页
针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题,提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法(GALM算法).该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值... 针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题,提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法(GALM算法).该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练,直至发现满意的网络参数.实验结果表明,新算法提高了网络的学习能力和收敛速度. 展开更多
关键词 lm算法 遗传算法 神经网络 GAlm算法
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三阶段遗传LM算法的粗糙度参数计算公式构造 被引量:2
4
作者 刘新儒 刘圣军 +1 位作者 唐进元 周炜 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2192-2200,共9页
为解决现有基于统计和随机过程理论等方法无法给出粗糙度参数直观计算的问题,基于函数逼近理论提出一种通过优化函数模板来构造粗糙度参数计算公式的方法.首先利用遗传算法优化初始函数模板各参数,得到一组全局近似最优解集;再以此解集... 为解决现有基于统计和随机过程理论等方法无法给出粗糙度参数直观计算的问题,基于函数逼近理论提出一种通过优化函数模板来构造粗糙度参数计算公式的方法.首先利用遗传算法优化初始函数模板各参数,得到一组全局近似最优解集;再以此解集作为初值,用Levenberg–Marquardt(LM)算法求解更好的局部最优解集,并交替使用遗传算法和LM算法,直到收敛或达到算法最大切换次数;最后根据收敛精度、逼近性能对函数模板进行增长或剪枝,并继续交替使用2种优化算法直到满足循环退出条件.数值实验表明,该算法具有较好的寻优能力和较强的鲁棒性,能用于构造粗糙度参数计算公式,操作简单且具有一定的工程实用价值. 展开更多
关键词 遗传算法 lm算法 遗传lm算法 粗糙度参数 函数拟合
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基于遗传LM算法的涂层目标光谱偏振BRDF建模分析 被引量:7
5
作者 陈超 赵永强 +3 位作者 罗丽 潘泉 程咏梅 王凯 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期729-734,共6页
通过比较测量方法测量得到绿漆涂层木板探测目标在400~720 nm的光谱偏振二向反射分布函数值,从获得的户外试验测量数据入手,分析与探测角、波长之间的关系,通过有限探测条件得到的光谱偏振二向反射分布函数值(BRDF)建立光谱偏振BRDF模... 通过比较测量方法测量得到绿漆涂层木板探测目标在400~720 nm的光谱偏振二向反射分布函数值,从获得的户外试验测量数据入手,分析与探测角、波长之间的关系,通过有限探测条件得到的光谱偏振二向反射分布函数值(BRDF)建立光谱偏振BRDF模型,来描述探测目标的偏振二向反射特性。其中利用基于小面元的模型建立光谱偏振BRDF模型,利用遗传算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法相结合的优化算法来获得非线性模型参数。仿真实验结果表明采用的遗传LM优化算法具有较好的性能,能较快较准确得到非线性的模型参数。真实实验数据证明了基于小面元模型的正确性,表明光谱偏振二向反射分布函数建模方法结果的可靠性。最后与绿漆涂层铁板目标的模型反演参数进行比较得出:2种不同材质、相同颜色涂层的目标,具有较为接近的折射率,其较小差别可以理解为由涂层的厚度、均匀程度的不同导致,而非不同的材质所引起。 展开更多
关键词 涂层目标 遗传lm算法 光谱偏振BRDF 小面元模型
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基于LM算法的神经网络系统辨识 被引量:44
6
作者 黄豪彩 黄宜坚 杨冠鲁 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2003年第2期6-8,11,共4页
介绍了电流变传动系统 ,并采用基于Levenberg -Marquardt(LM )算法的BP神经网络对其进行系统辨识。LM算法是梯度下降法与高斯 -牛顿法的结合。就训练次数与精确度而言 ,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法 ,适用于系统辨识。仿真... 介绍了电流变传动系统 ,并采用基于Levenberg -Marquardt(LM )算法的BP神经网络对其进行系统辨识。LM算法是梯度下降法与高斯 -牛顿法的结合。就训练次数与精确度而言 ,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法 ,适用于系统辨识。仿真结果表明LM算法可大大地提高学习速度 ,缩短训练时间 ,且辨识效果很好。 展开更多
关键词 电流变传动系统 系统辨识 lm算法 神经网络
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基于LM算法建立风电机组神经网络故障预警诊断模型 被引量:9
7
作者 巨林仓 史贝贝 +1 位作者 杨清宇 宋德宽 《热力发电》 CAS 北大核心 2010年第12期44-49,共6页
基于人工神经网络LM算法,建立了风力发电机组故障预警诊断模型。神经网络LM算法是一种BP的改进算法,但同时也存在易陷入局部极小的问题,对此采用施加动量使其跳出局部极小的方法,取得了良好的效果。应用Matcom工具实现VC++与Matlab软件... 基于人工神经网络LM算法,建立了风力发电机组故障预警诊断模型。神经网络LM算法是一种BP的改进算法,但同时也存在易陷入局部极小的问题,对此采用施加动量使其跳出局部极小的方法,取得了良好的效果。应用Matcom工具实现VC++与Matlab软件混合编程的方法,解决了算法程序化过程中遇到的复杂矩阵运算问题,提高了算法性能。将改进后的算法用于结构为15-22-4的风电机组故障预警诊断模型训练和检验,结果证明网络收敛性能良好。该算法模型已嵌入风电机组故障预警诊断软件中。 展开更多
关键词 风力发电 lm算法 局部极小 故障预警诊断 模型 Matcom软件
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基于LM算法的双流化床循环流率预测模型研究 被引量:7
8
作者 陈鸿伟 祁海波 +1 位作者 梁占伟 杨新 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期15-20,共6页
为准确预测双循环流化床生物质气化的颗粒循环流率Gs,设计并搭建了双循环流化床冷态试验台,研究了提升管流化风速、二次风量、二次风送风方式、二次风口高度及二次风口数量对颗粒循环流率的影响,并建立了基于Levenberg-Marquardt优化算... 为准确预测双循环流化床生物质气化的颗粒循环流率Gs,设计并搭建了双循环流化床冷态试验台,研究了提升管流化风速、二次风量、二次风送风方式、二次风口高度及二次风口数量对颗粒循环流率的影响,并建立了基于Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络预测模型,通过对比找出了最优模型,对颗粒循环流率进行了预测.结果表明:Gs随着提升管流化风速和二次风量的增大而增加,二次风量超过一定值后,增加的趋势变缓;二次风径向引入比切向引入时的Gs大;Gs对二次风口高度的变化十分敏感;应用该BP神经网络模型得出的Gs预测值与试验值的平均偏差为0.07 kg/(m2.s),平均相对误差仅为0.49%,模型准确地预测了提升管送风特性对颗粒循环流率的影响. 展开更多
关键词 双循环流化床 颗粒循环流率 提升管 lm算法 送风特性
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模糊聚类和LM算法改进BP神经网络的变压器故障诊断 被引量:38
9
作者 宋志杰 王健 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期54-59,共6页
在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到... 在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到的样本预处理,提高样本的质量,再用LM算法改进的神经网络来优化搜索方向,可以实现网络训练速度及测试精度的提高。通过实例仿真实验,验证了该方法能够有效诊断出变压器的故障。 展开更多
关键词 模糊聚类 lm算法 BP神经网络 变压器 故障诊断
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LM算法求解大残差非线性最小二乘问题研究 被引量:32
10
作者 祝强 李少康 徐臻 《中国测试》 CAS 北大核心 2016年第3期12-16,共5页
针对传统LM算法求解大残差非线性最小二乘问题时存在算法失效的现象,分析Hessian矩阵与其近似矩阵的相似度对LM算法有效性的影响,提出一种依据残差变化方向搜索信赖域区间的自寻优LM算法。优化阻尼系数的更新算法,引入大残差引起的局部... 针对传统LM算法求解大残差非线性最小二乘问题时存在算法失效的现象,分析Hessian矩阵与其近似矩阵的相似度对LM算法有效性的影响,提出一种依据残差变化方向搜索信赖域区间的自寻优LM算法。优化阻尼系数的更新算法,引入大残差引起的局部不收敛判断条件,以最速下降法结束当前迭代。迭代过程均以目标函数值的减小作为接受条件,算法稳定可靠。圆拟合测试结果证明:自寻优LM算法对待求参数初始值的选取不敏感,在15°夹角短圆弧、大残差等极端条件下仍可获得较快的收敛速度和良好拟合效果。自寻优LM算法具有较强的鲁棒性和稳定性,性能明显优于传统LM算法。 展开更多
关键词 lm算法 高斯牛顿法 最小二乘 残差
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基于STF&LM算法的串联锂离子电池组不一致性辨识与状态估计 被引量:14
11
作者 葛云龙 陈自强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第14期4271-4280,共10页
电池组中单体间存在的不一致性是电池状态估计问题中的一大难点。针对串联锂离子电池组,提出了一种基于强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)与LevenbergMarquardt(LM)算法相结合的电池组不一致性辨识与状态估计的新方法。首... 电池组中单体间存在的不一致性是电池状态估计问题中的一大难点。针对串联锂离子电池组,提出了一种基于强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)与LevenbergMarquardt(LM)算法相结合的电池组不一致性辨识与状态估计的新方法。首先针对"参考单体"给出了一阶等效电路模型与开路电压–荷电状态(state of charge,SOC)特性关系曲线,通过STF算法得到其状态估计与参数估计;其次建立不同单体的"电压相似函数",并引入LM算法对SOC、极化电压、欧姆内阻3种不一致因素进行辨识;最后对2组5个LiFePO4单体串联的电池组在不同的工况下进行了实验验证。结果表明,所提方法对各单体的状态与内阻估计误差在合理的范围内,对电池组不一致性辨识与状态估计具有良好的效果。 展开更多
关键词 锂离子电池组 不一致性 状态估计 强跟踪滤波器 lm算法
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基于LM算法的无氢类金刚石薄膜喇曼高斯分解 被引量:5
12
作者 左敦稳 朱纪军 王珉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期1296-1298,共3页
介绍高斯分解及基于 LM算法的数值计算方法 ,并对无氢类金刚石薄膜的喇曼光谱曲线进行了分解。结果表明 ,数值计算的收敛性较好 ,数值拟合的相关系数均大于 95 % ,完全可以用于类金刚石薄膜的微观结构分析。根据分解结果可知 ,随着偏压... 介绍高斯分解及基于 LM算法的数值计算方法 ,并对无氢类金刚石薄膜的喇曼光谱曲线进行了分解。结果表明 ,数值计算的收敛性较好 ,数值拟合的相关系数均大于 95 % ,完全可以用于类金刚石薄膜的微观结构分析。根据分解结果可知 ,随着偏压的增加 ,D带和 G带的分布中心均向低频偏移 ,而 G带和 D带的半高宽之比呈逐渐增大趋势。这表明膜层中 sp3键的含量不断提高 。 展开更多
关键词 高斯分解 喇曼光谱 lm算法 类金刚石膜
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基于LM算法的BP神经网络对汽车排放污染物的预测 被引量:8
13
作者 简晓春 王利伟 闵峰 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2012年第7期11-16,共6页
为实现对汽车排放污染物CO的实时检测,提出采用神经网络软测量技术,以BP神经网络基本原理为基础,引入LM优化算法。选用发动机运转参数中的转速和节气门开度为变量,建立面向LMBP神经网络的汽车排放污染物CO的检测模型,并对该神经网络进... 为实现对汽车排放污染物CO的实时检测,提出采用神经网络软测量技术,以BP神经网络基本原理为基础,引入LM优化算法。选用发动机运转参数中的转速和节气门开度为变量,建立面向LMBP神经网络的汽车排放污染物CO的检测模型,并对该神经网络进行学习训练和模拟验证。结果表明:该方法可行、有效,仿真结果非常接近实测数据,且LMBP算法收敛速度快、预测精度高。同时,也可将该神经网络模型应用于CO的实时控制中,提高控制的实时性和精度。 展开更多
关键词 CO lm算法 神经网络 检测模型
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LM算法在TDOA三维定位中的应用研究 被引量:3
14
作者 韦子辉 张要发 +3 位作者 赵计勋 解云龙 李小亭 方立德 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期193-197,204,共6页
针对Taylor算法在TDOA三维定位中受到外界条件的影响而导致大范围求解失败的问题,开发TDOA三维定位算法仿真软件并对Taylor算法在TDOA三维定位中的应用进行仿真,找到Taylor算法在TDOA三维定位应用中的环境限制因素。为了降低外部环境对... 针对Taylor算法在TDOA三维定位中受到外界条件的影响而导致大范围求解失败的问题,开发TDOA三维定位算法仿真软件并对Taylor算法在TDOA三维定位中的应用进行仿真,找到Taylor算法在TDOA三维定位应用中的环境限制因素。为了降低外部环境对定位性能产生不必要的影响,避免定位结果产生大面积不收敛的现象,将LM算法作为TDOA三维定位的求解算法。仿真结果表明,与Taylor算法相比,LM算法克服了Taylor算法的使用条件限制,在保证结果收敛的前提下提高了定位精度,且具有鲁棒性,验证了LM算法作为TDOA三维定位求解算法的可行性。 展开更多
关键词 TDOA技术 三维定位 Taylor算法 lm算法 收敛
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光束平差法中的一种改进LM算法 被引量:8
15
作者 李国民 宿梦瑶 朱代先 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期152-159,共8页
针对视觉SLAM后端非线性优化存在计算速度慢、优化效果差等问题,采用BA图优化方法,对其求解策略列文伯格-马夸尔特(LM)算法进行改进,改善LM算法计算过程中雅可比矩阵可能存在的奇异性或病态问题,增强LM算法的稳定性,提高LM算法的效率和B... 针对视觉SLAM后端非线性优化存在计算速度慢、优化效果差等问题,采用BA图优化方法,对其求解策略列文伯格-马夸尔特(LM)算法进行改进,改善LM算法计算过程中雅可比矩阵可能存在的奇异性或病态问题,增强LM算法的稳定性,提高LM算法的效率和BA-SLAM的精度。改进的算法将前一次的迭代结果引入到后一次信赖域半径的计算中,可减小因当前解远离解集时目标函数较大所产生的影响,同时在不假设雅可比矩阵非奇异的条件下,使其具有二阶收敛性,提高算法的稳定性和计算速度,提升光束平差法中LM算法的稳健性与效率。仿真实验结果表明,提出的改进LM算法与传统LM算法和文献[6]提出的改进LM算法相比,在相同精度时使用的迭代次数更少,计算效率高;采用改进LM算法的光束平差法具有更高的优化精度和稳健性。 展开更多
关键词 后端优化 光束平差法 重投影误差 最小二乘 lm算法
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LM算法BP神经网络的数控机床主轴系统故障诊断 被引量:14
16
作者 刘金辉 任小洪 《机床与液压》 北大核心 2015年第21期193-196,共4页
针对目前数控机床故障复杂、诊断困难的问题,提出基于人工神经网络的故障诊断方法。在研究传统BP神经网络故障诊断模型基础上,引入改进的BP算法-LM算法,建立机床主轴系统LM-BP神经网络故障诊断模型,对机床主轴系统故障进行分析与诊断,... 针对目前数控机床故障复杂、诊断困难的问题,提出基于人工神经网络的故障诊断方法。在研究传统BP神经网络故障诊断模型基础上,引入改进的BP算法-LM算法,建立机床主轴系统LM-BP神经网络故障诊断模型,对机床主轴系统故障进行分析与诊断,再通过Matlab仿真与传统BP神经网络相对比,仿真结果表明:传统BP神经网络存在较难实现快速、准确的故障定位问题,而BP神经网络LM算法作为故障诊断的核心算法收敛速度快、识别准确。该方案设计合理可行,有较好的应用前景,并给出应用了实例。 展开更多
关键词 数控机床 主轴系统 BP神经网络 lm算法 故障诊断
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LM算法在传感器数据融合中的应用 被引量:6
17
作者 赵辉 王秀峰 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第5期77-79,85,共4页
针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题,采用LM算法对其进行数据融合,消除温度对压力传感器的影响,大大提高传感器的稳定性及其准确度;针对传感器存在测量误差问题,提出了增加一个噪声来训练网络,增强了网络的容错性。对所提... 针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题,采用LM算法对其进行数据融合,消除温度对压力传感器的影响,大大提高传感器的稳定性及其准确度;针对传感器存在测量误差问题,提出了增加一个噪声来训练网络,增强了网络的容错性。对所提方法进行了仿真研究和简单分析,并与非线性插值(三次多项式插值)作了比较,粗浅地指出:神经网络在数据融合过程中的实现机理。 展开更多
关键词 BP神经网络 传感器 插值 容错性 lm算法
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LM算法的回热系统故障诊断人工神经网络模型 被引量:6
18
作者 骆贵兵 李崇祥 《热力发电》 CAS 北大核心 2004年第10期15-18,共4页
对火电厂回热系统的故障进行分析 ,提出了基于Levenberg Marquardt神经网络算法的回热系统故障诊断模型 ,其算法是梯度法与高斯牛顿法的结合。仿真结果表明 ,该模型显著缩短了训练时间 ,降低了跟踪误差 ,具有很高的准确性 ,优于常规BP... 对火电厂回热系统的故障进行分析 ,提出了基于Levenberg Marquardt神经网络算法的回热系统故障诊断模型 ,其算法是梯度法与高斯牛顿法的结合。仿真结果表明 ,该模型显著缩短了训练时间 ,降低了跟踪误差 ,具有很高的准确性 ,优于常规BP神经网络算法模型 。 展开更多
关键词 回热系统 lm算法 故障诊断模型 火电厂 牛顿法 梯度法 在线学习 BP神经网络算法 仿真结果 跟踪误差
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基于三次收敛LM算法的神经网络研究 被引量:4
19
作者 郭秀才 尚赛花 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期271-274,共4页
为了解决传统神经网络实际应用中计算复杂、耗时过长等问题,在LM(Levenberg-Marquardt)算法的基础上,结合数学最优化理论,找出三次收敛的改进型LM算法,且将其应用于BP神经网络。利用一组火灾现场数据,通过Matlab仿真对改进型LMBP算法和... 为了解决传统神经网络实际应用中计算复杂、耗时过长等问题,在LM(Levenberg-Marquardt)算法的基础上,结合数学最优化理论,找出三次收敛的改进型LM算法,且将其应用于BP神经网络。利用一组火灾现场数据,通过Matlab仿真对改进型LMBP算法和标准LMBP算法从收敛时间和仿真曲线拟合度两方面进行比较。结果表明改进型LMBP算法在收敛时间和拟合度两方面都有更好的效果,且该算法具有一般性,可以通过获取国民生产中各种应用场景的样本,采用该算法进行预测,更好地指导生产。 展开更多
关键词 BP神经网络 仿真 最优化算法 lm算法
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基于LM算法的粘弹性材料剪切松弛模量的拟合 被引量:3
20
作者 苏萍 向天歌 马建设 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第A01期135-138,144,共5页
在对粘弹性材料进行有限元计算时,需要材料的剪切松弛模量,必须对经验公式或实验数据进行转换。根据KWW经验公式与广义Maxwell剪切松弛函数的对应关系,列出了求解松弛时间与剪切松弛模量的超定非线性方程组,用LM优化算法得到了方程组的... 在对粘弹性材料进行有限元计算时,需要材料的剪切松弛模量,必须对经验公式或实验数据进行转换。根据KWW经验公式与广义Maxwell剪切松弛函数的对应关系,列出了求解松弛时间与剪切松弛模量的超定非线性方程组,用LM优化算法得到了方程组的最优解。初步讨论了初值的选取方法。根据此方法得到的松弛时间与剪切松弛模量的拟合曲线的拟合度达到了0.99以上。所提出的方法也适用于用实验数据(随时间变化的应力应变)求解材料的剪切松弛模量。 展开更多
关键词 固体力学 lm算法 粘弹性参数 广义Maxwell剪切松弛模量模型
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