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基于Extrapolation Tikhonov正则化算法的重力数据三维约束反演 被引量:16
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作者 刘银萍 王祝文 +2 位作者 杜晓娟 刘菁华 许家姝 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1650-1659,共10页
通过研究重力数据三维反演解的病态性,利用基于拉格朗日插值方法的Extrapolation Tikhonov正则化方法来解决反演中解的不唯一性和不稳定性问题,该方法最大限度的减少了因正则化参数的引入而在反演结果中介入的误差,同时详细讨论了基于... 通过研究重力数据三维反演解的病态性,利用基于拉格朗日插值方法的Extrapolation Tikhonov正则化方法来解决反演中解的不唯一性和不稳定性问题,该方法最大限度的减少了因正则化参数的引入而在反演结果中介入的误差,同时详细讨论了基于三种选择原则的正则化双参数的具体选择方法,模型试算结果表明,与原Tikhonov方法相比,该方法提高了反演的拟合精度.其次,为了消除核函数随深度增加而快速衰减对反演结果的影响,本文改进了前人的重力数据三维反演深度加权函数,改进后的加权函数与原函数相比能更好的识别异常体底部密度分布特征,对于埋深较深的异常体具有较好的识别效果,更好的解决了由近地面趋肤效应作用引起的密度分布不均的问题.同时,利用上下限约束函数限制每一个立方体的密度差范围,并应用于多组人工合成模型.结果表明:该反演方法能准确地获得正演模型的预设参数范围和位置. 展开更多
关键词 重力数据 3-D反演 EXTRAPOLATION tikhonov正则方法 深度加权函数 上下限约束
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利用Tikhonov正则化算法进行光谱特征波长的选择及其参数优化 被引量:5
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作者 赵安新 汤晓君 +1 位作者 张钟华 刘君华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1836-1839,共4页
在烷烃类多组分混合气体,尤其轻烷烃类气体傅里叶变换红外光谱定量分析中,其中在红外光谱区域吸收峰严重交叉重叠,不易建立定量分析模型。为此,采用Tikhonov正则化算法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷等七种轻烷烃... 在烷烃类多组分混合气体,尤其轻烷烃类气体傅里叶变换红外光谱定量分析中,其中在红外光谱区域吸收峰严重交叉重叠,不易建立定量分析模型。为此,采用Tikhonov正则化算法对甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷和正戊烷等七种轻烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱进行特征波长的选择,以便建立定量分析模型。选择六种各气体浓度组成混合烷烃气体,采用Tikhonov正则化算法,通过对比分析混合气体在中红外全波段、主吸收峰和次吸收峰波段特征波长的选择和TR参数的优化,选择出七种气体成分的傅里叶变换红外光谱的特征波长。利用选择的特征波长和Tikhonov正则化参数对实测甲烷光谱数据进行检验分析,与其他气体成分的交叉灵敏度最大为11.153 7%,最小为1.239 7%,预测均方根误差为0.0048,有效增强了Tikhonov正则化算法在轻烷烃类混合气体定量分析中的实用性,初步验证了利用Tikhonov正则化进行烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱特征波长选择的可行性。 展开更多
关键词 特征波长选择 tikhonov正则 傅里叶变换红外光谱 气体定量分析
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流型自适应的归一化方法对Tikhonov正则化算法的改进 被引量:1
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作者 郭志恒 邵富群 律德才 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期932-935,共4页
电容层析成像的成像数据采用不同的归一化模型,对重建图像的质量有重要影响.针对两相流的典型流型,研究了采用不同的归一化模型时,Tikhonov正则化算法性能与流型及相含率的相关性.仿真采用新的归一化模型与常规的模型处理电容测量值,重... 电容层析成像的成像数据采用不同的归一化模型,对重建图像的质量有重要影响.针对两相流的典型流型,研究了采用不同的归一化模型时,Tikhonov正则化算法性能与流型及相含率的相关性.仿真采用新的归一化模型与常规的模型处理电容测量值,重建原图像.结果表明,基于单一的归一化模型,不能在各流型分布下都有最好的成像效果.提出了基于流型识别、自动适应流型的归一化方法,新方法提高了Tikhonov正则化算法的性能. 展开更多
关键词 电容层析成像 归一模型 自适应归一 tikhonov正则 流型识别
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基于SVS算法优选整形正则化参数的WLSSI谱反演方法研究 被引量:1
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作者 乐友喜 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第2期440-451,共12页
谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出... 谱反演方法是研究非平稳地震信号的有效手段,在地震信号处理、分析和综合解释领域发挥了重要的作用。文中提出一种基于分群涡流搜索(SVS)算法优选整形正则化参数的加权最小二乘谱反演(WLSSISVSOSR)方法。该方法从一般正问题的理论公式出发,反演得到地震信号的傅里叶级数系数,然后将整形正则化思想引入加权最小二乘谱反演中,基于谱反演方法构造了一种整形正则化算子;采用分群涡流搜索算法对整形正则化参数进行优选,较好地克服了反演过程中的收敛速度慢和稳定性差的问题,获得了地震信号较为稳定的时―频域分布特征。模型测试及实际资料处理结果表明:该方法具有很好的时频域分辨率及能量聚焦性,能够识别含油气储层的优势频率范围;利用优势频率的瞬时振幅特征,可以基本确定含油气储层的横向分布范围,从而实现对含油气储层的精细刻画和描述。 展开更多
关键词 谱反演 整形正则 分群涡流搜索算法 加权最小二乘 时频谱
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基于经验模态分解与Tikhonov正则化的梁桥影响线识别方法 被引量:3
5
作者 周宇 尚稳齐 +2 位作者 吴德义 狄生奎 郑旭 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期144-153,共10页
挠度影响线、应变影响线能够完整地反映梁桥截面抗弯刚度,在获取梁桥实测时程响应过程中,车辆移动荷载作用下的梁桥响应掺杂了影响线信息和结构动力成分,并受到加载车辆的多轴效应干扰。为准确识别梁桥结构影响线,通过经验模态分解剔除... 挠度影响线、应变影响线能够完整地反映梁桥截面抗弯刚度,在获取梁桥实测时程响应过程中,车辆移动荷载作用下的梁桥响应掺杂了影响线信息和结构动力成分,并受到加载车辆的多轴效应干扰。为准确识别梁桥结构影响线,通过经验模态分解剔除梁桥实测数据中的动力成分,得到含有车辆多轴效应的梁桥准静态响应数据,结合采样频率与车辆轴距,建立了影响线识别的数学模型,将车辆多轴效应转化为单位集中荷载,进而采用Tikhonov正则化方法准确解得梁桥影响线的稳定解。通过建立1/2双轴车过简支梁桥与三跨变截面连续梁桥的数值仿真模型,提取车辆不同移动速度下简支梁桥跨中和三跨连续梁桥中跨跨中的挠度、应变时程响应,验证了基于经验模态分解与Tikhonov正则化识别梁桥影响线方法的可行性与有效性,准确地识别了梁桥结构算例的挠度影响线、应变影响线,并通过建立误差指标定量评价了影响线识别效果。研究还发现,梁桥影响线的识别效果随加载车辆速度的增大而降低。 展开更多
关键词 桥梁工程 移动荷载 影响线识别 经验模态分解 tikhonov正则
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改进Tikhonov正则化方法的载荷识别与结构响应重构
6
作者 高可乐 殷红 彭珍瑞 《机械强度》 北大核心 2025年第6期99-105,共7页
为提高载荷识别与结构响应重构的精度及效率,提出了一种同时考虑传递矩阵误差和测量误差的改进Tikhonov正则化方法。首先,通过结构动力学模型构建状态空间方程和传递矩阵,得到结构载荷和响应的重构方程;其次,利用截断随机奇异值分解方... 为提高载荷识别与结构响应重构的精度及效率,提出了一种同时考虑传递矩阵误差和测量误差的改进Tikhonov正则化方法。首先,通过结构动力学模型构建状态空间方程和传递矩阵,得到结构载荷和响应的重构方程;其次,利用截断随机奇异值分解方法计算测点位置的近似传递矩阵,同时结合总体最小二乘法(Total Least Squares Method,TLSM)和传统Tikhonov正则化方法识别载荷,再通过待重构位置的传递矩阵重构未知响应;最后,分别对二维桁架和简支梁进行数值仿真和试验分析,验证所提方法的有效性。结果表明,相较于传统Tikhonov正则化方法,所提方法可在保证重构精度的同时提升重构效率。 展开更多
关键词 结构响应重构 载荷识别 传递矩阵 tikhonov正则
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一种基于Tikhonov正则化的材料导热系数辨识方法
7
作者 余鹏 张春云 +1 位作者 孙成宝 崔苗 《大连理工大学学报》 北大核心 2025年第3期255-261,共7页
温度的测量误差对热传导反问题的求解结果有较大影响,因此,结合有限元分析软件Abaqus,将Tikhonov正则化引入辨识热物性参数的传统梯度法,建立了一种基于试件模型表面测点温度辨识材料导热系数的方法.该方法的核心思想是通过Tikhonov正... 温度的测量误差对热传导反问题的求解结果有较大影响,因此,结合有限元分析软件Abaqus,将Tikhonov正则化引入辨识热物性参数的传统梯度法,建立了一种基于试件模型表面测点温度辨识材料导热系数的方法.该方法的核心思想是通过Tikhonov正则化减小测点温度测量误差对导热系数最终辨识结果的影响.通过改变导热系数的初始猜测值,以及对测点温度施加随机测量误差,探究了其对辨识的随温度变化的导热系数的影响.最终辨识结果表明,所提方法对于识别温度相关的导热系数是准确和鲁棒的. 展开更多
关键词 导热系数辨识 热传导反问题 tikhonov正则 L曲线准则
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一类耦合模型双参数反演的正则化PINNs算法
8
作者 周琴 徐定华 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1475-1482,共8页
讨论一类温度场-结晶耦合模型的双参数反问题,提出稳定化数值算法,以识别成核率和生长速率,并验证算法的抗噪性.将耦合模型嵌入深度神经网络的损失函数中,基于最小化损失函数更新神经网络参数,得到正问题的近似解;针对反问题,构造带正... 讨论一类温度场-结晶耦合模型的双参数反问题,提出稳定化数值算法,以识别成核率和生长速率,并验证算法的抗噪性.将耦合模型嵌入深度神经网络的损失函数中,基于最小化损失函数更新神经网络参数,得到正问题的近似解;针对反问题,构造带正则化项的损失函数,提出正则化物理信息神经网络(PINNs)算法.数值结果表明,正则化PINNs算法可有效求解温度场-结晶耦合模型的反问题,且具有抗噪稳定性. 展开更多
关键词 温度场-结晶耦合模型 反问题 正则PINNs算法 成核率-生长速率反演
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基于自适应蝗虫算法的结构损伤稀疏正则化评估
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作者 刘琪钿 陈泽鹏 +1 位作者 杨新华 陈舟 《计算力学学报》 北大核心 2025年第5期803-810,共8页
结构状态评估对于保障结构安全服役至关重要,其中结构损伤识别是核心环节。针对测量不确定性及不完备性容易引发的结构损伤识别不适定性问题,提出一种基于自适应蝗虫算法与稀疏正则化的结构损伤识别方法,以获得精确可靠的结构损伤识别... 结构状态评估对于保障结构安全服役至关重要,其中结构损伤识别是核心环节。针对测量不确定性及不完备性容易引发的结构损伤识别不适定性问题,提出一种基于自适应蝗虫算法与稀疏正则化的结构损伤识别方法,以获得精确可靠的结构损伤识别结果。首先,自适应蝗虫算法引入了自适应Lévy飞行和精英反向学习策略,避免结构损伤识别陷入局部最优,以提高识别结果稳定性;其次,融合了稀疏正则化构造模态参数型目标函数,通过提高结构损伤识别解的稀疏度以实现识别精度和鲁棒性的提高。基准函数测试表明,自适应蝗虫算法相比标准算法具有更好的全局收敛性和识别稳定性。简支梁的数值与试验结果表明,所提方法在不完备测量情况下仍可保证可靠的结构损伤识别精度,并且具有良好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 结构状态评估 结构损伤识别 自适应蝗虫算法 稀疏正则 不完备测量
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基于两步正则化Gauss-Newton迭代算法的ECT图像重建 被引量:2
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作者 张立峰 陈达 刘卫亮 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期546-551,共6页
电容层析成像(ECT)技术求解图像重建问题属于非线性问题,并且存在严重的不适定性。为提高图像重建精度,提出了一种基于两步正则化Gauss-Newton迭代算法的ECT图像重建方法。针对标准正则化Gauss-Newton迭代算法在图像重建中存在的不收敛... 电容层析成像(ECT)技术求解图像重建问题属于非线性问题,并且存在严重的不适定性。为提高图像重建精度,提出了一种基于两步正则化Gauss-Newton迭代算法的ECT图像重建方法。针对标准正则化Gauss-Newton迭代算法在图像重建中存在的不收敛问题,引入了两步迭代方法;改进了正则化矩阵,提高了解估计的精确度;考虑到Gauss-Newton算法对迭代初值的依赖性,加入了同伦算法。最后,进行仿真和静态实验,并与线性反投影(LBP)算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法进行对比。结果表明,该方法可有效提高图像重建精度。 展开更多
关键词 流量测量 电容层析成像 两步正则 Gauss-Newton迭代算法 正则矩阵 同伦算法 两相流
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基于改进正则化的多点平稳随机载荷识别方法 被引量:1
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作者 井雯 姜金辉 +2 位作者 许锋 包欢迎 陈爽 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第2期219-224,406,共7页
针对随机载荷识别中的病态逆问题影响识别精度、制约工程应用的问题,根据频响函数矩阵大小奇异值对识别结果稳定性影响程度的不同,在逆虚拟激励法的基础上提出一种改进正则化方法。首先,在识别过程中采用变正则化参数方式,对较小的奇异... 针对随机载荷识别中的病态逆问题影响识别精度、制约工程应用的问题,根据频响函数矩阵大小奇异值对识别结果稳定性影响程度的不同,在逆虚拟激励法的基础上提出一种改进正则化方法。首先,在识别过程中采用变正则化参数方式,对较小的奇异值采用较大的正则化参数修正,对较大的奇异值采用较小的正则化参数修正,以提高识别精度;其次,通过平板结构仿真分析了该方法与直接求逆法、传统Tikhonov正则化方法在5%和10%响应测量噪声水平下的载荷识别精度;最后,进行了简支梁多点平稳随机载荷试验,验证了方法的可行性。研究结果表明,与直接求逆法和传统Tikhonov正则化相比,该方法提高了载荷识别精度,对响应测量噪声具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 随机载荷识别 病态逆问题 tikhonov正则 改进正则
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利用点电流源和Tikhonov正则化的潜艇稳恒电场反演方法
12
作者 张建春 刘春阳 赵玉龙 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期212-221,共10页
为了评估潜艇水下腐蚀相关稳恒电场分布特性,从潜艇水下腐蚀相关稳恒电场产生机理出发,基于等效点电流源建立潜艇水下腐蚀相关稳恒电场正演模型,并利用Tikhonov正则化根据已知电场数据求解等效点电流源电流强度,对潜艇周围海水空间的腐... 为了评估潜艇水下腐蚀相关稳恒电场分布特性,从潜艇水下腐蚀相关稳恒电场产生机理出发,基于等效点电流源建立潜艇水下腐蚀相关稳恒电场正演模型,并利用Tikhonov正则化根据已知电场数据求解等效点电流源电流强度,对潜艇周围海水空间的腐蚀相关稳恒电场进行推算。将某型潜艇的COMSOL软件仿真结果作为模拟试验数据,对所提方法有效性进行验证。结果表明:由水深38 m电场值向水深42.5 m和水深33.5 m进行反演时,相对均方根误差、最大值相对误差、峰峰值相对误差均不超过0.06;由较近平面向较远平面进行反演时,即使推算深度达到45 m,相对均方根误差仍然在0.21以内;噪声标准差为实际电场最大值的0.1倍时,反演误差仍然小于0.1。该算法抗噪声能力强,精度较高,能较好地用于工程实践。 展开更多
关键词 潜艇电场 反演 点电流源 tikhonov正则
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基于Tikhonov和变差正则化的磁感应断层成像重建算法 被引量:11
13
作者 陈玉艳 王旭 +1 位作者 吕轶 杨丹 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期460-463,共4页
为了解决磁感应断层成像(MIT)逆问题的病态性和改善重建图像的质量,提出一种新的组合算法.该组合算法首先利用Tikhonov正则化算法对解的适定性产生初步的成像区域,之后再利用变差正则化算法对解的保边缘性和锐化作用进行图像重建.该组... 为了解决磁感应断层成像(MIT)逆问题的病态性和改善重建图像的质量,提出一种新的组合算法.该组合算法首先利用Tikhonov正则化算法对解的适定性产生初步的成像区域,之后再利用变差正则化算法对解的保边缘性和锐化作用进行图像重建.该组合算法与Tikhonov正则化算法及变差正则化算法相比,不仅有效地克服了磁感应断层成像(MIT)重建图像数值解的不稳定性,还加快了重建图像的收敛速度,提高了目标导体的分辨能力,有效改善了重构图像的质量.仿真结果表明了该组合算法的有效性. 展开更多
关键词 磁感应断层成像(MIT) 重建图像 tikhonov正则 变差正则 组合算法
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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量:2
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作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则算法 反向传播(BP)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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基于编辑约束的端到端越南语文本正则化方法
15
作者 蒋铭 王琳钦 +1 位作者 赖华 高盛祥 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期362-370,共9页
文本正则化是语音合成(TTS)前端分析任务中不可或缺的步骤,而语义歧义性是文本正则化任务面临的主要问题,比如数字、日期、时间等非标准词的语义歧义性。针对该问题,提出一种基于编辑约束的端到端文本正则化方法,并且在充分考虑越南语... 文本正则化是语音合成(TTS)前端分析任务中不可或缺的步骤,而语义歧义性是文本正则化任务面临的主要问题,比如数字、日期、时间等非标准词的语义歧义性。针对该问题,提出一种基于编辑约束的端到端文本正则化方法,并且在充分考虑越南语的语言特点后,设计专门用于越南语的标注方法,以提高模型对上下文语义信息的建模能力。此外,针对神经网络模型容易产生不可恢复性错误的问题,提出一种编辑对齐算法以有效约束非标准词文本的范围,减小解码端的搜索空间,从而避免模型自身局限性所导致的非正则化文本预测错误。选取FastCorrect模型作为基准模型,将各类优化方法应用到基准模型中得到新模型。实验结果表明,所提模型在越南语不同优化方式的对比实验中的精准率相比使用无标注数据的基准模型提高了23.71个百分点,在同类中文实验中的精准率提高了26.24个百分点。可见,所提方法不仅在越南语上表现出色,而且在中文开源数据上也取得了显著的效果,验证了该方法在越南语之外的适用性。而且,与六类基线模型相比,使用所提方法的模型取得了最高的97.14%的精准率,在F1值上超过加权有限状态转换器(WFST)的两阶段方法2.29个百分点,证明了所提方法在文本正则化任务上的优越性。 展开更多
关键词 越南语 文本正则 编辑对齐算法 语音合成 端到端
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频率域航空电磁数据三维全变分正则化反演
16
作者 高煜 殷长春 +4 位作者 苏扬 刘云鹤 王路远 张博 任秀艳 《地球物理学报》 北大核心 2025年第8期2941-2951,共11页
航空电磁数据三维反演存在着严重的多解性问题,因此开发有效的正则化技术十分重要.常规的航空电磁三维反演采用L2范数进行正则化约束,但该方法难以对陡变的边界进行有效刻画.为解决这一问题,本文将迭代重加权最小二乘(IRLS)框架引入到... 航空电磁数据三维反演存在着严重的多解性问题,因此开发有效的正则化技术十分重要.常规的航空电磁三维反演采用L2范数进行正则化约束,但该方法难以对陡变的边界进行有效刻画.为解决这一问题,本文将迭代重加权最小二乘(IRLS)框架引入到频率域航空电磁三维反演中,并构造基于全变分(TV)正则化的目标函数,进而采用高斯-牛顿优化算法得到反演方程,利用共轭梯度法进行方程组求解.TV正则化方法源于图像恢复领域,作为一种非光滑约束,其在去噪过程中能有效保留图像边界信息.此外,相比传统的L1范数方法,TV正则化能更好地保持图像连续性,更符合地球物理电磁数据反演对模型结构特征的要求.本文分别对含噪声的合成数据和挪威Lofoten-Vesteralen地区的实测航空电磁数据进行反演测试,并与传统的L2、L1范数正则化反演结果进行对比.结果表明,本文TV正则化反演算法能有效提升异常体边界的分辨率,验证了其在精确刻画异常体形态与恢复物性参数方面的优势. 展开更多
关键词 频率域航空电磁 三维反演 迭代重加权最小二乘(IRLS)算法 全变分(TV)正则
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基于贝叶斯正则化神经网络的卡车轮罩横梁注塑工艺多目标优化
17
作者 张晗 王明伟 +3 位作者 蔡世铭 王宗强 于峻伟 叶星辉 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第10期95-103,共9页
以大型塑件卡车轮罩横梁的体积收缩率(Y1)和Z方向(装配方向)最大翘曲变形量(Y2)为响应目标,选取熔体温度、模具温度、第一段保压时间、第二段保压时间、第一段保压压力、第二段保压压力为试验变量,通过最优拉丁超立方试验设计100组样本... 以大型塑件卡车轮罩横梁的体积收缩率(Y1)和Z方向(装配方向)最大翘曲变形量(Y2)为响应目标,选取熔体温度、模具温度、第一段保压时间、第二段保压时间、第一段保压压力、第二段保压压力为试验变量,通过最优拉丁超立方试验设计100组样本,利用Moldex3D模流分析软件进行模拟。利用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)建立Y1和Y2的回归预测模型,这两个模型的决定系数(R^(2))分别为0.991和0.989;通过非支配排序遗传算法II(NSGA-II)对模型进行多目标优化,得到最优试验变量参数。将最优试验变量参数在Moldex3D中进行模拟和现场实际应用,发现对于Y1和Y2,模拟结果与BRNN-NSGA-II预测的最优结果之间的误差分别为0.14%和7.28%,与初始模拟结果相比分别降低了3.16%和64.42%;实际塑件成型质量良好,满足生产要求。上述结果表明提出的BRNN结合NSGA-II的方法可有效解决大型复杂塑件的注塑工艺多目标优化问题。 展开更多
关键词 注塑 多目标优 卡车轮罩横梁 最优拉丁超立方试验 贝叶斯正则神经网络 非支配排序遗传算法II(NSGA-II)
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基于Tikhonov正则化理论的时差定位新算法研究(英文)
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作者 江成顺 马骋 罗明军 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1263-1265,1273,共4页
提出了基于Tikhonov正则化理论的多站时差定位新方法.将基于拟最优原则的Tikhonov正则化方法应用于经过线性化处理后的定位方程组的求解,这种方法的优势之一在于它不需要任何关于噪声分布的信息.给出了有关正则解收敛性的理论结果,并介... 提出了基于Tikhonov正则化理论的多站时差定位新方法.将基于拟最优原则的Tikhonov正则化方法应用于经过线性化处理后的定位方程组的求解,这种方法的优势之一在于它不需要任何关于噪声分布的信息.给出了有关正则解收敛性的理论结果,并介绍了正则化定位的计算方法.在计算机仿真部分,以普通最小二乘定位算法为参照,给出了在不同误差条件下两种算法的定位结果.数据结果显示,正则化定位算法的定位精度相对较高,且抗噪声干扰的能力也较强,这证明了正则化定位算法的可行性。 展开更多
关键词 时差定位 tikhonov正则 最小二乘 噪声
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基于3种新型群体智能算法优化正则化极限学习机的三峡水库入库日径流预测 被引量:6
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作者 张代凤 崔东文 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第7期16-24,共9页
准确预测的入库日径流在水库优化调度中发挥着重要作用。为提高预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和蜣螂优化(DBO)算法、珍鲹优化(GTO)算法、泥环算法(MRA)优化正则化极限学习机(RELM)的预测模型,并将其应用于三峡水库入库日径流预... 准确预测的入库日径流在水库优化调度中发挥着重要作用。为提高预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和蜣螂优化(DBO)算法、珍鲹优化(GTO)算法、泥环算法(MRA)优化正则化极限学习机(RELM)的预测模型,并将其应用于三峡水库入库日径流预测研究。首先,利用WPT将三峡水库入库日径流时间序列分解为1个周期项分量和1个波动项分量;其次,利用DBO、GTO、MRA分别优化RELM输入层权值和隐含层偏差,建立WPT-DBO-RELM、WPT-GTO-RELM、WPT-MRA-RELM模型;最后,利用所建立的3种模型分别对入库日径流周期项分量和波动项分量进行预测和重构,并构建基于极限学习机(ELM)的WPT-DBO-ELM、WPT-GTO-ELM、WPT-MRA-ELM模型、基于BP神经网络的WPT-DBO-BP、WPT-GTO-BP、WPT-MRA-BP模型、未经优化的WPT-RELM、WPT-ELM、WPT-BP模型和未经分解的DBO-RELM、GTO-RELM、MRA-RELM模型作对比分析模型。结果表明:①WPT-DBO-RELM、WPT-GTO-RELM、WPT-MRA-RELM模型对三峡水库入库日径流预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为0.512%、0.519%、0.762%,平均绝对误差MAE分别为54.05、55.97、86.76 m^(3)/s,均方根误差RMSE分别为84.99、84.81、128.18 m^(3)/s,决定系数DC≥0.9994,希尔不等系数TIC≤0.00517,预测效果优于其他12种模型,具有更高的预测精度和更好的泛化能力。②DBO、GTO、MRA能有效优化RELM网络参数,显著提高RELM预测性能。③引入正则化项的RELM可有效防止预测模型过拟合,提高模型的泛化能力,预测性能优于ELM、BP网络。④所构建的3种模型预测精度高、计算规模小,是一种有效的入库日径流时间序列预测模型。 展开更多
关键词 日径流预测 正则极限学习机 蜣螂优算法 珍鲹优算法 泥环算法 小波包变换 三峡水库
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一种基于非凸正则化模型的逆合成孔径雷达成像算法研究
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作者 赵亚楠 叶方捷 +2 位作者 王超 杨丰源 朱峰 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期875-881,共7页
逆合成孔径雷达因其可对非合作机动目标成像而广泛地应用于军事和民用中,研究表明压缩感知技术可以有效提高逆合成孔径雷达成像的分辨率并且有效降低雷达硬件负担。针对典型的非凸ιp(0<p<1)正则化模型,基于Majorization-Minimiza... 逆合成孔径雷达因其可对非合作机动目标成像而广泛地应用于军事和民用中,研究表明压缩感知技术可以有效提高逆合成孔径雷达成像的分辨率并且有效降低雷达硬件负担。针对典型的非凸ιp(0<p<1)正则化模型,基于Majorization-Minimization(MM)迭代算法框架并采用支撑集收缩策略提出了一种新的雷达成像算法——迭代支撑集收缩算法。迭代支撑集收缩算法是一个简单高效的算法,数值实验表明迭代支撑集收缩算法在逆合成孔径雷达成像中表现优异。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达成像 非凸正则 MM算法 支撑集收缩
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