基于Munchausen-PER算法优化的混合动力履带车辆能量管理策略

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作者 路潇然 邹渊 +3 位作者 张旭东 孙巍 孟逸豪 张彬 《兵工学报》 北大核心 2025年第6期125-136,共12页

为优化串联式混合动力履带车辆的燃油经济性及能量管理系统的离线训练用时,提出一种采用蒙乔森(Munchausen)优化算法及优先经验采样(Prioritized Experience Replay,PER)算法的双重深度Q网络(Double-Deep Q_learning Network,DDQN)的能... 为优化串联式混合动力履带车辆的燃油经济性及能量管理系统的离线训练用时,提出一种采用蒙乔森(Munchausen)优化算法及优先经验采样(Prioritized Experience Replay,PER)算法的双重深度Q网络(Double-Deep Q_learning Network,DDQN)的能量管理策略。通过包含发动机发电机组、动力电池组及驱动电机的模型对整车功率需求进行解算,根据功率需求,用能量管理控制策略对发动机节气门开度进行最优控制。采用蒙乔森优化算法、PER算法共同作用于离散型DDQN,同时提高网络对高影响数据的选取训练概率及对最优解的专注训练能力,在2种算法共同作用下DDQN能量管理策略的燃油经济性可实现对连续型复杂神经网络的超越,同时具有较大的离线训练用时优势。仿真实验结果表明:与基于PER的双延迟深度确定性策略梯度算法相比,新的能量管理控制策略可使得串联式混动履带车的燃油经济性平均提高4.6%,控制策略训练用时平均优化了35.3%。 展开更多

关键词 串联式混动履带车 Munchausen优化算法 优先经验采样算法 深度强化学习 能量管理策略

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具有多型避障方式的智能车辆路径规划 被引量：2

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作者 胡子牛 陈鑫鹏 +3 位作者 杨泽宇 余子云 秦洪懋 高铭 《汽车工程》 北大核心 2025年第3期402-411,共10页

非结构化场景往往存在多种尺寸各异的障碍物,路径规划过程只考虑绕行的避障方式会导致车辆通行效率降低。针对该问题,本文在传统混合A^(*)算法中融合分层碰撞检测策略,提出了一种具有多型避障方式的智能车辆路径规划方法。首先,以车辆... 非结构化场景往往存在多种尺寸各异的障碍物,路径规划过程只考虑绕行的避障方式会导致车辆通行效率降低。针对该问题,本文在传统混合A^(*)算法中融合分层碰撞检测策略,提出了一种具有多型避障方式的智能车辆路径规划方法。首先,以车辆底盘高度为基准构造上下双层栅格地图,并利用车身轮廓和四轮轮廓设计分层碰撞检测策略;然后,通过合理设计的启发函数与代价函数计算方式,使得混合A^(*)算法能够在多障碍物场景中高效搜索路径;最后,利用梯度下降法对路径进行平滑优化。仿真与实车试验结果表明,所提出算法可有效提高路径搜索效率并改善路径平滑性,且规划路径兼顾了跨障与绕障方式,使得车辆在多障碍物场景下具备更良好的通过性。 展开更多

关键词 路径规划 混合A*算法 分层碰撞检测策略 梯度下降法

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基于混合自然梯度与轻量梯度增加的电力工程成本预测方法 被引量：1

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作者 宋坤 石晶 +2 位作者 郑瑛楠 张如玉 刘伯楠 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期183-189,共7页

【目的】电力工程建设成本的准确预测对资源配置和决策优化至关重要。传统成本估算方法依赖于人工经验,容易受到工程项目复杂性和不确定性的影响,导致预测误差较大。近期广受关注的机器学习技术则为电力工程成本的预测提供了新的解决方... 【目的】电力工程建设成本的准确预测对资源配置和决策优化至关重要。传统成本估算方法依赖于人工经验,容易受到工程项目复杂性和不确定性的影响,导致预测误差较大。近期广受关注的机器学习技术则为电力工程成本的预测提供了新的解决方案。但现有模型往往缺乏对预测结果不确定性的评估,且存在预测精度低、训练效率低、容易过拟合的缺点。本文提出了一种基于混合自然梯度与轻量梯度增加模型的电力工程成本预测方法,旨在提高预测精度,同时提供预测结果的不确定性估计。【方法】自然梯度增加模型能够估计预测值概率分布的特点,可应用于电力工程成本预测领域。然而,考虑到自然梯度增加模型在训练效率和过拟合问题中的不足,借鉴了轻量梯度增加模型的直方图优化算法,并将其融合到自然梯度增加模型中,形成了一种基于混合自然梯度与轻量梯度增加模型的电力工程成本预测方法,该模型不仅能够提高预测精度,还能够量化分析预测结果的不确定性。【结果】为验证所提模型的有效性,选用2002—2022年间发布的全真工程造价BIM数据库进行分析,该数据库包含2000条电力工程数据。提出的混合模型在测试集上表现优异,相关系数、均方根误差和平均偏置误差等指标均优于其他模型,且测试集上预测结果处于置信度为95%预测区间的概率达到了94.3%。相较于自然梯度增加模型,混合模型不仅提高了预测精度,还有效避免了过拟合问题,并在训练效率方面表现较好。【结论】本文提出的混合自然梯度与轻量梯度增加模型能够在提高预测精度的同时进行预测结果的不确定性估计,满足电力工程成本预测的多样化需求。实验验证了该模型在预测精度、泛化能力和训练效率上的优势,特别适用于复杂电力工程项目的成本估算。研究的创新之处在于提出了一种新型混合模型,结合了轻量梯度增加模型训练效率高以及自然梯度增加模型可提供预测结果的不确定性估计的双重优势,解决了传统模型训练效率低、容易过拟合的问题,并且可以量化分析预测结果的不确定性,能够为优化资源配置与提高决策效率提供有力支持。 展开更多

关键词 电力工程 成本预测 自然梯度增加模型 轻量梯度增加模型 混合模型 直方图优化算法 预测结果 不确定性

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航空混合动力系统能量管理策略研究综述 被引量：1

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作者 张丁予 沈挺 《航空发动机》 北大核心 2025年第1期12-20,共9页

能量管理策略作为航空混合动力系统的顶层控制,用于对混合动力系统不同动力源进行能量分流,是保证系统高效运行的基础。详细论述了各类航空混合动力系统能量管理策略,系统总结了基于规则、优化和智能3类能量管理策略的特点和研究现状。... 能量管理策略作为航空混合动力系统的顶层控制,用于对混合动力系统不同动力源进行能量分流,是保证系统高效运行的基础。详细论述了各类航空混合动力系统能量管理策略,系统总结了基于规则、优化和智能3类能量管理策略的特点和研究现状。通过阐述强化学习原理,分析了深度Q网络算法和深度确定性策略梯度算法的奖励原理、神经网络更新原理、以及各自优缺点及适用场景,并提出基于规则类能量管理策略对于专家经验依赖性较高等缺陷,可以通过将其与基于智能算法内部创新融合进行缓解的措施。在此基础上,展望了能量管理策略的未来发展趋势为智能内部算法、智能与其他类型算法的融合创新等,可以为后续航空混动系统能量管理策略研究提供一定的参考。 展开更多

关键词 能量管理策略 深度Q网络算法 深度确定性策略梯度算法 强化学习 航空混合动力系统

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一种基于混合误差梯度下降算法的过程神经网络训练 被引量：11

5

作者 许少华 宋美玲 +1 位作者 许辰 朱新宁 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2014年第4期92-96,11-12,共5页

针对过程神经网络(PNN)单一训练算法自适应调整能力差、缺乏对学习性质有效控制的问题,提出一种梯度下降与牛顿迭代相结合的求解算法——混合误差梯度下降算法.在训练初始阶段,基于网络训练目标函数,采用梯度下降法进行迭代寻优,只需计... 针对过程神经网络(PNN)单一训练算法自适应调整能力差、缺乏对学习性质有效控制的问题,提出一种梯度下降与牛顿迭代相结合的求解算法——混合误差梯度下降算法.在训练初始阶段,基于网络训练目标函数,采用梯度下降法进行迭代寻优,只需计算目标函数一阶导数数值公式,复杂度低且误差下降快;当梯度下降法学习效率降低时,引入牛顿迭代法,并将梯度下降法的训练结果作为初始参数代入目标函数,使问题转化为求解非线性方程组,不需要一维搜索而提高网络训练效率.通过学习效率分析自适应调节两种算法的切换,直至满足停机条件.将其应用于时变信号模式分类,实验结果表明,该算法较大地提高PNN训练效率. 展开更多

关键词 过程神经元网络 算法效率 牛顿迭代法 梯度下降法 混合误差梯度下降算法

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一种结合梯度方向互信息和多分辨混合优化的多模图像配准方法 被引量：6

6

作者 凌志刚 潘泉 +2 位作者 程咏梅 张绍武 李耀军 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1359-1366,共8页

针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准,提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中,将具有全局优化的遗传算法和Powell... 针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准,提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中,将具有全局优化的遗传算法和Powell局部优化算法动态结合,前者的配准结果为后者的算法优化提供有效的初始点以抑制局部极值,同时借鉴小波变换中多分辨率的思想,在低分辨率图像中粗略配准后,上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果,增加算法鲁棒性并减少优化时间.多幅红外与可见光图像配准实验结果证明,提出的算法具有配准精度高和鲁棒性强等特点. 展开更多

关键词 互信息 梯度方向 GA算法 POWELL算法 混合优化算法

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自适应混合滤波算法在微型飞行器姿态估计中的应用 被引量：15

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作者 傅忠云 刘文波 +1 位作者 孙金秋 徐贵力 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期698-703,共6页

针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成... 针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成混合滤波算法。同时,考虑到飞行姿态的复杂性,进行参数λ的自适应调节,因而改进后的混合滤波算法,能保证各种飞行姿态变化情况下实时姿态的最优估算。实际系统在线实时性能测试表明,提出的算法简单,估计精度高,易于在嵌入式系统中实现,具有较高推广应用价值。 展开更多

关键词 姿态估计 四元数 梯度下降法 互补滤波 自适应混合滤波算法

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基于多值编码的混合遗传算法的小波神经网络优化 被引量：15

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作者 黄敏 方晓柯 +1 位作者 王建辉 顾树生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第9期2080-2082,2114,共4页

采用多值编码方式构造染色体结构,对小波神经网络的结构和参数进行编码,可以同时确定小波神经网络结构和优化网络参数,简化了问题的求解过程。在遗传算法中嵌入一个梯度下降算子,使得混合算法既有较快的收敛性,又能以较大概率得到全局... 采用多值编码方式构造染色体结构,对小波神经网络的结构和参数进行编码,可以同时确定小波神经网络结构和优化网络参数,简化了问题的求解过程。在遗传算法中嵌入一个梯度下降算子,使得混合算法既有较快的收敛性,又能以较大概率得到全局极值。仿真表明,利用该算法训练小波神经网络,能使网络具有简单的结构形式,较快的收敛速度,较高的逼近精度和较强的泛化能力。 展开更多

关键词 小波神经网络 混合遗传算法 多值编码 梯度下降法

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快速收敛的混合遗传算法 被引量：5

9

作者 李炯城 王阳洋 +3 位作者 李桂愉 王强 肖恒辉 刘海林 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第2期686-689,699,共5页

针对传统的遗传算法在后期搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提出了一种基于共轭梯度法和遗传算法的快速收敛混合算法。在充分利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的快速局部搜索能力后,加快了遗传算法的收敛速度,提升了遗传算法的搜... 针对传统的遗传算法在后期搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提出了一种基于共轭梯度法和遗传算法的快速收敛混合算法。在充分利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的快速局部搜索能力后,加快了遗传算法的收敛速度,提升了遗传算法的搜索精度。以复杂的一维函数和含圈脊的二维多峰函数Shaffer的全局优化问题为例,验证了这种混合遗传算法的性能优于单独的共轭梯度法和遗传算法,并取得较好的效果。 展开更多

关键词 共轭梯度法 遗传算法 混合遗传算法 快速收敛 全局优化

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非线性二维导热反问题的混沌-正则化混合解法 被引量：16

10

作者 王登刚 刘迎曦 李守巨 《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期864-870,共7页

考虑热传导系数随温度变化 ,建立了非线性二维稳态导热反问题数值计算模型·　并把混沌优化方法和梯度正则化方法相结合 ,构成一种混沌_正则化混合算法求该计算模型的全局解·　以热传导系数随温度线性变化为例 ,由布置在结构... 考虑热传导系数随温度变化 ,建立了非线性二维稳态导热反问题数值计算模型·　并把混沌优化方法和梯度正则化方法相结合 ,构成一种混沌_正则化混合算法求该计算模型的全局解·　以热传导系数随温度线性变化为例 ,由布置在结构边界上的观测点温度信息确定了结构材料热传导系数及其随温度变化规律·　结果表明混合算法计算结果与初值无关 ,具有很好的全局寻优性能 ,而且计算量远比经典遗传算法和单纯采用混沌优化方法小· 展开更多

关键词 逆问题 导热反问题 导热系数 全局最优 混合法/混沌优化方法 梯度正则化方法

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面向非线性规划问题的混合式遗传算法 被引量：19

11

作者 唐加福 汪定伟 +1 位作者 高振 王瑾 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期401-404,共4页

面向非线性规划问题 ,通过引入准可行方向、准可行方向的可行度等新概念 ,提出了描述和度量非可行点 (染色体 )的新方法 ;通过嵌入非可行染色体的信息于评价函数中 ,突破传统的给非可行染色体以大的惩罚的思想 ,提出了三种新的评价非可... 面向非线性规划问题 ,通过引入准可行方向、准可行方向的可行度等新概念 ,提出了描述和度量非可行点 (染色体 )的新方法 ;通过嵌入非可行染色体的信息于评价函数中 ,突破传统的给非可行染色体以大的惩罚的思想 ,提出了三种新的评价非可行染色体的方法 .基于梯度方向搜索和新的评价方法 ,提出了一种新的沿权重梯度方向变异的混合式遗传算法( HGA) . 展开更多

关键词 非线性规划 混合式遗传算法 可行度

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两点磁梯度张量定位方法 被引量：7

12

作者 戴忠华 周穗华 单珊 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期44-48,共5页

针对单点磁梯度张量定位方法存在的受地磁影响较大,且定位存在多解性的问题,提出两点磁梯度张量定位方法。该方法基于单点磁张量梯度定位原理,利用运动载体测量系统的连续两点磁梯度张量,结合磁偶极子模型方程,构建两点磁梯度张量非线... 针对单点磁梯度张量定位方法存在的受地磁影响较大,且定位存在多解性的问题,提出两点磁梯度张量定位方法。该方法基于单点磁张量梯度定位原理,利用运动载体测量系统的连续两点磁梯度张量,结合磁偶极子模型方程,构建两点磁梯度张量非线性目标函数,采用单点定位和POWELL混合优化算法对位置参数进行求解。仿真结果表明,在有地磁干扰的情况下,所提方法与原单点磁梯度定位方法相比受地磁影响小,定位精度较高,测量系统基线大小和磁力仪精度是影响远距离定位精度的主要因素。 展开更多

关键词 磁定位 磁梯度张量 目标函数 混合优化算法

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嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法 被引量：13

13

作者 梁昔明 李德生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第4期835-839,共5页

针对标准粒子群算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法.算法有效结合了粒子群优化算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精细的局部搜索能力,在基本粒子群算法得到的最优解的基础上引入共轭梯度... 针对标准粒子群算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法.算法有效结合了粒子群优化算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精细的局部搜索能力,在基本粒子群算法得到的最优解的基础上引入共轭梯度法,加快了算法的收敛速度,克服了基本粒子群算法收敛慢的弊端.相比于基本粒子群算法,它能够以较高精度和较快速度收敛到所求无约束优化问题的全局最优解.数值实验结果表明,所得混合算法是一种求解高维多峰连续函数无约束优化问题的高效方法. 展开更多

关键词 混合粒子群优化算法 共轭梯度法 无约束优化问题 数值实验

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基于混合优化的前馈—反馈复合控制器最优设计 被引量：2

14

作者 廖瑛 周保民 +1 位作者 钟诚 曹登刚 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期62-66,共5页

为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化... 为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈—反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性。 展开更多

关键词 前馈—反馈控制 复合控制 共轭梯度方法 混沌优化 混合优化

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基于混合梯度的硬阈值追踪算法 被引量：2

15

作者 杨立波 蒋铁钢 徐志强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期912-916,共5页

针对压缩感知(CS)中迭代硬阈值类算法迭代次数多、重构时间长的问题,提出了一种基于混合梯度的硬阈值追踪(HGHTP)算法。首先,在每次迭代中计算当前迭代点处的梯度和共轭梯度,将梯度域与共轭梯度域下的支撑集混合取并集作为下一次迭代的... 针对压缩感知(CS)中迭代硬阈值类算法迭代次数多、重构时间长的问题,提出了一种基于混合梯度的硬阈值追踪(HGHTP)算法。首先,在每次迭代中计算当前迭代点处的梯度和共轭梯度,将梯度域与共轭梯度域下的支撑集混合取并集作为下一次迭代的候选支撑集,充分利用共轭梯度在支撑集选择策略中的有用信息,优化支撑集选择策略;然后,采用最小二乘法对候选支撑集进行二次筛选,快速精确地定位正确的支撑并更新稀疏系数。一维随机信号重构实验结果表明,HGHTP算法相较于同类迭代硬阈值算法,在保证重构成功率的前提下,需要的迭代次数更少。二维图像重构实验结果表明,HGHTP算法的重构精度和抗噪性能优于同类迭代阈值类算法,在保证重构精度的情况下,HGHTP算法的重构时间相比同类算法减少了32%以上。 展开更多

关键词 压缩感知 混合梯度 迭代硬阈值 共轭梯度 重构算法

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基于混合学习算法的RBF神经网络主蒸汽温度控制 被引量：6

16

作者 王杰 姜国强 王栓 《热力发电》 CAS 北大核心 2009年第2期28-31,36,共5页

针对火电厂主蒸汽温度的大迟延、模型不确定性特点,提出一种使用径向基(RBF)神经网络整定PID串级主蒸汽温度控制策略。采用一种最近邻聚类法和梯度下降法相结合的混合学习算法构造RBF神经网络,在线辨识被控对象并对PID主控制器参数进行... 针对火电厂主蒸汽温度的大迟延、模型不确定性特点,提出一种使用径向基(RBF)神经网络整定PID串级主蒸汽温度控制策略。采用一种最近邻聚类法和梯度下降法相结合的混合学习算法构造RBF神经网络,在线辨识被控对象并对PID主控制器参数进行在线调整。仿真结果表明,基于混合学习算法的RBF神经网络PID控制器具有控制精度高、响应速度快的优点,系统动态品质优于常规算法的RBF神经网络PID控制。 展开更多

关键词 火电厂 主蒸汽温度 控制 最近邻聚类法 梯度下降法 混合学习算法 RBF神经网络 PID

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基于多值编码GA-BP混合算法的板形板厚综合预测控制 被引量：1

17

作者 徐林 张宇献 +1 位作者 王建辉 顾树生 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A02期132-136,共5页

为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足,提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法(GA-BP).并在此基础上针对板形板厚综合系统(AFC-AGC)具有强非线性、强耦合... 为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足,提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法(GA-BP).并在此基础上针对板形板厚综合系统(AFC-AGC)具有强非线性、强耦合而难以建立精确的数学模型的问题,设计了基于BP网络板形板厚综合预测模型,引入了反馈校正的方法来提高板形板厚控制系统的抗干扰能力.仿真结果表明,该模型可以实现板形板厚的精确控制,为热连轧板形板厚综合控制提供了一个新的有效的方法. 展开更多

关键词 混合遗传算法 多值编码 梯度下降 BP神经网络 板形板厚综合控制 预测控制

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小型无人有缆遥控水下机器人智能控制方法 被引量：5

18

作者 黄兆军 曾明如 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第7期34-38,53,共6页

针对深度确定性策略梯度(DDPG)算法应用于无人有缆遥控水下机器人(ROV)运动控制时存在的坏样本影响学习稳定性、缺少环境探索能力以及学习时间长难收敛等问题,从神经网络结构、噪声引入和融合监督学习3个方面对DDPG算法进行改进,并提出... 针对深度确定性策略梯度(DDPG)算法应用于无人有缆遥控水下机器人(ROV)运动控制时存在的坏样本影响学习稳定性、缺少环境探索能力以及学习时间长难收敛等问题,从神经网络结构、噪声引入和融合监督学习3个方面对DDPG算法进行改进,并提出了基于混合神经网络结构和参数噪声的监督式DDPG算法。仿真结果表明,监督式DDPG算法比常规DDPG算法和传统比例-积分-微分(PID)算法更加有效。 展开更多

关键词 深度确定性策略梯度算法 混合神经网络 参数噪声 监督学习 无人有缆遥控水下机器人 运动控制

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基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法 被引量：1

19

作者 麦雄发 李玲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4131-4133,4143,共4页

针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细... 针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力,又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力,很好地将两者的优势结合在一起。基于六个高维Benchmark函数的实验结果显示,该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。 展开更多

关键词 细菌觅食算法 梯度粒子群优化 混合优化算法

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改善遗传神经网络收敛性的研究 被引量：1

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作者 李享梅 赵天昀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第12期2789-2791,共3页

针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(HybridIntelligencelearningalg... 针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(HybridIntelligencelearningalgorithm),简称HI算法,并将其应用到优化多层前馈型神经网络连接权问题。对该算法进行了设计和实现,从理论和实际两方面证明混合智能学习法神经网络与BP神经网络和基于遗传算法的神经网络相比有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度。 展开更多

关键词 遗传算法 遗传神经网络 人工神经网络 BP神经网络 梯度下降法 混合智能学习法

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