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Research on three-dimensional attack area based on improved backtracking and ALPS-GP algorithms of air-to-air missile
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作者 ZHANG Haodi WANG Yuhui HE Jiale 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第1期292-310,共19页
In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of t... In the field of calculating the attack area of air-to-air missiles in modern air combat scenarios,the limitations of existing research,including real-time calculation,accuracy efficiency trade-off,and the absence of the three-dimensional attack area model,restrict their practical applications.To address these issues,an improved backtracking algorithm is proposed to improve calculation efficiency.A significant reduction in solution time and maintenance of accuracy in the three-dimensional attack area are achieved by using the proposed algorithm.Furthermore,the age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP)algorithm is introduced to determine an analytical polynomial model of the three-dimensional attack area,considering real-time requirements.The accuracy of the polynomial model is enhanced through the coefficient correction using an improved gradient descent algorithm.The study reveals a remarkable combination of high accuracy and efficient real-time computation,with a mean error of 91.89 m using the analytical polynomial model of the three-dimensional attack area solved in just 10^(-4)s,thus meeting the requirements of real-time combat scenarios. 展开更多
关键词 air combat three-dimensional attack area improved backtracking algorithm age-layered population structure genetic programming(ALPS-GP) gradient descent algorithm
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基于神经网络的船舶辐射噪声预报方法 被引量:1
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作者 黄欣 徐荣武 李瑞彪 《船舶力学》 北大核心 2025年第3期486-496,共11页
针对船舶机械设备众多、结构复杂、振动传递路径相互耦合的现状,本文提出基于误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的船舶水下辐射噪声预报方法。分别构建基于梯度下降算法和贝叶斯正则化算法的BP神经网络,以振动数据为输入量、... 针对船舶机械设备众多、结构复杂、振动传递路径相互耦合的现状,本文提出基于误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的船舶水下辐射噪声预报方法。分别构建基于梯度下降算法和贝叶斯正则化算法的BP神经网络,以振动数据为输入量、船体辐射噪声为输出量,将均方根误差(e RMSE)和平均绝对误差(e MAE)作为模型预测精度评价指标。结果表明,贝叶斯正则化BP神经网络的泛化性和鲁棒性优于梯度下降算法的BP神经网络,误差达到3 dB以内,在船舶辐射噪声预报领域具有较好的适用性。 展开更多
关键词 辐射噪声预报 BP神经网络 梯度下降算法 贝叶斯正则化算法
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考虑岩层倾角-围压组合效应的岩石强度行为初探
3
作者 罗斌玉 苏辕 +4 位作者 刘晓云 黄腾达 肖枫亦 刘兰心 李鹏程 《岩土力学》 北大核心 2025年第3期775-788,共14页
研究岩石强度行为的岩层倾角-围压组合效应是揭示充填体约束缓倾斜矿柱强度行为的基础。采用数值模拟代替围压下的岩石倾斜加载试验,研究倾角-围压下岩石剪切破坏规律和强度特征。以红砂岩为研究对象,开展红砂岩单轴和剪切试验,获得红... 研究岩石强度行为的岩层倾角-围压组合效应是揭示充填体约束缓倾斜矿柱强度行为的基础。采用数值模拟代替围压下的岩石倾斜加载试验,研究倾角-围压下岩石剪切破坏规律和强度特征。以红砂岩为研究对象,开展红砂岩单轴和剪切试验,获得红砂岩的基本力学参数。以校核过的红砂岩基本力学参数为基础,开展7种倾角6种围压组合的岩石倾斜加载数值模拟,获取倾角-围压下岩石剪切破坏规律和强度特征。结果显示,随着倾角的增大,剪切带与水平面的倾角越大,且围压越大,剪切带变厚;增大围压能有效降低倾角对岩石强度的影响。然后利用非常规应力圆表征极限状态下岩石应力状态的围压-倾角效应,随着倾角的增大非常规应力圆圆心偏离正应力轴的程度越大,揭示了应力路径的变化规律。基于Mohr-Coulomb强度理论,采用梯度下降算法,将7种倾角6个围压下应力圆上表示极限应力状态的“点”联系起来,求得7种倾角对应的7组强度包络线方程。采用多项式逼近方法,引入倾角维度,将7组“强度包络线”向“强度曲面”拓展,实现从“点”到“线”扩展到“面”的转变,构建包含倾角因素的岩石强度模型。研究结果对揭示矿柱等岩体工程强度的倾角-围压耦合效应具有重要科学意义。 展开更多
关键词 强度行为 倾角效应 围压效应 MOHR-COULOMB准则 梯度下降算法
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具有多型避障方式的智能车辆路径规划
4
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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直流微电网中双有源桥变换器的混合优化控制策略
5
作者 刘述喜 唐博 +2 位作者 陈鹤铭 黄思源 崔博凡 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期160-169,共10页
针对直流微电网系统中双有源桥(Dual active bridge,DAB)变换器存在的直流母线电压和负载波动大、传输功率不稳定等问题,提出一种基于遗传算法的自抗扰控制与梯度下降算法优化回流功率的混合优化控制策略。首先,分析拓展移相调制下DAB... 针对直流微电网系统中双有源桥(Dual active bridge,DAB)变换器存在的直流母线电压和负载波动大、传输功率不稳定等问题,提出一种基于遗传算法的自抗扰控制与梯度下降算法优化回流功率的混合优化控制策略。首先,分析拓展移相调制下DAB变换器的拓扑结构和功率特性,以回流功率为损失函数,引入梯度下降算法迭代寻找最优内移相比。随后,在DAB变换器小信号建模的基础上,设计线性自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对输出电压和系统内外部扰动进行观测估计。同时,考虑到复杂环境下自抗扰控制器参数整定的不确定性,引入遗传算法对自抗扰控制器进行参数自整定。最后,搭建以TMS320F28335为控制器的试验平台对提出的混合优化控制策略(Hybrid optimal control strategy under extended phase shift modulation,EPS-HOCS)和传统PI控制(PI control strategy under extended phase shift modulation,EPS-PI)和自适应梯度下降算法控制(Adaptive gradient descent algorithm under extended phase shift modulation,EPS-AGDA)进行分析对比,验证了所提策略在回流功率和动态性能方面的优越性。 展开更多
关键词 双有源桥变换器 自抗扰控制 遗传算法 回流功率 梯度下降算法
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LLM-105的ReaxFF参数优化与分子动力学模拟
6
作者 宋亮 张泳 +5 位作者 叶婧 陈博聪 侯方超 苏浩龙 蒋俊 周素芹 《火炸药学报》 北大核心 2025年第2期138-149,I0006,共13页
针对ReaxFF初始力场描述2,6-二氨基-3,5-二硝基-1-氧化物(LLM-105)的不足,采用了一种基于梯度下降算法JAX-ReaxFF框架策略,对ReaxFF反应力场进行了重新参数化,特别关注不同键和键角的势能面解离变化;在模拟不同温度和分解速率的反应过程... 针对ReaxFF初始力场描述2,6-二氨基-3,5-二硝基-1-氧化物(LLM-105)的不足,采用了一种基于梯度下降算法JAX-ReaxFF框架策略,对ReaxFF反应力场进行了重新参数化,特别关注不同键和键角的势能面解离变化;在模拟不同温度和分解速率的反应过程中,深入分析了LLM-105的反应机制。结果表明,当温度为1500 K时,分子反应主要聚焦于聚合和脱氢反应;随着温度的逐渐升高,LLM-105的反应模式呈现出了新的变化,当温度不小于2000 K时,除了原有的聚合和脱氢反应外,还观察到了C-NO_(2)键和C-NH_(2)键的断裂现象;值得注意的是,C-NO_(2)键的断裂成为触发这一系列反应的关键因素;随着分子中的C-NO_(2)和C-NH_(2)键开始发生均裂反应,促进了中间产物HON_(2)、NO_(2)和NH_(3)的形成,并经历一系列复杂的相互反应,最终生成了N_(2)、H_(2)O和CO_(2)等稳定产物,表明该力场能够有效模拟在不同温度和加热速率下的化学反应变化。 展开更多
关键词 量子化学 LLM-105 梯度下降算法 分解机制 分子动力学模拟 ReaxFF力场
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一种用于数据流分类的递归反向传播算法
7
作者 刘展华 文益民 刘祥 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期396-403,共8页
针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收... 针对传统深度神经网络因数据流中发生概念漂移而出现分类准确率较低的问题,为了增强深度神经网络模型的学习能力,提出一种用于数据流分类的递归反向传播算法。该算法融合在线梯度下降算法的强大数据流学习能力与递归最小二乘法的快速收敛特性,当数据流发生概念漂移时,首先利用递归最小二乘法逐步训练神经网络模型,达到一个相对稳定的状态后切换至在线梯度下降算法,进一步训练深度神经网络模型,实现更深层次的数据流学习,优化深度神经网络模型的分类性能,并在多个人工数据集和真实数据集中实验验证所提算法的有效性。结果表明:所提算法具有优异的概念漂移适应能力,数据流分类准确率超越仅使用在线梯度下降算法或递归最小二乘法训练神经网络模型的多种算法。 展开更多
关键词 在线深度学习 在线梯度下降算法 递归最小二乘法 反向传播 深度神经网络 概念漂移
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分布式训练系统及其优化算法综述 被引量:8
8
作者 王恩东 闫瑞栋 +1 位作者 郭振华 赵雅倩 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-28,共28页
人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本... 人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本文首先阐述了单机训练面临的主要挑战.其次,分析了分布式训练系统亟需解决的三个关键问题.基于上述问题归纳了分布式训练系统的通用框架与四个核心组件.围绕各个组件涉及的技术,梳理了代表性研究成果.在此基础之上,总结了基于并行随机梯度下降算法的中心化与去中心化架构研究分支,并对各研究分支优化算法与应用进行综述.最后,提出了未来可能的研究方向. 展开更多
关键词 分布式训练系统 (去)中心化架构 中心化架构算法 (异)同步算法 并行随机梯度下降 收敛速率
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基于动作时限曲线拟合思想的含DG型配电网后备保护新方法 被引量:1
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作者 黄景光 赵珩 +5 位作者 李浙栋 张宇鹏 梅诺男 孙佳航 张员宁 翁汉琍 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2199-2206,I0115,共9页
分布式电源(distributed generation,DG)的接入可能会改变电力系统的短路电流特性,从而影响到反时限过流保护的选择性和配合关系。为此,提出一种基于动作时限曲线拟合思想的含DG型配电网后备保护新方法。从配电网主保护和后备保护的动... 分布式电源(distributed generation,DG)的接入可能会改变电力系统的短路电流特性,从而影响到反时限过流保护的选择性和配合关系。为此,提出一种基于动作时限曲线拟合思想的含DG型配电网后备保护新方法。从配电网主保护和后备保护的动作时间差入手,建立曲线拟合模型,并运用梯度下降法对反时限过流保护的动作时限曲线进行优化。通过在优化整定计算中考虑保护的选择性以及DG接入所带来的影响,使优化参数适用于配电网中各分段位置。然后,在配电网中设置两相、三相短路故障,并根据故障位置、类型进行整定参数再调整,最终得到参数的全局最优解。基于PSCAD/EMTDC仿真软件进行仿真分析,验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 反时限过流保护 分布式电源 梯度下降算法 曲线拟合 速动性 选择性
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动量余弦相似度梯度优化图卷积神经网络 被引量:4
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作者 闫建红 段运会 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期133-143,共11页
传统梯度下降算法仅对历史梯度进行指数加权累加,没有利用梯度的局部变化,造成优化过程越过全局最优解,即使收敛到最优解也会在最优解附近震荡,其训练图卷积神经网络会造成收敛速度慢、测试准确度低。利用相邻两次梯度的余弦相似度,动... 传统梯度下降算法仅对历史梯度进行指数加权累加,没有利用梯度的局部变化,造成优化过程越过全局最优解,即使收敛到最优解也会在最优解附近震荡,其训练图卷积神经网络会造成收敛速度慢、测试准确度低。利用相邻两次梯度的余弦相似度,动态调整学习率,提出余弦相似度梯度下降(SimGrad)算法。为进一步提升图卷积神经网络训练的收敛速度和测试准确度,减少震荡,结合动量思想提出动量余弦相似度梯度下降(NSimGrad)算法。通过收敛性分析,证明SimGrad算法、NSimGrad算法都具有O(√T)的遗憾界。在构建的三个非凸函数进行测试,并结合图卷积神经网络在四个数据集上进行实验,结果表明SimGrad算法保证了图卷积神经网络的收敛性,NSimGrad算法进一步提高图卷积神经网络训练的收敛速度和测试准确度,SimGrad、NSimGrad算法相较于Adam、Nadam具有更好的全局收敛性和优化能力。 展开更多
关键词 梯度下降类算法 余弦相似度 图卷积神经网络 遗憾界 全局收敛性
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基于知识模糊迁徙的城市污水处理膜污染决策
11
作者 何政 赵楠 +5 位作者 李杰 陈行行 阜崴 顾剑 韩红桂 刘峥 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期299-306,共8页
针对城市污水处理膜污染难以精准决策的问题,提出一种基于知识模糊迁徙的膜污染决策方法。首先,结合城市污水处理运行过程数据和运行经验,利用模糊规则的形式实现膜污染决策知识的表达;其次,提出一种知识重构机制(knowledge reconstruct... 针对城市污水处理膜污染难以精准决策的问题,提出一种基于知识模糊迁徙的膜污染决策方法。首先,结合城市污水处理运行过程数据和运行经验,利用模糊规则的形式实现膜污染决策知识的表达;其次,提出一种知识重构机制(knowledge reconstruction mechanism,KRM),动态平衡源域与目标域之间的准确性和多样性,并采用知识迁徙的方法完成决策知识重构;最后,建立一种基于数据和知识驱动的区间二型模糊神经网络(data-knowledge-driven interval type-2 fuzzy neural network,DK-IT2FNN)的决策模型,利用模糊规则设计模型参数,采用迁徙梯度下降算法动态调整网络权值,提高决策精度。实验结果表明,该模型能够实现膜污染的精准决策。 展开更多
关键词 城市污水处理 膜污染 知识重构机制(knowledge reconstruction mechanism KRM) 模糊神经网络 模糊迁徙 梯度下降算法
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基于动量梯度下降的回声消除算法 被引量:2
12
作者 陈张良 卢敏 曾桂根 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期71-77,共7页
针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解... 针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解决在算法运行过程中梯度下降时梯度摆动幅度可能过大的问题,也提高了自适应滤波器的收敛速度,且残余回声下降明显,声学回波抑制效果更好。仿真实验表明,与L0⁃IPNLMS算法相比,新算法在模拟随机多音信号与真实语音信号输入时,均方误差(MSE)可以降低3.47 dB和3.69 dB,回波抑制比(ERLE)提高了3.46 dB和3.68 dB,在低信噪比情况下,使用新算法对真实语音信号进行回声消除,收敛速度高于L0⁃IPNLMS等算法,且收敛效果有明显改进。 展开更多
关键词 回声消除算法 动量梯度下降 极端环境话音通信系统 归一化 最小均方算法 收敛速度
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基于有效性分析的自组织模糊神经网络建模方法 被引量:1
13
作者 王雪峰 李文静 乔俊飞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期463-469,共7页
提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络... 提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。 展开更多
关键词 有效性分析 自组织模糊神经网络 梯度下降算法 网络建模
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面向约束多目标优化的进化计算与梯度下降联合优化算法 被引量:1
14
作者 田野 陈津津 张兴义 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1386-1392,共7页
约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收... 约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收敛过慢。但引入梯度信息不是一个简单的过程,同时计算所有目标和约束的梯度会消耗大量的计算资源,且目标和约束之间的矛盾会使梯度方向难以确定。为此,提出一种进化计算和梯度下降(GD)的联合优化算法——基于梯度辅助的多阶段约束多目标进化算法(CMOEA-MSG)。该算法包括两个阶段:在第一阶段,算法通过构建辅助问题并有选择性地计算目标或约束的梯度更新解,使种群快速收敛至可行区域;在第二阶段,算法采用约束优先原则求解原问题,保证种群的可行性和多样性。与现有同类算法在LIR-CMOP、MW和DASCMOP三个测试集上的对比结果表明,CMOEA-MSG可以更有效地解决约束多目标优化问题。 展开更多
关键词 约束多目标优化 进化算法 梯度下降 多阶段搜索
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基于变增益最速梯度下降法的表贴式永磁同步电机位置修正策略 被引量:2
15
作者 王益明 张雪锋 +2 位作者 高龙将 徐奇伟 罗凌雁 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期617-627,671,共12页
滑模观测器具有响应速度快、鲁棒性强等优点,已广泛应用于表贴式永磁同步电机无位置传感器的中、高速控制系统。然而,具有固定参数的滑模观测器很难在宽速度范围内保持一致的估算精度,而采用基于速度观测器带宽限制的方法进行噪声和扰... 滑模观测器具有响应速度快、鲁棒性强等优点,已广泛应用于表贴式永磁同步电机无位置传感器的中、高速控制系统。然而,具有固定参数的滑模观测器很难在宽速度范围内保持一致的估算精度,而采用基于速度观测器带宽限制的方法进行噪声和扰动抑制会降低电机的动态性能。针对上述问题,该文首先分析滑模观测器估算表贴式永磁同步电机转子位置的误差产生机理,提出一种新型位置误差观测器,主要思想是基于磁链观测进行位置误差连续估算,并采用最速梯度下降法对积分过程进行反馈校正;然后,通过变增益循环迭代优化提高位置误差观测器的速度与准确性;最后搭建表贴式永磁同步电机加载测试平台进行实验,结果验证了所提方法具有位置观测精度高、鲁棒性强的特点。 展开更多
关键词 表贴式永磁同步电机 变增益最速梯度下降法 滑模观测器 估算位置修正策略
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激光相干合成系统中SPGD算法的分阶段自适应优化
16
作者 郑文慧 祁家琴 +6 位作者 江文隽 谭贵元 胡奇琪 高怀恩 豆嘉真 邸江磊 秦玉文 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期303-315,共13页
为改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法应用于大规模激光相干合成系统时收敛速度慢且易陷入局部最优解的情况,提出了一种分阶段自适应增益SPGD算法-Staged SPGD算法。该算法根据性能评价函数值,... 为改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法应用于大规模激光相干合成系统时收敛速度慢且易陷入局部最优解的情况,提出了一种分阶段自适应增益SPGD算法-Staged SPGD算法。该算法根据性能评价函数值,在不同收敛时期采用不同策略对增益系数进行自适应调整,同时引入含梯度更新因子的控制电压更新策略,在加快收敛速度的同时减少算法陷入局部极值的概率。实验结果表明:在19路激光相干合成系统中,与传统SPGD算法相比,Staged SPGD算法的收敛速度提升了36.84%,针对不同频率和幅度的相位噪声,算法也具有较优的收敛效果,且稳定性得到显著提升。此外,将Staged SPGD算法直接应用于37、61、91路相干合成系统时,Staged SPGD算法相比传统SPGD算法收敛速度分别提升了37.88%、40.85%和41.10%,提升效果随相干合成单元数增加而更加显著,表明该算法在收敛速度、稳定性和扩展性方面均具有一定优势,具备扩展到大规模相干合成系统的潜力。 展开更多
关键词 激光相干合成 相位控制 随机并行梯度下降算法 SPGD算法
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一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法 被引量:1
17
作者 张家棋 李觉友 《运筹学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第2期47-57,共11页
梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的有效方法,但梯度裁剪参数的选取通常对训练模型的性能有较大的影响。为此,本文针对标准的差分隐私随机梯度下降算法进行改进。首先,提出一种自适应的梯度裁剪方法,即在传统裁剪方法基础上利用分位数和指数... 梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的有效方法,但梯度裁剪参数的选取通常对训练模型的性能有较大的影响。为此,本文针对标准的差分隐私随机梯度下降算法进行改进。首先,提出一种自适应的梯度裁剪方法,即在传统裁剪方法基础上利用分位数和指数平均策略对梯度裁剪参数进行自适应动态调整,进而提出一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法。其次,在非凸目标函数的情况下对提出的自适应算法给出收敛性分析和隐私性分析。最后,在MNIST、Fasion-MNIST和IMDB数据集上进行数值仿真。其结果表明,与传统梯度裁剪算法相比,本文提出的自适应梯度裁剪算法显著提高了模型精度。 展开更多
关键词 随机梯度下降算法 差分隐私 梯度裁剪 自适应性
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基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计
18
作者 刘佳旭 陈嵩 +2 位作者 蔡声泽 许超 褚健 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1187-1196,共10页
当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种... 当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法.受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发,建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性.当目标函数是L-光滑且m-强凸时,算法可以达到R线性收敛.最后几个数值仿真证明了算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 梯度下降法 自适应算法 鲁棒控制 分数阶微积分 加速算法
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基于梯度下降算法的无线传感网络节点部署模型研究
19
作者 王延 刘半藤 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1989-1993,共5页
针对无线传感网络中节点部署最优化问题,提出一种基于Adam梯度下降算法的优化节点部署模型。首先,引入网络节点感知模型以及离散化区域覆盖计算方法;然后,以部署节点数量最小化为目标函数以及网络覆盖率作为约束条件建立0-1规划模型;最... 针对无线传感网络中节点部署最优化问题,提出一种基于Adam梯度下降算法的优化节点部署模型。首先,引入网络节点感知模型以及离散化区域覆盖计算方法;然后,以部署节点数量最小化为目标函数以及网络覆盖率作为约束条件建立0-1规划模型;最后,基于Adam梯度下降算法对提出的最优化模型进行求解。为验证所提出模型的有效性,对提出的数学模型进行模拟仿真。结果显示:相较于其他经典的节点部署模型,所提模型求得的部署方案在确保覆盖率高于阈值的基础上使得所需节点数量更少且算法收敛速度更快。 展开更多
关键词 物联网 节点部署 梯度下降法 网络覆盖模型
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基于双深度输入凸神经网络多模型的中间点过热度预测控制
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作者 钟信 冯磊华 +1 位作者 何金奇 杨锋 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-114,共8页
新能源大量并网,超临界火电机组参与调峰容易造成中间点过热度较大波动,从而导致过热蒸汽超温等问题。为较好控制中间点过热度达到稳定,提出了一种基于双深度输入凸神经网络多模型(muti-DDICNN model)的中间点过热度预测方法,分别训练... 新能源大量并网,超临界火电机组参与调峰容易造成中间点过热度较大波动,从而导致过热蒸汽超温等问题。为较好控制中间点过热度达到稳定,提出了一种基于双深度输入凸神经网络多模型(muti-DDICNN model)的中间点过热度预测方法,分别训练了不同预测步长下子模型,构建了中间点过热度状态预测网络(SPNN)和误差预测网络(EPNN)。利用此预测网络凸性质,设计了一种基于双深度输入凸神经网络多模型预测控制器(DDICNN-MPC),将控制问题转化为凸优化问题,求取控制矩阵对目标函数的雅可比矩阵,采用梯度下降法计算控制矩阵最优解。仿真结果表明,DDICNN-MPC能快速平稳地跟踪中间点过热度设定值,且稳态误差较小,具有较好的调节能力。 展开更多
关键词 中间点过热度 输入凸神经网络 模型预测控制 梯度下降法 凸优化
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