自适应学习率

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基于Transformer-LSTM架构的语音去噪方法研究
《信息记录材料》2025年第4期49-51,共3页胡必波 刘红英 王传传 甄雅迪 
2023年度校级教材建设项目(2023JC-01);2023年度校级质量工程(大学生校外实践教学基地)项目(XWSJJXJD2023006)。
在语音识别系统中,语音信号与噪声的叠加使得传统方法难以有效进行语音识别。针对这一问题,本研究提出一种基于Transformer的长短期记忆(long short⁃term memory,LSTM)架构的语音去噪方法,该方法结合Transformer的多头注意力机制和LSTM...
关键词：TRANSFORMER 长短期记忆(LSTM) 多头注意力机制 语音去噪 自适应学习率 
BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
《现代农业科技》2025年第5期167-169,共3页孙娜 张己炳 
2024—2026年内蒙古农业大学职业技术学院青年专项“县域农产品冷链物流发展策略研究——以乌兰花镇为例”(2024QNZX21)。
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改...
关键词：农产品冷链物流需求量 BP神经网络 自适应学习率 动量项 模型优化 预测准确率 
基于改进神经网络的台区线损治理成效感知方法
《电工技术》2025年第6期87-93,共7页杨轩 曹晓庆 程少靖 杨振华 吴恒 
新型电力系统的深入建设对城市电网台区线损治理提出了更高要求,传统的台区治理成效感知方法多依靠工作人员主观判断,难以实现对台区治理过程的精细化管控。为了更好地适应新型电力系统建设背景下台区线损的治理需求,提出一种基于改进...
关键词：台区线损 精细化管控 改进神经网络 自适应学习率 综合感知 
基于自适应学习率CNN的物联网网络资源分配方法研究
《智能物联技术》2025年第1期26-29,共4页李丹 江霞 柳琳 郭林霞 
固定学习率在训练神经网络时存在收敛速度慢且易于过拟合的问题,降低了资源分配的效率。因此,研究基于自适应学习率卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的物联网网络资源分配方法。设定目标函数,并结合约束条件,建立物联网...
关键词：自适应学习率 卷积神经网络(CNN) 资源分配 系统吞吐量 
基于组合神经网络的UWB室内定位方法研究
《电子设计工程》2024年第21期1-7,共7页潘镐铖 范皓然 陈建飞 
国家自然科学基金(61601237);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX21_0280)。
由于室内环境复杂,传统的超宽带(UWB)室内定位技术仅仅采用几何算法对待测目标的位置进行解算,误差较大且不可控。为了提高物体在运动状态下的定位精度,该文提出了基于CNNLSTM组合神经网络的定位预测模型。为了提高模型预测性能,在数据...
关键词：室内定位 卷积神经网络 长短时记忆网络 深度学习 自适应学习率 
基于改进核相关滤波的桥吊负载摆角实时检测方法
《上海海事大学学报》2024年第3期109-118,共10页杜静 徐为民 
上海市自然科学基金(13ZR1418800)。
在基于视觉的桥吊负载摆角检测过程中,负载快速运动使相机采集的图像产生运动模糊,进而导致摆角检测精度降低。为了准确、实时获取负载摆角信息,提出一种基于改进核相关滤波的摆角检测方法。将轨迹预测引入负载跟踪中,避免负载由于快速...
关键词：摆角检测 运动模糊 核相关滤波 轨迹预测 自适应学习率 灰度增强 
改进的小波神经网络在智能运维中的预测研究
《计算机与数字工程》2024年第7期2123-2128,2160,共7页周紫祥 周湘辉 王梦真 
安徽省教育厅自然科学基金项目(编号:KJ2020A0055)资助。
随着大数据时代的到来,神经网络算法目前已经得到了很好的发展和应用,但在应用时,固定的学习率太大或太小都将面临收敛速度缓慢甚至发散的问题。因此,为避免经验因素对传统神经网络影响,文章在调整权值的基础上引入了自适应学习率修订...
关键词：小波神经网络 自适应学习率 智能运维 
基于IMODA自适应深度信念网络的复杂模拟电路故障诊断方法
《电子科技大学学报》2024年第3期327-344,共18页巩彬 安爱民 石耀科 杜先君 
国家自然科学基金(62241307,61963025);甘肃省科技计划(22YF7FA166,22YF7GA164);甘肃省自然科学基金优秀博士生项目(23JRRA809);甘肃省教育厅高等学校创新基金(2021A-027);兰州市科技计划(2022-RC-60)。
针对传统DBN在无监督训练过程中预训练耗时久、诊断精度差等问题,提出了一种基于改进多目标蜻蜓优化自适应深度信念网络(IMODA-ADBN)的模拟电路故障诊断方法。首先,根据参数更新方向的异同提出了自适应学习率,提高网络收敛速度;其次,传...
关键词：模拟电路 MODA算法 自适应学习率 深度信念网络 故障诊断 
基于分层神经网络的压水堆堆芯换料关键参数的预测方法研究
《核科学与工程》2024年第3期564-571,共8页姚建凡 彭思涛 何道敬 徐智 谢锡耀 黄杰 位金锋 
压水堆堆芯换料方案的选择直接关系到核电厂运行的安全性和经济性,是一项费时费力的工作。为高效准确地选取可行的堆芯换料方案,本文提出了分层神经网络模型来预测堆芯换料方案的关键参数:循环长度和最大焓升因子。本方法设计了双层隐...
关键词：分层神经网络 自适应学习率 深度学习 堆芯换料方案 
基于通用化等效模型的飞机系统辨识算法
《北京航空航天大学学报》2024年第5期1454-1462,共9页周大鹏 李贺琦 王业光 王立新 
针对舰载机等复杂动力学系统的高阶时滞模型拟配难题,提出了一种基于通用化等效模型的系统频域辨识算法。建立系统辨识通用化等效模型,引入自适应学习率梯度下降法对模型进行基于样本的迭代学习训练,使模型的频域参数自动收敛,辨识得到...
关键词：梯度下降法 频域建模 高阶时滞模型 自适应学习率 等效拟配 
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