改进学习算法

作品数：13被引量：56H指数：5
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：张智邢卓异朱齐丹刘美俊沈幼庭更多>>
相关机构：哈尔滨工程大学湖南工程学院清华大学华南理工大学更多>>
相关期刊：《计算机仿真》《清华大学学报（自然科学版）》《电子测试》《系统仿真学报》更多>>
相关基金：广东省科技攻关计划国防科技技术预先研究基金湖南省中青年科技基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于改进学习算法的变电站继电器运行维护方法被引量：3
《电子测试》2022年第1期122-124,共3页段军霞 
在计算机技术、现代通信技术及电子技术的发展下,变电站继电器开始实现电力系统的综合自动化发展。由于变电站继电器的故障次数增加,提出基于改进学习算法的变电站继电器运行维护方法。设置变电站继电器的维护环境;在该环境下制定出变...
关键词：改进学习算法 继电器 维护方法 
自适应CRBF非线性滤波器及其改进学习算法被引量：1
《计算机科学》2014年第7期266-269,共4页曾祥萍 金炜东 赵海全 李天瑞 
国家自然科学基金项目(61271340;61134002);四川省青年科技基金(2012JQ0046);中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU12CX026)资助
传统的随机梯度算法由于采用基于二阶统计量的平方误差代价函数,因此含有的信息量较少,难以实现更高的精度。针对此问题,以基于高阶统计量的指数平方误差作为代价函数,结合基于两层RBF网络凸组合的非线性自适应滤波器,提出了最小指数平...
关键词：径向基函数神经网络 非线性自适应滤波器 随机梯度算法 非线性系统辨识 非线性系统均衡 
量子门线路神经网络及其改进学习算法研究被引量：5
《计算机工程与应用》2014年第6期213-218,共6页侯旋 
量子门线路神经网络(QGCNN)是一种直接利用量子理论设计神经网络拓扑结构或训练算法的量子神经网络模型。动量更新是在神经网络的权值更新中加入动量,在改变权值向量的同时提供一个特定的惯量,从而避免权值向量在网络训练过程中持续振...
关键词：量子神经网络 量子计算 量子门 动量更新 学习算法 权值 
一种量子神经网络模型及改进学习算法被引量：1
《现代计算机》2010年第11期3-6,共4页涂淑琴 张义青 王美华 万华 
广东省自然科学基金(No.9251009001000005)
提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动...
关键词：量子计算 量子神经元 量子BP神经网络 学习算法 收敛速度 
一种前馈过程神经元网络初始化方法及改进学习算法被引量：3
《系统仿真学报》2009年第13期3962-3964,3974,共4页杨露 沈怀荣 
国防预研项目(513270302)
分析了前馈过程神经元网络初始化对其训练速度的影响。提出了一种前馈过程神经元网络初始化方法,该方法将阈值初始化为时间积分运算的均值,可消除网络初始化不当的影响。提出了改进的网络学习算法,采用与初始化相似的方法修正阈值,可加...
关键词：过程神经元 过程神经网络 时变系统 学习算法 初始化 
一种基于共轭梯度的LMBP改进学习算法被引量：5
《计算机工程与应用》2008年第21期106-108,共3页李业丽 冯超 陆利坤 
北京市高校人才引进资助
对神经网络中的LMBP(Levenberg-Marquardt BP)算法的收敛速度慢进行分析,针对矩阵JTJ+μI求逆过程运算量过大而造成收敛速度慢的缺陷,根据无约束优化理论,提出一种基于共轭梯度方法的改进LMBP网络学习算法,利用求解大规模线性方程组的...
关键词：BP算法 Leverberg—Marquardt 优化理论 共轭梯度 
基于改进学习算法的模糊神经网络控制系统被引量：14
《中国电机工程学报》2007年第19期87-92,共6页刘美俊 
针对一类复杂非线性系统,提出一种模糊神经网络(FNN)控制方案。系统中采用模糊神经网络控制器和神经网络辨识控制器相结合的结构,介绍一种改进的学习算法,对学习公式进行推导,利用改进的遗传算法来优化已经获得的隶属度函数,并结合误差...
关键词：模糊神经控制 神经辨识 混沌机制 改进遗传算法 
支持向量机改进序列最小优化学习算法被引量：10
《哈尔滨工程大学学报》2007年第2期183-188,共6页朱齐丹 张智 邢卓异 
为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法.改进后的SMO学习算法提高了学...
关键词：支持向量机 序列最小优化 改进学习算法 回归问题 
基于SVM的大样本集系统辨识与函数拟合仿真被引量：2
《计算机仿真》2006年第9期123-128,共6页张智 朱齐丹 邢卓异 
支持向量机是一种优秀的学习方法,也是具有很好泛化性能的回归方法。但由于支持向量机算法实习复杂,效率低,严格限制了其应用,SMO算法的提出大大提高了支持向量机的学习效率。因此,借助SMO算法,便可以实现大样本集的非线性系统辨识和函...
关键词：支持向量机 序列最小优化 改进学习算法 回归问题 
基于变学习率CMAC网络的自适应逆控制研究被引量：2
《计算机仿真》2006年第8期97-101,共5页张智 朱齐丹 李新飞 邢卓异 
提出一种改进学习算法的CAMC网络结构,并应用于非线性系统控制。该算法可保证网络的学习率随着系统工作点的变化而自适应变化,加快了网络的收敛速度,提高了系统的自适应能力。文中分析了CAMC网络用于自适应逆控制过程中,网络学习率对网...
关键词：小脑模型神经网络 改进学习算法 机械手 
全选清除导出
共2页<12>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部