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Gradient-free distributed online optimization in networks 认领 引用 被引量：1
1
作者 Yuhang Liu Wenxiao Zhao +2 位作者 Nan Zhang Dongdong Lv Shuai Zhang 《Control Theory and Technology》 EI CSCD 2025年第2期207-220,共14页
In this paper,we consider the distributed online optimization problem on a time-varying network,where each agent on the network has its own time-varying objective function and the goal is to minimize the overall loss ... In this paper,we consider the distributed online optimization problem on a time-varying network,where each agent on the network has its own time-varying objective function and the goal is to minimize the overall loss accumulated.Moreover,we focus on distributed algorithms which do not use gradient information and projection operators to improve the applicability and computational efficiency.By introducing the deterministic differences and the randomized differences to substitute the gradient information of the objective functions and removing the projection operator in the traditional algorithms,we design two kinds of gradient-free distributed online optimization algorithms without projection step,which can economize considerable computational resources as well as has less limitations on the applicability.We prove that both of two algorithms achieves consensus of the estimates and regrets of\(O\left(\log(T)ight)\)for local strongly convex objective,respectively.Finally,a simulation example is provided to verify the theoretical results. 展开更多
关键词 Distributed optimization Online convex optimization Gradient-free algorithm Projection-free algorithm
Random gradient-free method for online distributed optimization with strongly pseudoconvex cost functions 认领 引用
2
作者 Xiaoxi Yan Cheng Li +1 位作者 Kaihong Lu Hang Xu 《Control Theory and Technology》 EI CSCD 2024年第1期14-24,共11页
This paper focuses on the online distributed optimization problem based on multi-agent systems. In this problem, each agent can only access its own cost function and a convex set, and can only exchange local state inf... This paper focuses on the online distributed optimization problem based on multi-agent systems. In this problem, each agent can only access its own cost function and a convex set, and can only exchange local state information with its current neighbors through a time-varying digraph. In addition, the agents do not have access to the information about the current cost functions until decisions are made. Different from most existing works on online distributed optimization, here we consider the case where the cost functions are strongly pseudoconvex and real gradients of the cost functions are not available. To handle this problem, a random gradient-free online distributed algorithm involving the multi-point gradient estimator is proposed. Of particular interest is that under the proposed algorithm, each agent only uses the estimation information of gradients instead of the real gradient information to make decisions. The dynamic regret is employed to measure the proposed algorithm. We prove that if the cumulative deviation of the minimizer sequence grows within a certain rate, then the expectation of dynamic regret increases sublinearly. Finally, a simulation example is given to corroborate the validity of our results. 展开更多
关键词 Multi-agent system Online distributed optimization Pseudoconvex optimization Random gradient-free method
基于Push-Sum的分布式Gradient-Free算法研究 认领 引用 被引量：2
3
作者 余淑辉 李觉友 杜学武 《重庆师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期11-17,共7页
【目的】提出了push-sum协议下的分布式gradient-free算法来求解一类有向网络的多智能体分布式优化问题。【方法】首先用Gaussian光滑化方法来逼近非可微函数,其次采用push-sum通讯协议考虑有向网络中的分布式gradient-free算法。【结... 【目的】提出了push-sum协议下的分布式gradient-free算法来求解一类有向网络的多智能体分布式优化问题。【方法】首先用Gaussian光滑化方法来逼近非可微函数,其次采用push-sum通讯协议考虑有向网络中的分布式gradient-free算法。【结果】分析了算法的收敛性,并得到了算法的收敛率为O(lnτ/τ),其中τ是迭代次数。【结论】数值例子表明了所提出的算法与对应的分布式次梯度算法具有相似的收敛性。 展开更多
关键词 多智能体网络 分布式优化 gradient-free push-sum协议
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Single-qubit quantum classifier based on gradient-free optimization algorithm 认领 引用
4
作者 张安琪 王可伦 +1 位作者 吴逸华 赵生妹 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第10期241-247,共7页
A single-qubit quantum classifier(SQC)based on a gradient-free optimization(GFO)algorithm,named the GFO-based SQC,is proposed to overcome the effects of barren plateaus caused by quantum devices.Here,a rotation gate R... A single-qubit quantum classifier(SQC)based on a gradient-free optimization(GFO)algorithm,named the GFO-based SQC,is proposed to overcome the effects of barren plateaus caused by quantum devices.Here,a rotation gate RX(φ)is applied on the single-qubit binary quantum classifier,and the training data and parameters are loaded intoφin the form of vector multiplication.The cost function is decreased by finding the value of each parameter that yields the minimum expectation value of measuring the quantum circuit.The algorithm is performed iteratively for all parameters one by one until the cost function satisfies the stop condition.The proposed GFO-based SQC is demonstrated for classification tasks in Iris and MNIST datasets and compared with the Adam-based SQC and the quantum support vector machine(QSVM).Furthermore,the performance of the GFO-based SQC is discussed when the rotation gate in the quantum device is under different types of noise.The simulation results show that the GFO-based SQC can reach a high accuracy in reduced time.Additionally,the proposed GFO algorithm can quickly complete the training process of the SQC.Importantly,the GFO-based SQC has a good performance in noisy environments. 展开更多
关键词 single-qubit quantum classifier gradient-free parameters optimizing barren plateau quantum noise
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Gray code based gradient-free optimization algorithm for parameterized quantum circuit 认领 引用
5
作者 张安琪 武春辉 赵生妹 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期189-194,共6页
A Gray code based gradient-free optimization(GCO)algorithm is proposed to update the parameters of parameterized quantum circuits(PQCs)in this work.Each parameter of PQCs is encoded as a binary string,named as a gene,... A Gray code based gradient-free optimization(GCO)algorithm is proposed to update the parameters of parameterized quantum circuits(PQCs)in this work.Each parameter of PQCs is encoded as a binary string,named as a gene,and a genetic-based method is adopted to select the offsprings.The individuals in the offspring are decoded in Gray code way to keep Hamming distance,and then are evaluated to obtain the best one with the lowest cost value in each iteration.The algorithm is performed iteratively for all parameters one by one until the cost value satisfies the stop condition or the number of iterations is reached.The GCO algorithm is demonstrated for classification tasks in Iris and MNIST datasets,and their performance are compared by those with the Bayesian optimization algorithm and binary code based optimization algorithm.The simulation results show that the GCO algorithm can reach high accuracies steadily for quantum classification tasks.Importantly,the GCO algorithm has a robust performance in the noise environment. 展开更多
关键词 gradient-free optimization Gray code genetic-based method
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散养过程中全株玉米青贮或党参对青脚麻鸡屠宰性能及肉品质的影响 认领 引用
6
作者 顾慧慧 任锦帅 +2 位作者 田贵丰 张恩宇 陈玲玲 《中国饲料》 北大核心 2026年第13期66-72,共7页
为降低养殖饲料成本、减少散养鸡对生态环境的破坏,探讨添加全株玉米青贮对青脚麻鸡屠宰性能和肉品质的影响,且添加党参旨在提高鸡群在散养阶段对全株玉米青贮饲料的适应性,试验将800只60日龄青脚麻鸡随机分成4组,分别为饲喂正常饲料组... 为降低养殖饲料成本、减少散养鸡对生态环境的破坏,探讨添加全株玉米青贮对青脚麻鸡屠宰性能和肉品质的影响,且添加党参旨在提高鸡群在散养阶段对全株玉米青贮饲料的适应性,试验将800只60日龄青脚麻鸡随机分成4组,分别为饲喂正常饲料组、青贮梯度替代组、1%党参添加组和青贮梯度替代+1%党参添加组。其中青贮梯度替代组将全株玉米青贮打碎后按20%、40%、60%、80%的比例逐月梯度替代正常饲料饲喂鸡群,随后检测屠宰性能、内脏器官指数,肌肉中氨基酸、脂肪酸及挥发性风味物质含量。结果表明:青贮梯度替代组全净膛率相比于正常饲喂组极显著降低8.87%,肌胃指数极显著升高84.84%(P<0.01),半净膛率、屠体重、屠宰率、胸肌率、腿肌率和腹脂率无显著差异,表明全株玉米青贮梯度替代正常饲料饲喂对鸡的屠宰性能无明显影响。1%党参添加组屠宰性能表现最优,且青贮梯度替代+1%党参组全净膛率及半净膛率均显著高于青贮梯度替代组5.97%、4.84%(P<0.05),党参可以提高散养鸡对青贮饲料的适应性,提高屠宰性能。青贮梯度替代+1%党参可以促进鸡肌肉内不饱和脂肪酸含量,相比于正常饲喂组显著增加131.13%(P<0.05),两者单独饲喂效果不显著。全株玉米青贮饲料和党参均对鸡肉挥发性风味物质形成有显著促进作用,与正常饲喂组相比,青贮梯度替代组的肌肉内醛类化合物、酮类物质总和、酸类物质总和相对含量极显著升高了70.85%、61.55%、16.28%(P<0.01),1%党参添加组醛类化合物显著升高了52.01%(P<0.05),且青贮饲喂效果更好。 展开更多
关键词 全株玉米青贮 梯度饲喂 散养鸡 屠宰性能 肉品质
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数据驱动扩展滑模观测器的PMSM无模型自适应高阶滑模控制 认领 引用 被引量：2
7
作者 赵凯辉 涂麟轩 +2 位作者 贾林 黄宜山 何静 《电子测量与仪器学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期143-155,共13页
针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动系统过度依赖精确模型且面临负载扰动时鲁棒性差的问题,提出一种基于数据驱动扩展滑模观测器的新型无模型自适应高阶滑模控制策略。首先,将电机运动方程转化为离散偏格... 针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动系统过度依赖精确模型且面临负载扰动时鲁棒性差的问题,提出一种基于数据驱动扩展滑模观测器的新型无模型自适应高阶滑模控制策略。首先,将电机运动方程转化为离散偏格式动态线性化范模型。其次,构建融合偏格式无模型自适应控制和离散时间高阶滑模控制优点的新型控制器;同时设计基于数据驱动的扩展非奇异离散终端滑模观测器,实时观测扰动并反馈至控制器以补偿跟踪误差。然后,基于电机输出转速和滑动时间窗口内的输入参考电流数据,构造改进型伪梯数实时估计算法,增强对时变参数的跟踪能力,实现基于二阶偏格式范模型的数据驱动控制。最后,通过在工况突变情况下与传统方法的仿真和实验对比,结果表明该方法能使电机收敛时间缩短35%,由负载扰动引起的平均波形畸变率减小18.4%,有力保障了PMSM的稳定、高效运行,验证了所提方法的可靠性与优越性。 展开更多
关键词 偏格式动态线性化 伪梯数 数据驱动的扩展滑模观测器 无模型自适应高阶滑模控制
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O₂/Ar选择性等离子体制备无氟类皮肤棉织物及性能 认领 引用
8
作者 张慧 任泽华 +2 位作者 戚明 金萍 刘建立 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期4113-4125,共13页
为了赋予传统纺织品更好的热湿舒适性,基于润湿梯度效应,通过O₂/Ar选择性等离子体处理技术制备了具有单向导湿功能的无氟类皮肤织物。采用点击反应对原棉织物进行改性处理,制备了无氟疏水织物。在此基础上,探讨了等离子体处理工艺参数... 为了赋予传统纺织品更好的热湿舒适性,基于润湿梯度效应,通过O₂/Ar选择性等离子体处理技术制备了具有单向导湿功能的无氟类皮肤织物。采用点击反应对原棉织物进行改性处理,制备了无氟疏水织物。在此基础上,探讨了等离子体处理工艺参数对织物润湿性能的影响,并确定了最优的整理方法。结果表明,在气体流量比为O2∶Ar=1∶1、功率为200W的条件下,在1.0mm的孔径上进行30s的等离子体处理,制备的类皮肤织物的润湿梯度最为显著。类皮肤织物正面有孔区域呈疏水性,但在反面滴加去离子水可渗透至织物正面。水平放置时,去离子水从反面渗透至正面的时间为156s;倾斜45°放置时,渗透至另一侧的时间较长,为161s。相比于原棉织物,类皮肤织物的厚度略微增大,其正面和反面的静水压相较于疏水织物显著降低,并且具有良好的稳定性、透气性和透湿性能。 展开更多
关键词 等离子体处理 热湿舒适性管理 无氟 棉织物 液体单向传输 润湿梯度
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中国与东盟农产品贸易潜力分析及前景展望——以水果进口为例 认领 引用
9
作者 关鑫 娄春景 +2 位作者 魏琨翔 付雅儒 张帆 《农业展望》 2026年第4期84-92,共9页
东盟是中国第一大水果贸易伙伴,明确中国自东盟水果贸易的进口潜力,对稳定发展双边贸易、抵抗潜在风险具有重要战略意义。本研究基于2015—2022年中国与东盟水果进口贸易面板数据,引入资源禀赋系数和产业梯度系数,运用扩展贸易引力模型... 东盟是中国第一大水果贸易伙伴,明确中国自东盟水果贸易的进口潜力,对稳定发展双边贸易、抵抗潜在风险具有重要战略意义。本研究基于2015—2022年中国与东盟水果进口贸易面板数据,引入资源禀赋系数和产业梯度系数,运用扩展贸易引力模型,从省域视角对中国与东盟水果进口贸易潜力进行实证分析。研究得到以下结论:具有资源禀赋优势的地区集中分布于中国的西北、华北及南方地区,具有产业梯度优势的地区无明显分布趋势;根据测算结果,对中国省域水果产业进行优势区划,共划分为贸易导向区8个、相对优势区4个、资源优势区13个与产业优势区6个;回归检验结果显示,各解释变量对进口额的影响效果与理论预期基本一致,且各变量均通过1%水平的显著性检验;水果进口潜力指数预测表明,中国与东盟水果进口贸易整体成熟度较高,65.30%的地区水果贸易潜力属于成熟型。基于此,建议通过加强经贸合作、推进水果检疫标准互认、完善冷链物流设施等措施,进一步促进中国与东盟水果贸易高质量发展。 展开更多
关键词 中国-东盟自由贸易区 水果贸易 贸易潜力 产业梯度 资源禀赋 扩展贸易引力模型
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含缺陷Timoshenko微梁的自由振动分析 认领 引用
10
作者 彭斌峰 赵冰 +2 位作者 陈健 彭旭龙 龙承运 《长沙理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期174-183,共10页
【目的】研究厚度缺陷对微梁自由振动的影响。【方法】在Timoshenko梁的刚度表达式中引入厚度缺陷分布函数,然后基于修正梯度弹性(modified gradient elasticity,MGE)理论,利用哈密顿原理得到微梁的自由振动控制方程,最后采用Newmark-... 【目的】研究厚度缺陷对微梁自由振动的影响。【方法】在Timoshenko梁的刚度表达式中引入厚度缺陷分布函数,然后基于修正梯度弹性(modified gradient elasticity,MGE)理论,利用哈密顿原理得到微梁的自由振动控制方程,最后采用Newmark-β法和六虚节点有限差分方法对方程进行求解。【结果】缺陷深度、宽度及位置对微梁自由振动的影响都主要体现在振幅和加速度幅上,而对基频的影响极小;微梁内部特征长度参数越小,微梁振幅随缺陷宽度和深度的变化而变化的幅度越大。【结论】若仅考虑Timoshenko微梁自由振动的基频,则可忽略厚度缺陷的影响;若要考虑其振幅,则不可忽略厚度缺陷的影响。 展开更多
关键词 Timoshenko微梁 缺陷 自由振动 尺寸效应 修正梯度弹性理论
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行腹腔镜腹股沟疝无张力修补术患者术后并发症的XGBoost预测模型 认领 引用
11
作者 靳亚飞 《实用临床医学（江西）》 CAS 2026年第3期52-58,共7页
目的基于极限梯度提升算法(XGBoost)构建腹腔镜腹股沟疝无张力修补术后并发症的风险预测模型。方法回顾性选取2023年1月至2025年1月在河南宏力医院行腹腔镜腹股沟疝无张力修补术的100例患者为研究对象,根据术后是否发生并发症进行分组,... 目的基于极限梯度提升算法(XGBoost)构建腹腔镜腹股沟疝无张力修补术后并发症的风险预测模型。方法回顾性选取2023年1月至2025年1月在河南宏力医院行腹腔镜腹股沟疝无张力修补术的100例患者为研究对象,根据术后是否发生并发症进行分组,其中术后无并发症的50例患者纳入无并发症组,术后出现并发症的50例患者纳入并发症组。采用XGBoost算法筛选术后并发症的重要预测变量,通过二元Logistic回归分析验证危险因素;绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估XGBoost模型的预测效能,采用决策曲线比较XGBoost模型与Logistic模型的临床净获益。结果并发症组体重指数(BMI)>24 kg·m-2、重度疝环粘连、合并低蛋白血症、疝囊直径>5 cm的患者占比高于无并发症组(P24 kg·m-2、重度疝环粘连、合并低蛋白血症、疝囊直径>5 cm是术后发生并发症的独立危险因素(OR>1,P24 kg·m-2、重度疝环粘连、合并低蛋白血症、疝囊直径>5 cm是腹腔镜腹股沟疝无张力修补术后发生并发症的独立危险因素。基于XGBoost算法构建的模型能有效评估腹腔镜腹股沟疝无张力修补术后并发症发生风险,具有一定的临床应用价值。 展开更多
关键词 腹股沟疝 腹腔镜腹股沟疝无张力修补术 并发症 极限梯度提升算法
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浆体自流输送管槽设计优化 认领 引用
12
作者 邵靖超 《矿业工程》 CAS 2026年第4期57-61,108,共5页
选矿厂尾矿、精矿短中距离溜槽无压自流输送传统设计多照搬压力流临界流速公式、采用固定宽深比经济断面,易出现计算偏差、断面参数适配性差,导致矿浆淤堵、投资浪费的工程问题。为提升溜槽输送设计的合理性与经济性,结合无压自流输送... 选矿厂尾矿、精矿短中距离溜槽无压自流输送传统设计多照搬压力流临界流速公式、采用固定宽深比经济断面,易出现计算偏差、断面参数适配性差,导致矿浆淤堵、投资浪费的工程问题。为提升溜槽输送设计的合理性与经济性,结合无压自流输送无动力、低运维、流量适应性强的工况特征,将输送场景划分为坡度受限与坡度不受限两类工况,构建了适配不同场景的差异化设计原则。研究结果可有效规避传统设计误区,大幅降低溜槽淤堵故障概率,优化工程断面设计参数,为选矿厂矿浆短中距离溜槽自流输送的精细化、规范化设计提供可靠依据。 展开更多
关键词 无压自流 临界流速 宽深比 水力坡度
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煤粒CO吸附扩散流动理论模型及数值解算 认领 引用 被引量：2
13
作者 李康 韩飞 +5 位作者 张文轩 魏向阳 王义均 李文富 韩宗祥 王刚 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2025年第2期66-75,81,共10页
为了探究CO在煤中吸附扩散流动的理论模型,基于密度梯度扩散理论,建立了球形煤粒CO吸附数学模型。采用有限差分和无量纲法对球形煤粒CO吸附数学模型进行解算和简化,提出一种扩散系数反演的新方法,并对该方法和模型进行验证。模拟分析了... 为了探究CO在煤中吸附扩散流动的理论模型,基于密度梯度扩散理论,建立了球形煤粒CO吸附数学模型。采用有限差分和无量纲法对球形煤粒CO吸附数学模型进行解算和简化,提出一种扩散系数反演的新方法,并对该方法和模型进行验证。模拟分析了不同煤样、不同粒径的CO压力演化过程,讨论了CH4、CO、CO2吸附性能和扩散系数的差异。结果表明:CO吸附量的模拟曲线与实验数据保持一致,证明了模型和反演方法的可靠性;扩散系数与粒径成正比,表现为幂函数的形式;CO的吸附过程是由表及里逐渐扩散的;煤粒外表面的无量纲压力随无量纲时间的增加而逐渐减小;相同的无量纲时间下,靠近煤粒中心的无量纲压力与煤粒粒径成反比;分子动力学直径更小的CO2的扩散系数和吸附能力远大于CO和CH4的,CO和CH4的扩散系数和吸附能力相近。 展开更多
关键词 煤自燃 煤粒 CO吸附 游离气体密度梯度 扩散系数
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基于永磁体和线圈复合结构的磁性粒子成像零磁场研究 认领 引用 被引量：5
14
作者 杨丹 刘素羽 +2 位作者 张昊 李天兆 徐彬 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第2期335-345,共11页
磁性粒子成像(MPI)中的磁场拓扑结构及其产生的零磁场能够直接对成像结果的质量造成影响。针对MPI系统的零磁场设计,该文提出一种永磁体与线圈复合的磁场结构。该结构综合永磁体能够直接产生大梯度静磁场的优势及电磁线圈通过控制激励... 磁性粒子成像(MPI)中的磁场拓扑结构及其产生的零磁场能够直接对成像结果的质量造成影响。针对MPI系统的零磁场设计,该文提出一种永磁体与线圈复合的磁场结构。该结构综合永磁体能够直接产生大梯度静磁场的优势及电磁线圈通过控制激励方式精准调控磁场的优势来构造线型零磁场(FFL)。对所设计的磁场拓扑结构首先进行了基于圆形线圈、矩形线圈和矩形永磁体所产生静磁场的比较;然后从磁场空间分布、磁场梯度和磁场均匀性等方面对FFL进行分析;最后通过有限元仿真确定了线型零磁场的平移扫描区域范围,并进行了MPI分辨率及血管成像研究。结果表明,该文所提拓扑结构产生的FFL磁场梯度达到3.075 T/m,磁场梯度均匀性达到98.7%,在扫描区域为30 mm×70 mm×70 mm的空间内的成像分辨率能够达到1 mm。证明了该文所提拓扑结构应用于磁性粒子成像系统的可行性。 展开更多
关键词 磁性粒子成像 永磁体与线圈复合 线型零磁场 磁场梯度 磁场均匀性
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计及采样噪声补偿的并网逆变器三矢量无模型预测电流控制方法 认领 引用 被引量：2
15
作者 曹文平 王尧 +3 位作者 张悦 罗魁 胡存刚 芮涛 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第10期1523-1532,共10页
针对基于查询表的并网逆变器无模型预测电流控制中存在电流纹波大、电流梯度更新停滞及采样噪声干扰等问题,本文提出一种计及采样噪声补偿的三矢量无模型预测电流控制方法.首先,在每个控制周期中,输出电流由3个电压矢量对应的电流梯度... 针对基于查询表的并网逆变器无模型预测电流控制中存在电流纹波大、电流梯度更新停滞及采样噪声干扰等问题,本文提出一种计及采样噪声补偿的三矢量无模型预测电流控制方法.首先,在每个控制周期中,输出电流由3个电压矢量对应的电流梯度预测得到,并利用价值函数求解各矢量作用时间,以抑制电流纹波;其次,根据电压矢量与基本矢量坐标分量的重叠关系,通过两步更新策略消除梯度更新停滞现象;最后,针对采样噪声对电流梯度更新的影响,采用二阶广义积分器对梯度误差进行估计与补偿,从而提高电流梯度计算的准确性.仿真与实验结果验证了所提方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 并网逆变器 无模型预测电流控制 三矢量 梯度更新停滞 采样噪声补偿
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无空穴传输层CsGeI3钙钛矿电池的性能模拟研究 认领 引用
16
作者 黄孝坤 《电源技术》 CAS 北大核心 2025年第10期2173-2181,共9页
无铅CsGeI3钙钛矿材料由于其较小的空穴有效质量等特性展现出良好的空穴传输潜力。这为进一步简化钙钛矿太阳电池结构、降低制作成本提供了新的可能性。对无空穴传输层CsGeI3钙钛矿太阳电池进行了电学仿真。通过对吸光层进行梯度... 无铅CsGeI3钙钛矿材料由于其较小的空穴有效质量等特性展现出良好的空穴传输潜力。这为进一步简化钙钛矿太阳电池结构、降低制作成本提供了新的可能性。对无空穴传输层CsGeI3钙钛矿太阳电池进行了电学仿真。通过对吸光层进行梯度掺杂的方式提升了器件的性能,并探讨了掺杂浓度梯度、平均掺杂浓度、子层数量等关键因素对太阳电池性能的影响。研究发现,梯度掺杂可以有效扩展吸收层中的内建电场,促进光生载流子的分离和传输,仅需两层子层即能实现理想的掺杂效果。同时,适当优化吸收层的电子亲和能和背电极功函数可进一步提升电池的性能。优化后的电池光电转换效率可从4.17%提升至16.9%。这为高效无空穴传输层钙钛矿电池的实验制备提供了新的思路。 展开更多
关键词 CsGeI3 钙钛矿太阳电池 无空穴传输层 梯度掺杂 数值模拟 器件结构
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含初始变形的多孔功能梯度矩形板自由振动研究 认领 引用
17
作者 王煜程 高芳清 +1 位作者 邓鹤轩 古定翱 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2025年第11期1429-1439,共11页
面向多参数动力影响的功能梯度板定型前高效设计优化需求,建立了统一考虑初始变形、孔隙分布和梯度效应耦合影响的功能梯度板动力分析理论框架与模型.采用一阶剪切变形理论下的位移场,描述了梯度材料厚度方向变化所致横向剪切效应.使用C... 面向多参数动力影响的功能梯度板定型前高效设计优化需求,建立了统一考虑初始变形、孔隙分布和梯度效应耦合影响的功能梯度板动力分析理论框架与模型.采用一阶剪切变形理论下的位移场,描述了梯度材料厚度方向变化所致横向剪切效应.使用Chebyshev-Ritz法对位移进行离散,推导出了含初始变形的多孔功能梯度板的能量泛函表达式.根据最小能量原理得出振动系统的特征方程,并通过数值求解分析了多功能梯度板的自由振动特性.通过与文献结果和有限元分析的对比,验证了该方法的收敛性和准确性.结果表明:初始变形的引入会显著影响多孔功能梯度矩形板的自振频率,此外,孔隙、梯度指数等参数也会影响板的自振频率. 展开更多
关键词 初始变形 自由振动 功能梯度 孔隙率 Chebyshev-Ritz法
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改进无模型自适应的多智能体聚类一致性控制 认领 引用 被引量：1
18
作者 周仲成 魏文军 +1 位作者 刘艳浩 王洁 《兰州交通大学学报》 CAS 2025年第5期126-135,共10页
为解决一类有向拓扑结构下模型未知的非线性多智能体系统的聚类一致性问题,考虑到传统无模型自适应控制(MFAC)算法中存在的收敛速度慢等问题,提出了一种基于梯度下降的无模型聚类一致性控制算法。首先,在无模型算法中引入自适应矩估计(a... 为解决一类有向拓扑结构下模型未知的非线性多智能体系统的聚类一致性问题,考虑到传统无模型自适应控制(MFAC)算法中存在的收敛速度慢等问题,提出了一种基于梯度下降的无模型聚类一致性控制算法。首先,在无模型算法中引入自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)梯度下降优化方法,利用梯度的矩估计自适应地调整学习率并更新MFAC中的伪偏导数,加快并提高了模型的准确性。然后,在系统拓扑结构和聚类耦合强度约束下定义多智能体聚类误差。在此基础上,设计了基于Adam-MFAC的多智能体聚类一致性控制协议。此外,对Adam-MFAC方法的稳定性和收敛性进行了分析和证明。最后,分别考虑了具有固定拓扑和切换拓扑的系统,对所提出的方法进行仿真,证明了所提出的控制策略在多智能体聚类一致性问题上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 多智能体系统 无模型自适应控制 梯度下降法 聚类一致性 自适应矩估计
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具有未知扰动的船舶液压舵机智能自学习PID控制 认领 引用 被引量：2
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作者 刘毅 王亚林 +2 位作者 孙玉洁 王晓伟 姚文龙 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第4期129-135,共7页
针对具有不确定性动态及外部未知负载扰动的船舶舵机系统,提出了一种紧格式动态线性化的智能自学习PID控制方法,该控制方法不依赖于系统精确数学模型,是一种数据驱动控制方法。首先,建立液压舵机系统动力学模型;其次,运用改进的动态线... 针对具有不确定性动态及外部未知负载扰动的船舶舵机系统,提出了一种紧格式动态线性化的智能自学习PID控制方法,该控制方法不依赖于系统精确数学模型,是一种数据驱动控制方法。首先,建立液压舵机系统动力学模型;其次,运用改进的动态线性化方法给出舵机系统数据模型,引入时间差分估计算法与梯度估计算法对数据模型中的非线性不确定项与时变参数项进行参数估计;然后,设计基于最优性能指标的舵角跟踪智能自学习PID控制方法,利用系统误差信息,通过引入附加误差来对线性化过程中遗失的信息进行补偿;最后,设计具有抗未知扰动的液压舵机系统学习控制律与参数更新律,并进行仿真验证。研究结果表明:在考虑未知扰动影响的船舶液压舵机系统中,采用智能自学习PID算法的控制效果最为理想,在36.45 s能够实现舵角和水动力距方向的变化,舵角跟踪误差精度在0.05~o以内。同时通过理论分析与仿真实验验证了所提控制方法的收敛性,仿真结果表明该控制方法应用于液压舵机系统的有效性和优越性,提高了恶劣海航下船舶舵机系统舵角跟随精度与动态响应速度,能够实现期望舵角轨迹的精准跟踪。 展开更多
关键词 船舶液压舵机系统 未知扰动系统 智能自学习PID控制 动态线性化 时间差分估计算法 梯度估计算法 无模型自适应控制
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A deep kernel method for lithofacies identification using conventional well logs 认领 引用 被引量：10
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作者 Shao-Qun Dong Zhao-Hui Zhong +5 位作者 Xue-Hui Cui Lian-Bo Zeng Xu Yang Jian-jun Liu Yan-Ming Sun jing-Ru Hao 《Petroleum Science》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第3期1411-1428,共18页
How to fit a properly nonlinear classification model from conventional well logs to lithofacies is a key problem for machine learning methods.Kernel methods(e.g.,KFD,SVM,MSVM)are effective attempts to solve this issue... How to fit a properly nonlinear classification model from conventional well logs to lithofacies is a key problem for machine learning methods.Kernel methods(e.g.,KFD,SVM,MSVM)are effective attempts to solve this issue due to abilities of handling nonlinear features by kernel functions.Deep mining of log features indicating lithofacies still needs to be improved for kernel methods.Hence,this work employs deep neural networks to enhance the kernel principal component analysis(KPCA)method and proposes a deep kernel method(DKM)for lithofacies identification using well logs.DKM includes a feature extractor and a classifier.The feature extractor consists of a series of KPCA models arranged according to residual network structure.A gradient-free optimization method is introduced to automatically optimize parameters and structure in DKM,which can avoid complex tuning of parameters in models.To test the validation of the proposed DKM for lithofacies identification,an open-sourced dataset with seven con-ventional logs(GR,CAL,AC,DEN,CNL,LLD,and LLS)and lithofacies labels from the Daniudi Gas Field in China is used.There are eight lithofacies,namely clastic rocks(pebbly,coarse,medium,and fine sand-stone,siltstone,mudstone),coal,and carbonate rocks.The comparisons between DKM and three commonly used kernel methods(KFD,SVM,MSVM)show that(1)DKM(85.7%)outperforms SVM(77%),KFD(79.5%),and MSVM(82.8%)in accuracy of lithofacies identification;(2)DKM is about twice faster than the multi-kernel method(MSVM)with good accuracy.The blind well test in Well D13 indicates that compared with the other three methods DKM improves about 24%in accuracy,35%in precision,41%in recall,and 40%in F1 score,respectively.In general,DKM is an effective method for complex lithofacies identification.This work also discussed the optimal structure and classifier for DKM.Experimental re-sults show that(m1,m2,O)is the optimal model structure and linear svM is the optimal classifier.(m1,m2,O)means there are m KPCAs,and then m2 residual units.A workflow to determine an optimal classifier in DKM for lithofacies identification is proposed,too. 展开更多
关键词 Lithofacies identification Deepkernel method Well logs Residual unit Kernel principal component analysis Gradient-free optimization
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