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A Novel Momentum-Based Measure for Online Portfolio Algorithm 认领 引用
1
作者 Xiaoting Lv Cuiyin Huang Hongliang Dai 《Journal of Computer and Communications》 2024年第9期1-21,共21页
In recent years, digital investment portfolios have become a significant area of interest in the field of machine learning. To tackle the issue of neglecting the momentum effect in risk asset prices within the follow-... In recent years, digital investment portfolios have become a significant area of interest in the field of machine learning. To tackle the issue of neglecting the momentum effect in risk asset prices within the follow-the-winner strategy and to evaluate the significance of this effect, a novel measure of risk asset price momentum trend is introduced for online investment portfolio research. Firstly, a novel approach is introduced to quantify the momentum trend effect, which is determined by the product of the slope of the linear regression model and the absolute value of the linear correlation coefficient. Secondly, a new investment portfolio optimization problem is established based on the prediction of future returns. Thirdly, the Lagrange multiplier method is used to obtain the analytical solution of the optimization model, and the soft projection optimization algorithm is used to map the analytical solution to obtain the investment portfolio of the model. Finally, experiments are conducted on five benchmark datasets and compared with popular investment portfolio algorithms. The empirical findings indicate that the algorithm we are introduced is capable of generating higher investment returns, thereby establishing its efficacy for the management of the online investment portfolios. 展开更多
关键词 Machine Learning Online Portfolio Selection Momentum Effect Significance Algorithmic Trading
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一种基于数字前台校正的列级SAR ADC的设计 认领 引用 被引量：1
2
作者 国长宇 申人升 +2 位作者 张皓雯 钟国强 常玉春 《微电子学与计算机》 2026年第4期116-124,共9页
针对逐次逼近型模数转换器(Successive Approximation Register Analog-to-Digital Converters,SAR ADC)中电容阵列失配问题,提出了一种适用于12 bit列级SAR ADC的前台数字校准算法,并将其应用于CMOS图像传感器(CMOS Image Sensor,CIS)... 针对逐次逼近型模数转换器(Successive Approximation Register Analog-to-Digital Converters,SAR ADC)中电容阵列失配问题,提出了一种适用于12 bit列级SAR ADC的前台数字校准算法,并将其应用于CMOS图像传感器(CMOS Image Sensor,CIS)的列级读出电路中,以实现高帧率的CIS芯片设计。该算法具有收敛速度快、稳定性高、电路开销小的优点,能够有效解决电容失调问题。从电路采用非二进制(sub-radix)电容阵列结构,保证每一位输出码的可校正性,并通过计算确定最大进制;同时设计了带2 bit冗余位的分段电容阵列,以减小电容的面积。为获得高精度参考信号,采用多路并行列级ADC的输出均值,在不增加额外电路开销的前提下保证参考信号的高精度。在校准算法方面,基于最小均方算法,引入冲量方法优化迭代方向,避免仅依据局部最优解;提出了一种改进的步长更新公式,提升了算法稳定性,使收敛速度提高了10倍以上。基于SMIC 0.18μm工艺对电路进行仿真验证,在后仿中根据电容的蒙特卡罗仿真结果添加电容失配,经过500次的迭代计算出了电容的实际权重。在1 MS/s的采样率下,校准后ADC的信噪失真比由失配后的57.9 dB提高到了68.6 dB,积分非线性(INL)、微分非线性(DNL)由-1~2 LSB降低到了-0.5~+0.5 LSB,电路面积仅为0.0499 mm2,功耗仅为149μW。 展开更多
关键词 逐次逼近型模数转换器 前台数字校准 电容失配 冲量 变步长
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基于动量加速交替最小化的多车移动荷载识别 认领 引用
3
作者 许博昊 余岭 +1 位作者 侯颖欣 冉凯 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期130-137,共8页
针对多荷载条件下轻重车载量级差异引起的轻车载识别精度不足问题,提出了一种基于动量加速交替最小化的多车移动荷载识别方法。通过构造各通道噪声方差加权矩阵和多正则化模型重新构建移动车载识别问题,提出一个约束优化方程用于求解正... 针对多荷载条件下轻重车载量级差异引起的轻车载识别精度不足问题,提出了一种基于动量加速交替最小化的多车移动荷载识别方法。通过构造各通道噪声方差加权矩阵和多正则化模型重新构建移动车载识别问题,提出一个约束优化方程用于求解正则化参数;采用交替最小化框架,交替更新动载方差、动载和静载,同时通过引入动量加速策略加速动载方差与静载的收敛,从而有效提升收敛效率与稳定性。数值模拟结果表明,该方法在轻车载识别方面具有明显优势,且荷载数量越多,性能提升越显著。试验验证进一步证明,所提方法可有效识别实际移动车辆静载,具有良好的工程适应性与推广价值。 展开更多
关键词 移动车载识别 桥梁健康监测 交替迭代法 动量加速
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基于自适应动量的SGDM在机器学习中的应用 认领 引用
4
作者 王贝宁 杨建奎 《工程数学学报》 北大核心 2026年第3期564-578,共15页
随机梯度下降动量法(Stochastic Gradient Descent with Momentum,SGDM)是一种广泛应用于求解机器学习问题的优化方法。该算法通过累积历史梯度来加速训练,但由于噪声的累积可能引发超调现象。基于非线性共轭梯度参数提出了一种自适应... 随机梯度下降动量法(Stochastic Gradient Descent with Momentum,SGDM)是一种广泛应用于求解机器学习问题的优化方法。该算法通过累积历史梯度来加速训练,但由于噪声的累积可能引发超调现象。基于非线性共轭梯度参数提出了一种自适应动量的SGDM算法—PRPSGDM,该算法通过自适应调整动量系数,合理控制高噪声梯度在加速下降过程中的影响。此外,还对该算法进行了偏差分析和非凸随机优化问题下的收敛性分析。数值实验验证了算法在求解非凸支持向量机问题下的有效性。 展开更多
关键词 机器学习 SGDM算法 自适应动量 共轭梯度算法 收敛性
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一种基于负动量框架的随机方差缩减共轭梯度算法 认领 引用
5
作者 李巧 刘泽显 《数学进展》 CSCD 北大核心 2026年第2期431-449,共19页
本文将负动量框架与戴—寇共轭参数结合,利用Fletcher-Reeves(FR)共轭参数进行截断,提出基于负动量框架的共轭参数.将新的共轭参数和新设计的改进的强Wolfe线搜索条件结合,提出一种基于负动量框架的随机方差缩减共轭梯度算法.在一般假... 本文将负动量框架与戴—寇共轭参数结合,利用Fletcher-Reeves(FR)共轭参数进行截断,提出基于负动量框架的共轭参数.将新的共轭参数和新设计的改进的强Wolfe线搜索条件结合,提出一种基于负动量框架的随机方差缩减共轭梯度算法.在一般假设条件下,针对强凸光滑函数,建立新算法的收敛性.针对机器学习中三种常见的模型(logistic,hinge,sqhinge),选择四组数据集进行测试,数值实验表明,新算法在损失函数值下降速度及运行时间方面均优于随机方差缩减共轭梯度算法. 展开更多
关键词 随机方差缩减共轭梯度算法 负动量框架 共轭参数βNDK-NFR 改进强Wolfe线搜索
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基于动态历史记忆与自适应加权的海洋捕食者算法 认领 引用
6
作者 张淑玥 马云鹏 《电脑与信息技术》 2026年第2期1-10,共10页
为了提升海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的全局探索和局部开发能力及增强全局搜索性能,设计了3种改进机制:第一,在种群更新阶段建立历史信息库来存储近期精英解;第二,在高速比阶段,引入种群历史信息引导机制,计算加权... 为了提升海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)的全局探索和局部开发能力及增强全局搜索性能,设计了3种改进机制:第一,在种群更新阶段建立历史信息库来存储近期精英解;第二,在高速比阶段,引入种群历史信息引导机制,计算加权梯度方向,增强全局探索能力;第三,在低速比阶段,设计三代差分动量(ΔH)和Sigmoid自适应权重(λ)的动量加速策略,提升局部搜索的快速收敛性能。通过13个基准测试函数验证算法的有效性,结果显示,相较于原始MPA,改进后的HIMPA在大部分测试函数上精度和稳定性提升99%,收敛速度加快75%,充分证明了其在精确度、收敛速度及优化能力方面的显著提升。 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 历史信息机制 差分动量 自适应权重 动量加速
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基于改进的反卷积波束形成声源定位方法 认领 引用
7
作者 吴胜权 孙晓 《湖南工业大学学报》 2026年第4期17-25,共9页
针对传统反卷积算法在实际应用中存在的计算时间较长、分辨率有限等问题,提出了一种融合动量重启与自适应策略的改进型波束形成算法——DAMAS2-GFISTA,旨在提升计算效率的同时保持甚至增强声源成像的分辨能力。并通过在单声源与双声源... 针对传统反卷积算法在实际应用中存在的计算时间较长、分辨率有限等问题,提出了一种融合动量重启与自适应策略的改进型波束形成算法——DAMAS2-GFISTA,旨在提升计算效率的同时保持甚至增强声源成像的分辨能力。并通过在单声源与双声源场景下开展的数值仿真与实测对比,验证了所提算法的有效性与适用性。仿真结果显示,在声源靠近或存在相干干扰的情况下,所提算法能够实现更清晰的声源分离与成像重构,主瓣宽度较CBF压缩了约70%。在相同迭代次数下,单双声源实验中,计算速度分别较DAMAS2提升约1.64倍和1.37倍,在多声源复杂场景下表现出更强的稳定性与计算优势。实际实验中,无论是单声源还是双声源条件下,该方法均展现出良好的定位精度与能量聚焦效果,能够在更短的计算时间内得到更加清晰准确的声源图像,验证了其在复杂声场环境下的实用性与优越性能。 展开更多
关键词 波束形成 反卷积算法 快速迭代收缩阈值 声源成像 动量重启
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面向角动量包络的姿态机动轮系力矩分配方法 认领 引用
8
作者 雷拥军 刘洁 袁利 《中国空间科学技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2025年第5期121-131,共11页
由于反作用轮输出能力受限,航天器姿态机动中易出现其力矩饱和与角动量饱和而影响机动能力。针对该问题,对冗余轮系航天器姿态重定向机动中的力矩分配及角动量管理方法进行了研究。首先,根据航天器惯量参数和指定姿态机动方向,确定出沿... 由于反作用轮输出能力受限,航天器姿态机动中易出现其力矩饱和与角动量饱和而影响机动能力。针对该问题,对冗余轮系航天器姿态重定向机动中的力矩分配及角动量管理方法进行了研究。首先,根据航天器惯量参数和指定姿态机动方向,确定出沿机动欧拉轴旋转时轮系角动量到达其包络处的合成角动量,以及各反作用轮在包络处角动量与到达包络时其角动量的变化量,并由轮系合成角动量达到包络面的可变范围确定出沿机动方向的星体可达最大角速度;其次,设计了机动过程中反作用轮与其角动量变化量成正比例关系的理想角动量变化率,该变化率的L∞-范数应满足力矩约束条件,由此确定出该姿态机动可达最大力矩;然后,构建了反作用轮角动量实际变化率与其理想变化率偏差的二次函数,通过极小化该函数获取了一种反作用轮跟踪角动量理想变化率的力矩分配律,实现轮系角动量可达其包络;最后,开展与L2和L∞力矩分配方法的姿态机动数学仿真对比验证,结果表明在相同姿态机动力矩需求下所提出方法有效地避免了反作用轮力矩饱和与角动量饱和问题。基于给出的角动量包络可达的星体姿态机动最大角速度、最大角加速度选取方式,并结合面向角动量包络的轮系力矩分配律,星体可自主地以最大能力实现任意方向姿态机动,从而有效地提升了航天器姿态机动的敏捷性与自主性。 展开更多
关键词 姿态机动 反作用轮 角动量包络 力矩分配律 角动量管理
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基于改进BP神经网络的钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度预测模型研究 认领 引用
9
作者 孙治国 刘云华 +2 位作者 刘瑜丽 张春辉 Uzdin A M 《防灾科技学院学报》 2025年第4期72-81,共10页
为提高钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度的预测精度,收集整理了133组钢筋混凝土桥墩抗震试验数据,构建了包含桥墩高度、截面尺寸、混凝土抗压强度、纵筋直径、纵筋屈服强度、纵筋配筋率、箍筋屈服强度、体积配箍率和轴压比等10个影响因素... 为提高钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度的预测精度,收集整理了133组钢筋混凝土桥墩抗震试验数据,构建了包含桥墩高度、截面尺寸、混凝土抗压强度、纵筋直径、纵筋屈服强度、纵筋配筋率、箍筋屈服强度、体积配箍率和轴压比等10个影响因素的数据集。在传统BP神经网络基础上,引入动量算法与RMSprop自适应学习率算法,建立了改进的BP神经网络预测模型,用以预测钢筋混凝土墩柱的等效塑性铰长度。为验证模型预测精度与样本量合理性,开展5次随机划分实验,结果显示各性能指标变异系数均小于15%, 133组样本量足以支撑稳定预测。将改进的BP神经网络预测模型与传统BP神经网络、动量BP神经网络及6种经验公式模型进行了对比分析,结果表明:改进BP神经网络模型在预测精度与稳定性方面均显著优于其他模型,能够更为准确地预测钢筋混凝土桥墩等效塑性铰长度。 展开更多
关键词 桥梁抗震 等效塑性铰长度 BP模型预测 动量 RMSprop算法
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基于角动量守恒光线偏折角解析的非轴对称温度场重构方法 认领 引用
10
作者 吴军 骆恒利 +2 位作者 秦炀 邓祥吉 曹纲正 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第11期312-321,共10页
燃烧温度场的测量对于燃烧场分析有着重要意义。背景纹影法作为一种非介入式光学测量技术,具备设备简单、可实现全场测量等优点,近年来被广泛应用于燃烧温度场的重构。然而传统背景纹影法求解光线偏折角时局限于平行近轴光路假设无法建... 燃烧温度场的测量对于燃烧场分析有着重要意义。背景纹影法作为一种非介入式光学测量技术,具备设备简单、可实现全场测量等优点,近年来被广泛应用于燃烧温度场的重构。然而传统背景纹影法求解光线偏折角时局限于平行近轴光路假设无法建立其精确解析解,在非轴对称温度场重构过程中会产生较大误差,且降低了量值的可溯源性,故提出一种基于角动量守恒原理的非轴对称温度场重构方法。该方法的创新核心在于,将角动量守恒定律引入光线偏折角的求解过程,为复杂流场中的光线传播构建了更为精确的解析模型。该方法首先通过图像互相关算法分析有无火焰的背景图像,获取各视角下的散斑偏移量。选取同一高度平面上的偏移量数据,基于角动量守恒原理计算光线偏折角,并利用Radon逆变换反演归一化折射率差分布。随后,依据描述折射率与气体密度关系的Gladstone-Dale公式,并结合理想气体状态方程,将通过反演得到的折射率分布,换算为对应的温度场分布。实验结果表明,相比传统方法,基于角动量守恒方法重构的温度场精度显著提升,尤其在温度梯度最大的峰值区域,提升尤为显著,且整体温度场重构误差下降约30%以上,能够实现非轴对称温度场的重构。所提方法,能有效提升温度场重构精度,拓展了背景纹影法的应用范围。 展开更多
关键词 背景纹影法 偏折角解析 非轴对称温度场 角动量守恒 Radon逆变换
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基于AdamW优化算法的胃肠道图像分类应用 认领 引用 被引量：2
11
作者 邵一川 张鹏程 +3 位作者 武志军 孙海静 赵骞 张乐 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第5期399-406,共8页
为提高胃肠道图像分类的准确性和稳定性,提出一种基于AdamW的改进优化算法AdamW_snip。该算法在AdamW的更新过程中引入Hessian矩阵估计与Nesterov动量机制,以进一步提升医学图像分类的性能。为验证AdamW_snip的优化效果,开展了多组对比... 为提高胃肠道图像分类的准确性和稳定性,提出一种基于AdamW的改进优化算法AdamW_snip。该算法在AdamW的更新过程中引入Hessian矩阵估计与Nesterov动量机制,以进一步提升医学图像分类的性能。为验证AdamW_snip的优化效果,开展了多组对比实验,与Adam、SGD、AdamW、AdaGrad和RMSProp等优化算法进行比较,并统一采用ResNet18网络架构。实验结果表明,在胃肠道图像测试集上,AdamW_snip优化算法取得了最高的分类准确率(79.50%)和最低的损失值(0.6651)。 展开更多
关键词 胃肠道图片数据集 AdamW算法 Hessian矩阵估计 权重衰减 Nesterov动量
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基于改进深度神经网络的水库调度策略模拟方法研究 认领 引用 被引量：2
12
作者 黎江桥 董春宇 +3 位作者 覃晖 章国勇 李高歌 李永祥 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第12期101-107,共7页
为实现水库安全稳定运行和流域水资源高效利用,关键在于探明水库的运行规律和调度策略。为此,针对传统神经网络在模拟水库调度运行策略时存在梯度消失、陷入局部最优解和超参数难以确定的问题,提出了一种结合动量梯度算法(SGDM)和贝叶... 为实现水库安全稳定运行和流域水资源高效利用,关键在于探明水库的运行规律和调度策略。为此,针对传统神经网络在模拟水库调度运行策略时存在梯度消失、陷入局部最优解和超参数难以确定的问题,提出了一种结合动量梯度算法(SGDM)和贝叶斯超参数优化算法(TPE)的改进深度神经网络模型(TSD),其通过改善网络参数训练方式和自动优化超参数提升了深度神经网络模型的精度和适用性,同时考虑到影响水库调度决策的因素众多,分别采用F检验法(FR)和互信息法(MIR)实现了输入因子的优选,进一步基于决策树模型(DT)、支持向量机模型(SVM)和改进深度神经网络模型构建了6种水库调度策略模拟方法:FR-DT、MIR-DT、FR-SVM、MIR-SVM、FR-TSD和MIR-TSD,并以阿海、金安桥、二滩和瀑布沟四座水库为对象开展实例研究。研究结果表明:相比于其他方法,FR-TSD和MIR-TSD方法在各个水库上进行调度策略模拟时的确定性系数更大,均方根误差和平均绝对误差更小,表明FR-TSD和MIR-TSD方法的模拟效果更好、精度更高,能够更准确的模拟水库调度运行策略,从而为实际水库调度运行提供决策支撑;此外,分析不同水库同一方法下的模拟结果可知,模型模拟效果受水库调节库容和水位允许变化范围的影响,调节能力和水位允许变化范围小的水库模拟效果较差,反之效果较好。 展开更多
关键词 水库调度 调度策略 动量梯度算法 超参数优化 深度神经网络
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基于Nesterov加速的改进自适应优化算法 认领 引用 被引量：1
13
作者 钱振 李德权 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2025年第3期44-51,共8页
目的针对传统优化算法在训练深度学习模型时,由于模型参数量不断增大,网络层数不断加深所产生的训练效率较低的问题,提出一种基于Nesterov加速的Nadabelief优化算法,以提高模型的训练效率。方法首先采取Adabelief算法代替Adam算法,缓解... 目的针对传统优化算法在训练深度学习模型时,由于模型参数量不断增大,网络层数不断加深所产生的训练效率较低的问题,提出一种基于Nesterov加速的Nadabelief优化算法,以提高模型的训练效率。方法首先采取Adabelief算法代替Adam算法,缓解了算法的泛化性问题;接着从一阶矩经典动量项的角度出发,在Adabelief算法的基础上引入了Nesterov动量加速机制,在梯度更新时不仅考虑当前时刻的梯度,还借助于历史累积梯度来修正梯度的更新幅度,进一步提升了算法的效率;最后根据理论分析证明得到算法的遗憾界,确保了算法的收敛性。结果为了验证算法的性能,在凸情况下进行了Logistic回归实验,在非凸情况下进行了图像分类和语言建模实验,通过与Adam、Adabelief等算法的比较,验证了Nadabelief算法的优越性。通过在不同初始学习率下对算法进行测试,验证了算法良好的鲁棒性。结论实验表明:所提出的算法在保持原有Adabelief算法泛化能力的同时兼具更好的收敛精度,在训练深度学习模型时效率得到了进一步提高。 展开更多
关键词 自适应算法 Nesterov动量加速 深度学习 图像识别 语言建模
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基于PSO-WELM的不平衡OAM识别模型研究 认领 引用 被引量：1
14
作者 梁瑞悦 于海洋 +3 位作者 陈纯毅 倪小龙 胡小娟 李延风 《光通信技术》 北大核心 2025年第3期67-72,共6页
针对标签分布不平衡的轨道角动量(OAM)识别问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的加权极限学习机(WELM)识别模型。该模型利用PSO算法对WELM的输入权重和偏置进行联合优化,提高了WELM的稳定性和鲁棒性。对比分析了PSO-WELM模型与支持向量... 针对标签分布不平衡的轨道角动量(OAM)识别问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的加权极限学习机(WELM)识别模型。该模型利用PSO算法对WELM的输入权重和偏置进行联合优化,提高了WELM的稳定性和鲁棒性。对比分析了PSO-WELM模型与支持向量机(SVM)、深度学习(DL)、反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型的性能。实验结果表明:PSO-WELM模型在较弱湍流强度下能够完全正确识别少数类、多数类OAM光束;在中等湍流强度下,PSO-WELM模型的各项评价指标值均优于对比方法,证明了该模型在识别不平衡状态OAM光束方面具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 不平衡数据 轨道角动量 机器学习 粒子群优化算法 极限学习机
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基于新型协同转动六节点三边形壳单元的多体动力学计算理论 认领 引用
15
作者 孙文浩 李忠学 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第6期943-950,共8页
基于新型协同转动六节点三边形壳单元理论以及能量动量守恒算法,发展了一种针对光滑壳结构的非线性多体动力学计算理论。在协同转动框架中,将局部坐标系固结于单元,跟随单元一同进行刚体位移(包括平动和转动)。在由整体节点变量计算局... 基于新型协同转动六节点三边形壳单元理论以及能量动量守恒算法,发展了一种针对光滑壳结构的非线性多体动力学计算理论。在协同转动框架中,将局部坐标系固结于单元,跟随单元一同进行刚体位移(包括平动和转动)。在由整体节点变量计算局部节点变量时,对单元的刚体转动进行扣除,在计算由局部坐标系到整体坐标系的转换矩阵时,再对刚体转动进行考虑,通过这种处理,可以将原本仅适用于小变形问题的线性单元应用于大变形问题的求解。在单元中引入了可以直接进行叠加更新的矢量型转动变量,能够通过能量泛函对节点变量的二阶偏微分求得单元切线刚度矩阵,且偏微分的次序可以互换,因而在局部及整体坐标系下均得到了对称的单元切线刚度矩阵。最后,对几个板壳算例进行了分析,并将结果与其他实验数据进行对比,检验了该计算理论的计算精度、可靠性及数值稳定性。 展开更多
关键词 多体动力学 三边形壳单元 矢量型转动变量 协同转动法 能量动量守恒算法
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基于随机森林算法的网球势头预测模型 认领 引用
16
作者 姜锦宇 郑铛 李韶伟 《台州学院学报》 2025年第6期1-8,共8页
基于2024年美国大学生数学建模竞赛C题数据,采用贝叶斯优化下的随机森林算法、最大相关最小冗余算法,建立了指标权重模型与势头预测模型,得出制胜球和发球深度是影响比赛势头的关键因素,并预测了比赛势头的转折点。最后,利用实际网球比... 基于2024年美国大学生数学建模竞赛C题数据,采用贝叶斯优化下的随机森林算法、最大相关最小冗余算法,建立了指标权重模型与势头预测模型,得出制胜球和发球深度是影响比赛势头的关键因素,并预测了比赛势头的转折点。最后,利用实际网球比赛的数据验证了该模型的泛化能力、灵敏度与鲁棒性。 展开更多
关键词 网球比赛 随机森林算法 势头预测
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卷积神经网络中基于差分隐私的动量梯度下降算法 认领 引用 被引量：9
17
作者 张宇 蔡英 +2 位作者 崔剑阳 张猛 范艳芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期3647-3653,共7页
针对卷积神经网络(CNN)模型的训练过程中,模型参数记忆数据部分特征导致的隐私泄露问题,提出一种CNN中基于差分隐私的动量梯度下降算法(DPGDM)。首先,在模型优化的反向传播过程中对梯度添加满足差分隐私的高斯噪声,并用加噪后的梯度值... 针对卷积神经网络(CNN)模型的训练过程中,模型参数记忆数据部分特征导致的隐私泄露问题,提出一种CNN中基于差分隐私的动量梯度下降算法(DPGDM)。首先,在模型优化的反向传播过程中对梯度添加满足差分隐私的高斯噪声,并用加噪后的梯度值参与模型参数的更新过程,从而实现对模型整体的差分隐私保护;其次,为了减少引入差分隐私噪声对模型收敛速度的影响,设计学习率衰减策略,改进动量梯度下降算法;最后,为了降低噪声对模型准确率的影响,在模型优化过程中动态地调整噪声尺度的值,从而改变在每一轮迭代中需要对梯度加入的噪声量。实验结果表明,与DP-SGD(Differentially Private Stochastic Gradient Descent)相比,所提算法可以在隐私预算为0.3和0.5时,模型准确率分别提高约5和4个百分点。可见,所提算法提高了模型的可用性,并实现了对模型的隐私保护。 展开更多
关键词 卷积神经网络 差分隐私 动量梯度下降算法 深度学习 隐私保护
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基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为评价方法 认领 引用 被引量：25
18
作者 程卫民 周刚 +2 位作者 王刚 吴立荣 亓玉栋 《煤炭学报》 EI CAS 北大核心 2010年第1期101-105,共5页
根据矿工安全行为自身的复杂性,影响因素的多样性,行为过程的非线性、模糊性、随机性、时变性的特点,从安全生理、安全心理、工程心理、安全管理、生活重大事件、不同文化差异6个方面构建了矿工安全行为心理测量的初试量表。通过相关数... 根据矿工安全行为自身的复杂性,影响因素的多样性,行为过程的非线性、模糊性、随机性、时变性的特点,从安全生理、安全心理、工程心理、安全管理、生活重大事件、不同文化差异6个方面构建了矿工安全行为心理测量的初试量表。通过相关数学工具确定了与矿工安全行为状况紧密相关的63条测量指标作为评价因素集合,建立了基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为状况的综合评价模型。通过实践应用表明,该方法能对矿工安全行为状态进行较为准确的评价,能满足生产现场矿工不安全行为预测的要求。 展开更多
关键词 灰色-模糊-改进动量BP算法 安全行为 评价 心理测量
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基于改进BP神经网络私家车保有量的预测研究 认领 引用 被引量：11
19
作者 曾希君 于博 +1 位作者 李向群 孔丁祥 《计算机工程与设计》 北大核心 2010年第3期605-608,共4页
根据某地区1996年-2007年连续12年私家车的保有量,提出了一种改进的BP神经网络的私家车保有量的预测模型,以人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等10个指标作为网络的输入因子,以私家车保有量作为输出因子,利用199... 根据某地区1996年-2007年连续12年私家车的保有量,提出了一种改进的BP神经网络的私家车保有量的预测模型,以人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等10个指标作为网络的输入因子,以私家车保有量作为输出因子,利用1996年至2007年的数据进行训练和检验,得到了预测仿真的结果,预测值与实际值的误差比传统的神经网络预测的误差更小,达到了预期的目的。 展开更多
关键词 改进神经网络 私家车保有量 预测研究 动量算法 学习速率 模拟仿真
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应用动量BP算法对地下水水位进行动态预测 认领 引用 被引量：8
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作者 过仲阳 陈中原 +2 位作者 宋保平 张先林 方正 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2000年第3期79-84,共6页
作者在收集已有观测井地下水位资料的基础上 ,利用人工神经网络技术中的动量BP算法对上海地区第Ⅲ承压含水层的地下水水位进行了动态预测 ,结果表明 ,该法具有较高的预测精度。
关键词 地下水水位 人工神经网络 BP算法 动态预测
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