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Gradient Descent Algorithm for Small UAV Parameter Estimation System 认领 引用 被引量：1
1
作者 Guo Jiandong Liu Qingwen Wang Kang 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2017年第6期680-687,共8页
A gradient descent algorithm with adjustable parameter for attitude estimation is developed,aiming at the attitude measurement for small unmanned aerial vehicle(UAV)in real-time flight conditions.The accelerometer and... A gradient descent algorithm with adjustable parameter for attitude estimation is developed,aiming at the attitude measurement for small unmanned aerial vehicle(UAV)in real-time flight conditions.The accelerometer and magnetometer are introduced to construct an error equation with the gyros,thus the drifting characteristics of gyroscope can be compensated by solving the error equation utilized by the gradient descent algorithm.Performance of the presented algorithm is evaluated using a self-proposed micro-electro-mechanical system(MEMS)based attitude heading reference system which is mounted on a tri-axis turntable.The on-ground,turntable and flight experiments indicate that the estimation attitude has a good accuracy.Also,the presented system is compared with an open-source flight control system which runs extended Kalman filter(EKF),and the results show that the attitude control system using the gradient descent method can estimate the attitudes for UAV effectively. 展开更多
关键词 gradient descent algorithm attitude estimation quaternions small unmanned aerial vehicle(UAV)
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Merit functions for nonsmooth complementarity problems and related descent algorithm 认领 引用
2
作者 DU Shou-qiang GAO Yan 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE 2010年第1期78-84,共7页
Under some assumptions, the solution set of a nonlinear complementarity problem coincides with the set of local minima of the corresponding minimization problem. This paper uses a family of new merit functions to deal... Under some assumptions, the solution set of a nonlinear complementarity problem coincides with the set of local minima of the corresponding minimization problem. This paper uses a family of new merit functions to deal with nonlinear complementarity problem where the underlying function is assumed to be a continuous but not necessarily locally Lipschitzian map and gives a descent algorithm for solving the nonsmooth continuous complementarity problems. In addition, the global convergence of the derivative free descent algorithm is also proved. 展开更多
关键词 Nonsmooth complementarity problem merit function nonsmooth continuous map descent algorithm.
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Research on three-dimensional attack area based on improved backtracking and ALPS-GP algorithms of air-to-air missile 认领 引用
3
作者 ZHANG Haodi WANG Yuhui HE Jiale 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 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 10-4s,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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The Convergence of the Steepest Descent Algorithm for D.C.Optimization 认领 引用 被引量：1
4
作者 SONG Chun-ling XIA Zun-quan 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 北大核心 2007年第1期131-136,共6页
Some properties of a class of quasi-differentiable functions（the difference of two finite convex functions） are considered in this paper. And the convergence of the steepest descent algorithm for unconstrained and c... Some properties of a class of quasi-differentiable functions（the difference of two finite convex functions） are considered in this paper. And the convergence of the steepest descent algorithm for unconstrained and constrained quasi-differentiable programming is proved. 展开更多
关键词 nonsmooth optimization D. C. optimization upper semi-continuous lower semi-continuous steepest descent algorithm convergence
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ELM-AAE驱动的工业过程故障诊断与故障深度估计 认领 引用
5
作者 李灵 刘自鹏 +3 位作者 王雅琳 刘述 潘卓夫 李磊 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期1133-1141,共9页
对抗自编码器(AAE)模型训练时,样本与特征表示间的互信息衰减现象,不仅影响模型的故障检测性能,而且难以直接用于故障估计.为此,本文设计了一种基于逐层扩展互信息对抗自编码器的故障检测策略,通过合并隐层特征与原始数据,显性引入特征... 对抗自编码器(AAE)模型训练时,样本与特征表示间的互信息衰减现象,不仅影响模型的故障检测性能,而且难以直接用于故障估计.为此,本文设计了一种基于逐层扩展互信息对抗自编码器的故障检测策略,通过合并隐层特征与原始数据,显性引入特征空间与每层神经网络的互信息,实现了信息的高效整合及特征与输入样本间的最大化相关性;并在此基础上,开发了一种梯度下降反馈算法,设计了基于深度学习的故障估计策略,有效避免了故障估计的复杂机理建模与大规模系统参数辨识;最后,通过连续搅拌釜式加热器验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 对抗自编码器 故障诊断 互信息 故障估计 梯度下降算法
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不同训练算法下光子神经网络鲁棒性能研究 认领 引用 被引量：1
6
作者 陆鸣豪 陆云清 +3 位作者 曹雯 刘美玉 邵晓锋 王瑾 《自动化技术与应用》 2026年第1期17-21,共5页
优化了训练算法和学习率组合以提高光子神经网络(optical neural network,ONN)对器件误差的鲁棒性能,同时确保其对数字图像的高精确识别。仿真搭建两种全连接ONN架构,即GridNet和FFTNet,其中使用马赫曾德尔干涉仪(mach-zehnder interfer... 优化了训练算法和学习率组合以提高光子神经网络(optical neural network,ONN)对器件误差的鲁棒性能,同时确保其对数字图像的高精确识别。仿真搭建两种全连接ONN架构,即GridNet和FFTNet,其中使用马赫曾德尔干涉仪(mach-zehnder interferometers,MZI)作为光子器件,并对含有器件误差的ONN进行了不同算法的训练,包括随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)、均方根传递(root mean square prop,RMSprop)、适应性矩估计(adaptive moment estimation,Adam)和自适应梯度下降(adaptive gradient,Adagrad)。结果表明,在不同程度的器件误差下,FFTNet型ONN比GridNet型ONN更鲁棒。具体来说,采用学习率为0.005的RMSprop和Adam算法以及学习率为0.5的Adagrad算法训练的FFTNet型ONN在数字图像识别精度和器件误差鲁棒性上表现最佳。优化训练算法和学习率的组合可以有效提高ONN的鲁棒性能。 展开更多
关键词 光子神经网络 器件误差 马赫曾德尔干涉仪 梯度下降算法 学习率
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WR-98型增雨伞降火箭残骸下落轨迹算法改进与验证 认领 引用
7
作者 高建秋 陈昌 +6 位作者 何松蔚 李铸杰 游积平 林俊君 杜家铭 陆立凡 李琪 《气象科技》 2026年第4期591-604,共14页
针对WR-98型人工增雨防雹火箭残骸落点预报误差较大、容易引发安全风险的问题,提出一种基于实测数据的轨迹预测改进算法。利用53枚搭载GPS和加速度计的定制版WR-98型火箭,在广东省不同地形及天气条件下开展外场试验,获取残骸全程运动轨... 针对WR-98型人工增雨防雹火箭残骸落点预报误差较大、容易引发安全风险的问题,提出一种基于实测数据的轨迹预测改进算法。利用53枚搭载GPS和加速度计的定制版WR-98型火箭,在广东省不同地形及天气条件下开展外场试验,获取残骸全程运动轨迹。分析火箭开伞特性及残骸动力学特征,并对原算法进行改进。试验表明:残骸落速主要随高度从12.5 m·s-1(7 km)非线性递减至8.5 m·s-1(<1 km),受天气型影响不明显;开伞点实测值与理论值存在显著离散偏差。基于此,构建了包含5项改进的新算法:①建立基于实测统计的落速查算表,②修正开伞点初始参数,③融合多源观测构建精细化风场,④引入风速修正系数,⑤订正发射方位角偏差。利用改进算法回算验证,计算轨迹与实测轨迹在空间形态上高度吻合,残骸落点预测误差≤1 km的样本占比由42.5%提升至87.5%,有效提升了作业安全性预估的准确率。 展开更多
关键词 伞降火箭 残骸下落 轨迹算法 改进与验证 作业安全
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高密度单核苷酸多态性的系谱推断效能研究 认领 引用
8
作者 李晶 孙一杰 +3 位作者 赵雯婷 汤子琛 刘京 李彩霞 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2026年第3期740-753,共14页
目的 研究不同量级单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism,SNP)位点组合,基于筛选SNP位点集进一步提高远亲缘关系的预测能力。方法 首先选取3种芯片中国基因分型芯片(Chinese genotyping array,CGA,Illumina)、全球筛查芯片(gl... 目的 研究不同量级单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism,SNP)位点组合,基于筛选SNP位点集进一步提高远亲缘关系的预测能力。方法 首先选取3种芯片中国基因分型芯片(Chinese genotyping array,CGA,Illumina)、全球筛查芯片(global screening array,GSA,Illumina)、23魔方V2版高密度SNP芯片(23MF_V2 high-density SNP array,Affy,Thermo Fisher Scientific(formerly Affymetrix))位点进行合并、质控,筛选得到一组高密度SNP位点集(1 180 k);从161份全基因组测序数据中获取1 180 k位点集,使用共祖片段(identity-by-descent,IBD)算法进行亲缘关系推断,通过IBD片段长度和预测准确性的变化趋势评估该位点集的亲缘关系推断能力。结果 经过筛选后,得到1 184 334个常染色体SNP位点集(下文称高密度SNP位点集)。与3种芯片位点集的平均结果相比较,高密度SNP位点集增加了总IBD片段长度以及1~9级的平均IBD片段长度;8级置信区间准确率为70.97%,提高了3.50%;1~8级平均置信区间准确率为91.39%,提高了1.00%;8、9级假阴性率分别降低2.42%、6.76%。高密度SNP位点集的1~8级亲缘关系推断系统效能达98.91%。通过随机减少位点结果发现,增加SNP位点数量能提升较远亲缘关系推断能力。结论 高密度SNP位点集显著增强远缘关系推断效能,可精准覆盖1~8级亲缘关系,且1~8级平均置信区间准确率稳定在90%以上。本研究发现,SNP位点数量增加,可以提高远亲缘预测能力。 展开更多
关键词 高密度单核苷酸多态性位点 法医单核苷酸多态性系谱推断技术 全基因组测序技术 亲缘关系推断 共祖片段算法
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基于MCP惩罚的稀疏协方差矩阵估计 认领 引用
9
作者 林珊屹 徐平峰 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2026年第1期87-92,共6页
针对稀疏协方差矩阵估计问题,提出一种基于MCP(minimax concave penalty)惩罚对数似然的稀疏协方差阵估计量,并利用坐标下降算法进行求解.模拟研究结果表明,在大多数情况下,该方法在估计稀疏协方差矩阵时,相较于Lasso惩罚和SCAD(smoothl... 针对稀疏协方差矩阵估计问题,提出一种基于MCP(minimax concave penalty)惩罚对数似然的稀疏协方差阵估计量,并利用坐标下降算法进行求解.模拟研究结果表明,在大多数情况下,该方法在估计稀疏协方差矩阵时,相较于Lasso惩罚和SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚方法,能获得更小的L1范数、Kullback-Leibler距离以及Frobenius范数,特别是在AR(1)模型设定下表现更突出.此外,通过分析流式细胞仪测量得到的蛋白质浓度数据,验证了MCP惩罚方法在实际应用中的优越性能. 展开更多
关键词 协方差矩阵 MCP惩罚 坐标下降算法 稀疏估计
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欺骗性干扰场景下的功率带宽联合分配策略 认领 引用
10
作者 李辉 武会斌 +2 位作者 王伟东 张恺 侯庆华 《电子科技》 2026年第2期19-27,共9页
针对欺骗性干扰导致的雷达性能下降问题,文中提出了一种功率带宽联合分配方案来提高雷达的探测精度,并借助高探测性能来提高雷达的抗干扰决策能力。以欺骗性距离的三维CRLB(Cramer-Rao Lower Bound)来代表雷达的探测精度,并将CRLB作为... 针对欺骗性干扰导致的雷达性能下降问题,文中提出了一种功率带宽联合分配方案来提高雷达的探测精度,并借助高探测性能来提高雷达的抗干扰决策能力。以欺骗性距离的三维CRLB(Cramer-Rao Lower Bound)来代表雷达的探测精度,并将CRLB作为目标函数建立优化问题。在考虑资源有限情况下,将优化问题中的功率资源总量和带宽资源总量限制在固定范围内。根据资源优化分配问题的非凸非线性特点提出了循环最小化算法和投影梯度下降算法相结合的解决方案。在不同雷达布局下进行仿真实验。仿真结果表明,相较于未优化的分配方案,资源联合优化的分配方案的CRLB数值降低了20%~30%,从而提高了雷达的探测精度,并缓解了欺骗性干扰导致的性能下降问题。 展开更多
关键词 分布式MIMO雷达 欺骗性干扰 假目标辨识 雷达资源分配 CRLB 循环最小化算法 非凸优化问题求解 投影梯度下降算法
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无人机辅助通感一体化安全边缘计算网络能耗最小化方案 认领 引用
11
作者 刘伯阳 贺嘉成 +2 位作者 孙连锐 王晨 李自扬 《西安邮电大学学报》 2026年第1期9-19,共11页
针对通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)网络中物联网(Internet of Things,IoT)节点算力不足、通信与感知性能易受建筑物遮挡影响以及通信安全等问题,提出一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助ISAC安全边... 针对通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)网络中物联网(Internet of Things,IoT)节点算力不足、通信与感知性能易受建筑物遮挡影响以及通信安全等问题,提出一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助ISAC安全边缘计算网络能耗最小化方案。通过优化UAV通信与感知发射波束成形、UAV通信与感知接收滤波器矢量、上行用户发射功率、UAV计算频率及UAV悬停点,以实现UAV与用户总能耗最小化。针对强耦合非凸优化问题,采用基于块坐标下降(Block Coordinate Descent,BCD)算法的两阶段迭代求解方法将原问题分解为7个子问题,并利用连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)算法、变量替换、半正定松弛(Semi-positive Definite Relaxation,SDR)算法以及粒子群算法求解子问题。仿真结果表明,所提方案在不同参数下可有效降低系统能耗,降幅最高可达46.2%,能够更有效地优化资源分配并实现系统网络能耗最小化。 展开更多
关键词 通感一体化 无人机 移动边缘计算 块坐标下降算法 连续凸近似算法
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A Primal-Dual SGD Algorithm for Distributed Nonconvex Optimization 认领 引用 被引量：9
12
作者 Xinlei Yi Shengjun Zhang +2 位作者 Tao Yang Tianyou Chai Karl Henrik Johansson 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2022年第5期812-833,共22页
The distributed nonconvex optimization problem of minimizing a global cost function formed by a sum of n local cost functions by using local information exchange is considered.This problem is an important component of... The distributed nonconvex optimization problem of minimizing a global cost function formed by a sum of n local cost functions by using local information exchange is considered.This problem is an important component of many machine learning techniques with data parallelism,such as deep learning and federated learning.We propose a distributed primal-dual stochastic gradient descent(SGD)algorithm,suitable for arbitrarily connected communication networks and any smooth(possibly nonconvex)cost functions.We show that the proposed algorithm achieves the linear speedup convergence rate O(1/(√nT))for general nonconvex cost functions and the linear speedup convergence rate O(1/(nT)) when the global cost function satisfies the Polyak-Lojasiewicz(P-L)condition,where T is the total number of iterations.We also show that the output of the proposed algorithm with constant parameters linearly converges to a neighborhood of a global optimum.We demonstrate through numerical experiments the efficiency of our algorithm in comparison with the baseline centralized SGD and recently proposed distributed SGD algorithms. 展开更多
关键词 Distributed nonconvex optimization linear speedup Polyak-Lojasiewicz(P-L)condition primal-dual algorithm stochastic gradient descent
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Efficient and High-quality Recommendations via Momentum-incorporated Parallel Stochastic Gradient Descent-Based Learning 认领 引用 被引量：10
13
作者 Xin Luo Wen Qin +2 位作者 Ani Dong Khaled Sedraoui MengChu Zhou 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2021年第2期402-411,共10页
A recommender system(RS)relying on latent factor analysis usually adopts stochastic gradient descent(SGD)as its learning algorithm.However,owing to its serial mechanism,an SGD algorithm suffers from low efficiency and... A recommender system(RS)relying on latent factor analysis usually adopts stochastic gradient descent(SGD)as its learning algorithm.However,owing to its serial mechanism,an SGD algorithm suffers from low efficiency and scalability when handling large-scale industrial problems.Aiming at addressing this issue,this study proposes a momentum-incorporated parallel stochastic gradient descent(MPSGD)algorithm,whose main idea is two-fold:a)implementing parallelization via a novel datasplitting strategy,and b)accelerating convergence rate by integrating momentum effects into its training process.With it,an MPSGD-based latent factor(MLF)model is achieved,which is capable of performing efficient and high-quality recommendations.Experimental results on four high-dimensional and sparse matrices generated by industrial RS indicate that owing to an MPSGD algorithm,an MLF model outperforms the existing state-of-the-art ones in both computational efficiency and scalability. 展开更多
关键词 Big data industrial application industrial data latent factor analysis machine learning parallel algorithm recommender system(RS) stochastic gradient descent(SGD)
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Dual-wavelength coherent beam combination and wide-angle beam steering via integrated optical phased arrays 认领 引用
14
作者 Xiaobin Wang Yuqiu Zhang +9 位作者 Qiyu Wang Xu Zhao Jingye Chen Hongxiang Chang Zhongquan Nie Jinhai Zou Jian Wu Jinyong leng Pu Zhou Xiang’e Han 《Advanced Photonics Nexus》 CSCD 2026年第4期248-258,共11页
Integrated optical phased arrays(OPAs),owing to their high integration level and wide-angle beamsteering capability,are a key promising component for 3D/4D sensing and free-space optical communication.However,integrat... Integrated optical phased arrays(OPAs),owing to their high integration level and wide-angle beamsteering capability,are a key promising component for 3D/4D sensing and free-space optical communication.However,integrated OPAs typically employ a single-wavelength laser as the input light source,which limits their application in spectral imaging and secure communication.In this work,we propose and experimentally demonstrate a dual-wavelength coherent beam combining(CBC)scheme using a 64-element integrated OPA.A multiwavelength CBC model is established and validated with two wavelength pairs(1545/1555 and 1535∕1565 nm).Both simulation and experimental results confirm that the beam dispersion intensifies with the steering angle and wavelength separation.To overcome this inherent dispersion issue,we employ a stochastic parallel gradient descent algorithm with two avalanche photodiodes as feedback sensors,achieving an arbitrarily configurable angular separation between the two wavelength beams.Finally,we demonstrate the wide field of view beam-steering capability of the combined beam across a 60 deg(±30 deg)range.We provide a foundational framework for advancing multiwavelength OPA toward applications in spectral imaging and secure optical communications. 展开更多
关键词 integrated optical phased arrays coherent beam combination dual-wavelength stochastic parallel gradient descent algorithm
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智能终端感知下施工现场人员自主定位方法 认领 引用
15
作者 曹锋 曾广勇 +1 位作者 韩吉双 葛友铖 《计算机仿真》 2026年第1期87-91,110,共5页
由于施工现场作业环境复杂,人员流动性大,对动态人员识别、定位的难度较高,存在定位精度不足、实时性差的问题。为解决上述问题,提出智能终端感知下施工现场人员自主定位方法。首先利用感知压缩原理提取施工现场监控影像中的关键帧图像... 由于施工现场作业环境复杂,人员流动性大,对动态人员识别、定位的难度较高,存在定位精度不足、实时性差的问题。为解决上述问题,提出智能终端感知下施工现场人员自主定位方法。首先利用感知压缩原理提取施工现场监控影像中的关键帧图像,通过Tikhonov正则化算法对图像实施优化重构;然后结合Faster R-CNN网络的多层图像分析结构与滑动窗口算法,对不同工种作业人员的外貌特征展开提取,为后续作业人员识别奠定基础;最后引入梯度下降算法,对施工现场人员自主识别定位锚框的识别区域展开精准度优化,结合灰度重心算法,完成锚框内作业人员的实时位置信息解算,实现现场人员的高精度自主定位。实验表明,所提方法人员识别精度较高,能够实现现场作业人员的有效动态定位,可为施工现场的智能化管理提供重要技术支持。 展开更多
关键词 感知压缩 正则化算法 滑动窗口算法 梯度下降算法
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基于梯度下降算法的静压导轨多点支承力分布求解方法研究 认领 引用
16
作者 吕鹤 叶明 +5 位作者 吴东旭 李英朋 罗星 张明月 李云飞 林鸿榕 《制造技术与机床》 CAS 北大核心 2026年第7期237-244,共8页
准确求解各支承点的承载力分布是静压导轨结构设计与性能优化的关键。针对多点支承超静定系统的支承力求解问题,传统代数方法的计算维度与复杂度随支承点数量增加而显著上升。为此,提出一种基于梯度下降算法的超静定载荷分布迭代求解方... 准确求解各支承点的承载力分布是静压导轨结构设计与性能优化的关键。针对多点支承超静定系统的支承力求解问题,传统代数方法的计算维度与复杂度随支承点数量增加而显著上升。为此,提出一种基于梯度下降算法的超静定载荷分布迭代求解方法。该方法的核心思想,基于刚体运动学假设和刚体静力学线性分布假设,将各支承点的未知反力映射为关于分布斜率与截距的线性函数,从而将高维的力矢量求解降维为极低维的特征参数优化。在此基础上,构建了表征静力学平衡偏差的损失函数,利用梯度下降算法迭代搜索最优参数以最小化平衡偏差。研究表明,该方法有效规避了对高维线性方程组的依赖,实现了计算复杂度与支承点数量的解耦。同时,通过对比工程案例的算法计算结果与有限元仿真(finite element analysis,FEA)结果,证实了该方法兼具良好的精度与可靠性,能够满足工程设计需求。 展开更多
关键词 静压导轨 多点支承 超静定系统 梯度下降算法 载荷分布
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Hooke and Jeeves algorithm for linear support vector machine 认领 引用 被引量：2
17
作者 Yeqing Liu Sanyang Liu Mingtao Gu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI 2010年第1期138-141,共4页
Coordinate descent method is a unconstrained optimization technique. When it is applied to support vector machine （SVM）, at each step the method updates one component of w by solving a one-variable sub-problem while... Coordinate descent method is a unconstrained optimization technique. When it is applied to support vector machine （SVM）, at each step the method updates one component of w by solving a one-variable sub-problem while fixing other components. All components of w update after one iteration. Then go to next iteration. Though the method converges and converges fast in the beginning, it converges slow for final convergence. To improve the speed of final convergence of coordinate descent method, Hooke and Jeeves algorithm which adds pattern search after every iteration in coordinate descent method was applied to SVM and a global Newton algorithm was used to solve one-variable subproblems. We proved the convergence of the algorithm. Experimental results show Hooke and Jeeves＇ method does accelerate convergence specially for final convergence and achieves higher testing accuracy more quickly in classification. 展开更多
关键词 support vector machine classification pattern search,Hooke and Jeeves coordinate descent global Newton algorithm.
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基于深度学习的中药萃取过程固形物含量预测与质量优化研究 认领 引用
18
作者 王少东 刘金龙 +2 位作者 张欣 刘洋 王团结 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2026年第6期1749-1757,共9页
目的本研究以热毒宁注射液(RI)生产过程中的金青提取物(药物中间体)萃取环节为对象,针对传统方法依赖人工经验、批次间质量波动等问题,提出一种结合门控循环单元(GRU)与特征注意力机制(FA)的深度学习方法。方法通过构建固形物含量(SC)... 目的本研究以热毒宁注射液(RI)生产过程中的金青提取物(药物中间体)萃取环节为对象,针对传统方法依赖人工经验、批次间质量波动等问题,提出一种结合门控循环单元(GRU)与特征注意力机制(FA)的深度学习方法。方法通过构建固形物含量(SC)预测模型和时间-SC关系模型(Time-SC模型),分别实现萃取过程中利用多变量对SC的实时动态预测及最优批次的质量标准建立。结果实验结果表明,SC预测模型的均方根误差(RMSE)、决定系数(R-Square,R2)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.0283、0.9959和2.63%,显著优于传统逻辑回归、长短期记忆神经网络(LSTM)和GRU模型;Time-SC模型进一步以约1.14%的MAPE刻画了萃取时间与SC的基准关系,梯度下降优化算法(GD)的使用完成了最终质量优化的目标。结论通过SC预测模型、Time-SC模型和GD方法动态调整工艺参数使两模型预测值趋近,可有效提升不同批次间有效成分含量的一致性,为中药生产过程的智能化优化与质量稳定性控制提供了理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 金青提取物 质量优化 梯度下降优化算法 结合门控循环单元 特征注意力机制 时间-SC模型
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基于改进Q-learning遗传算法求解流水线车间调度问题 认领 引用
19
作者 朱传财 徐坚磊 +2 位作者 鞠立涛 王战 胡燕海 《机床与液压》 北大核心 2026年第7期104-110,共7页
针对置换流水线车间调度问题的NP-hard特性及传统遗传算法参数设置策略固定、收敛效率不足的问题,提出一种基于Q-learning的改进遗传算法。该算法通过强化学习动态调整交叉与变异策略,并结合变邻域下降法增强局部搜索能力。Q-learning... 针对置换流水线车间调度问题的NP-hard特性及传统遗传算法参数设置策略固定、收敛效率不足的问题,提出一种基于Q-learning的改进遗传算法。该算法通过强化学习动态调整交叉与变异策略,并结合变邻域下降法增强局部搜索能力。Q-learning模块以迭代进度、多样性、适应度变化等种群状态为输入,通过状态空间与动作集的映射实现探索、平衡、开发3种策略的自适应切换。对Car类和Rec类测试集数据进行仿真,以最优相对误差、平均相对误差和最差相对误差为衡量指标。结果显示:所提算法在19个案例中找到精确解,其BRE、ARE和WRE指标显著优于对比算法,验证了其求解PFSP的有效性与优越性。该方法可更高效地为流水线车间制定生产调度方案,从而最小化最大完工时间,增强企业在市场中的竞争力。 展开更多
关键词 置换流水线车间调度问题 Q-learning模块 遗传算法 变邻域下降法 动态策略
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基于互补滤波及梯度下降融合算法的IMU姿态测量 认领 引用
20
作者 廖成 占春连 +3 位作者 程智 董登峰 周培松 姚依笛 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2026年第2期22-29,共8页
为了实现惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)姿态准确测量,在Mahony互补滤波算法初步实现IMU姿态测量基础上,提出了一种变步长梯度下降融合算法的IMU姿态测量方法,其中步长根据陀螺仪的角速度来调整。以单轴高精度转台搭建精... 为了实现惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)姿态准确测量,在Mahony互补滤波算法初步实现IMU姿态测量基础上,提出了一种变步长梯度下降融合算法的IMU姿态测量方法,其中步长根据陀螺仪的角速度来调整。以单轴高精度转台搭建精度测试装置,应用上述方法对不同转速条件下的IMU姿态进行测试,为准确反映姿态的综合变化量,在姿态误差评价过程中,采用各组姿态变化矩阵对应的等效旋转矢量模长(即等效旋转轴轴角)来表征综合姿态变化量,并与高精度转台转角进行比较。实验结果表明:高精度转台转速分别为1、5、10(°)/s时,IMU姿态测量值的最大均方根误差分别为0.0153、0.0233、0.0291,最大绝对误差分别为0.0334°、0.0433°、0.0761°,转速越小,IMU姿态测量精度相对越高。 展开更多
关键词 单轴转台 Mahony互补滤波算法 梯度下降法 惯性测量单元(IMU)
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