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平稳遍历函数型非参数递归M估计的收敛速度 预览
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作者 陈楚曦 凌能祥 +1 位作者 凌劲 刘阳 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第5期710-714,共5页
文章基于平稳遍历函数型数据,构造非参数回归算子的递归M估计,在一定条件下建立了递归估计量的几乎完全一致收敛速度,推广了现有文献中的相关结果。
关键词 M估计 递归估计 遍历数据 几乎完全收敛 收敛速度
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动态调节因子的邻域搜索人工蜂群算法 预览
2
作者 常小刚 赵红星 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期682-691,共10页
自人工蜂群算法(ABC)提出以来,因其算法简单、控制参数少、全局收敛能力强、便于实现等优点得到了广泛的关注。然而,ABC算法仍然存在收敛精度低、收敛速度慢等不足之处。针对此问题,受到生物个体邻域规则的启发,提出一种基于生物邻域最... 自人工蜂群算法(ABC)提出以来,因其算法简单、控制参数少、全局收敛能力强、便于实现等优点得到了广泛的关注。然而,ABC算法仍然存在收敛精度低、收敛速度慢等不足之处。针对此问题,受到生物个体邻域规则的启发,提出一种基于生物邻域最优个体的人工蜂群算法(NABC),通过食物源向邻域最优食物源周围搜索,提高了种群的搜索速度;同时,为了动态调节算法的搜索过程,使算法早期侧重于全局搜索,后期侧重于深度搜索,提出了基于三角函数调节因子的邻域搜索人工蜂群算法(DNABC)。对12个测试函数的实验结果表明,NABC算法在函数优化时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度,而且基于三角函数的调节因子能够对NABC算法的搜索过程进行调节,促进了NABC算法的改善。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 动态调节因子 邻域最优个体 收敛精度 收敛速度 函数优化
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自适应协同学习水波优化算法
3
作者 顾启元 王俊祥 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1858-1863,共6页
水波优化算法(Water Wave Optimization,WWO)是一种新型群体智能搜索技术,具有种群规模小、操作简易等优点.但依然存在收敛速度慢、收敛精度不高等缺陷.为了改善WWO优化性能,提出一种自适应协同学习水波优化算法.算法中采用双种群进化... 水波优化算法(Water Wave Optimization,WWO)是一种新型群体智能搜索技术,具有种群规模小、操作简易等优点.但依然存在收敛速度慢、收敛精度不高等缺陷.为了改善WWO优化性能,提出一种自适应协同学习水波优化算法.算法中采用双种群进化结构实现主种群勘探和子种群开采的协同学习.主种群采用一种自适应学习策略,在维持种群多样性同时有效增强个体学习的效率.主群和子群的交互机制,可以使子群摆脱局部最优,提高算法的收敛精度.复杂多模基准测试函数的仿真结果表明本文算法在收敛精度和收敛速度上都有显著提高. 展开更多
关键词 水波优化算法 收敛速度 收敛精度
指数-威布尔分布参数的经验Bayes检验问题 预览
4
作者 桂国祥 黄娟 《江西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期348-352,共5页
利用经验贝叶斯方法研究了在线性损失下指数-威布尔分布参数的经验Bayes检验问题,构造了在历史样本是长程相协样本下的参数经验Bayes检验函数,并证明了所提出的经验Bayes检验函数满足渐近最优(a.o.)性及给出了该函数的收敛速度.
关键词 长程负相协 经验BAYES检验 渐近最优性 收敛速度
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基于改进GA的云计算任务调度策略 预览
5
作者 任金霞 刘敏 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期320-325,共6页
针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行... 针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象. 展开更多
关键词 遗传算法 双适应度函数 并列选择法 收敛速度 易早熟 自适应规则 个体相似度 加速进化
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基于Tri-Gamma函数的Gamma函数的一个渐近公式 预览
6
作者 田丹 王连堂 《宁夏大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期106-110,共5页
首先,建立一个基于Tri-Gamma函数的Gamma函数的一个渐近公式.然后,得到其最佳常数、渐近展式和关于Gamma函数的双向不等式.
关键词 GAMMA函数 Tri-Gamma函数 收敛速度 渐近展式 不等式
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高斯序列顺序统计量幂的高阶展开 预览
7
作者 冯帆 彭作祥 《西南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第3期18-22,共5页
对给定的最优规范常数,研究高斯序列顺序统计量幂的分布函数和密度函数的高阶展开,同时得到其收敛速度均与1/logn同阶.
关键词 高斯序列 顺序统计量幂 高阶展开 收敛速度
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基于指数递减型惯性权重的改进萤火虫算法 预览
8
作者 段博文 《科学技术创新》 2019年第13期81-82,共2页
针对萤火虫算法存在收敛速度慢、求解精度低等问题,本文提出了一种基于指数递减型惯性权重的改进萤火虫算法(IFA).将指数递减型惯性权重引入到位置更新公式中,在权重公式中加入随机扰动项进行自适应调整。通过典型测试函数对基本算法和... 针对萤火虫算法存在收敛速度慢、求解精度低等问题,本文提出了一种基于指数递减型惯性权重的改进萤火虫算法(IFA).将指数递减型惯性权重引入到位置更新公式中,在权重公式中加入随机扰动项进行自适应调整。通过典型测试函数对基本算法和改进算法进行仿真实验,验证了IFA算法的有效性。 展开更多
关键词 萤火虫算法 惯性权重 等价代换 收敛速度
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电网长期负荷快速预测 预览
9
作者 贺远 翟丹丹 苏贵敏 《上海电机学院学报》 2019年第4期221-226,共6页
电力负荷的精确、快速预测,对安排年度电力生产工作和优化电网调度有着重要的经济和社会意义。在标准反向传播(BP)神经网络的基础上,提出一种结合主成分分析(PCA)和改进的BP神经网络的方法来对电网中长期的负荷进行预测。利用PCA有效地... 电力负荷的精确、快速预测,对安排年度电力生产工作和优化电网调度有着重要的经济和社会意义。在标准反向传播(BP)神经网络的基础上,提出一种结合主成分分析(PCA)和改进的BP神经网络的方法来对电网中长期的负荷进行预测。利用PCA有效地降低数据样本的维度,消除数据的冗余和线性信息,保留主要成分作为模型的输入数据,在标准BP网络的反向传播环节中引入动量项和陡度因子,有效解决了网络收敛速度慢和容易陷入局部最小值的问题。将此方法应用于济源市的中长期电力负荷预测,实验表明:基于PCA与改进的BP神经网络相结合的方法比标准BP网络具有更高的计算效率和预测精度。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 主成分分析(PCA) 反向传播(BP)神经网络 收敛速度 预测精度
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带饱和函数的幂次新型滑模趋近律设计与分析 预览 被引量:3
10
作者 李蒙蒙 叶洪涛 罗文广 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1400-1402,1414共4页
律通过饱和函数和两个幂次项系数在系统趋近过程不同阶段进行针对性调节,提高了系统动态响应过程的收敛速度,且有效削弱了抖振,从理论上证明了其存在性和可达性。将该趋近律应用到存在干扰的二力臂机械手名义模型控制系统中,结果表明,... 律通过饱和函数和两个幂次项系数在系统趋近过程不同阶段进行针对性调节,提高了系统动态响应过程的收敛速度,且有效削弱了抖振,从理论上证明了其存在性和可达性。将该趋近律应用到存在干扰的二力臂机械手名义模型控制系统中,结果表明,所提出的趋近律提高了系统的收敛速度,而且有效抑制了系统的抖振。 展开更多
关键词 滑模控制 趋近律 抖振 收敛速度 名义模型
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迭代学习控制的最优学习律和简化学习律的频域研究 预览
11
作者 刘加存 赵桂艳 梅其祥 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期327-332,共6页
为了在线性时不变MIMO系统中得到迭代学习控制的最优学习律和便于工程实现的简化学习律,在频域上对其进行了相关研究。以系统的传递函数矩阵为基础,依据Parseval定理,将时域误差关联为频域误差,再利用Jordan标准形矩阵等矩阵性质,得到... 为了在线性时不变MIMO系统中得到迭代学习控制的最优学习律和便于工程实现的简化学习律,在频域上对其进行了相关研究。以系统的传递函数矩阵为基础,依据Parseval定理,将时域误差关联为频域误差,再利用Jordan标准形矩阵等矩阵性质,得到了学习律的通适收敛条件。通过分析该条件,得出了收敛速度最快的一次迭代就能完成的最优学习律。由于高阶导数不利于消除噪音,因此文中还讨论了导数的降阶,给出了简化学习律算法。仿真结果表明,最优学习律和简化学习律是有效的。 展开更多
关键词 迭代学习控制 最优学习律 频域 收敛速度
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基于PCA与改进BP神经网络相结合的电网中长期负荷预测 预览
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作者 贺远 翟丹丹 苏贵敏 《电力大数据》 2019年第5期74-80,共7页
本文在标准反向传播神经网络的基础上,提出一种结合主成分分析法和改进的误差反向传播神经网络的方法来对电网中长期的电力负荷进行预测。首先利用主成分分析法对电力负荷的影响因素进行特征提取,有效地降低数据样本的维度,消除数据的... 本文在标准反向传播神经网络的基础上,提出一种结合主成分分析法和改进的误差反向传播神经网络的方法来对电网中长期的电力负荷进行预测。首先利用主成分分析法对电力负荷的影响因素进行特征提取,有效地降低数据样本的维度,消除数据的冗余和线性信息,保留主要成分作为模型的输入数据。然后在标准的神经网络的反向传播环节中引入动量项和陡度因子。两种方法的结合有效地解决了网络收敛速度慢和容易陷入局部最小值的问题。将此方法应用于济源市的中长期电力负荷预测,实验结果表明,基于主成分分析法与改进的反向传播神经网络相结合的方法比常用的标准的反向传播神经网络、基于多变量的时间序列网络及时间序列网络具有更高的计算效率和预测精度,证明提出的预测模型在电力负荷预测中是有效的。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 主成分分析法 反向传播神经网络 收敛速度 预测精度
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基于长短期记忆-异步优势动作评判的智能车汇入模型 预览
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作者 吴思凡 杜煜 +2 位作者 徐世杰 杨硕 杜晨 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第10期42-47,共6页
针对以往强化学习中智能车汇入车流算法训练时间复杂度高、收敛速度慢的问题,提出基于长短期记忆-异步优势动作评判算法的智能车汇入模型。在异步优势动作评判算法的基础上,结合长短期记忆神经网络,有效地解决训练模型时间和模型收敛的... 针对以往强化学习中智能车汇入车流算法训练时间复杂度高、收敛速度慢的问题,提出基于长短期记忆-异步优势动作评判算法的智能车汇入模型。在异步优势动作评判算法的基础上,结合长短期记忆神经网络,有效地解决训练模型时间和模型收敛的问题。试验结果表明,该算法提高了模型收敛速度与汇入成功率,同时降低了时间复杂度,适合汇入车流场景。 展开更多
关键词 智能车 汇入车流 异步优势动作评判算法 长短期记忆神经网络 时间复杂度 收敛速度
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Gosper公式的一个连分式近似式 预览
14
作者 田丹 王连堂 《东北师大学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期23-27,共5页
提出了Gamma函数的Gosper公式的一个连分式近似式,得到其最佳常数和关于Gamma函数的双向不等式,考虑了其最简单的形式,得到单调性、凹凸性等性质.
关键词 GAMMA函数 Gosper公式 不等式 连分式 收敛速度
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一种基于Rosetta的神经网络数据预处理方法 预览
15
作者 刘宇程 赵熙 《电子世界》 2019年第7期110-113,共4页
提出一种基于Rosetta的神经网络数据预处理方法,解决试验过程中因样本参数多而导致故障分类模型收敛速度慢的问题。详细介绍如何利用Rosetta软件实现粗糙集理论,对样本参数进行预处理。首先,选择条件属性和决策属性进行属性编码,对构造... 提出一种基于Rosetta的神经网络数据预处理方法,解决试验过程中因样本参数多而导致故障分类模型收敛速度慢的问题。详细介绍如何利用Rosetta软件实现粗糙集理论,对样本参数进行预处理。首先,选择条件属性和决策属性进行属性编码,对构造的信息表连续变量离散化,通过属性约简去除冗余参数,得到最小规则集,继而在MATLAB中训练神经网络故障诊断模型,最后对比Rosetta约简前后训练结果。 展开更多
关键词 数据预处理方法 神经网络 故障诊断模型 决策属性 MATLAB 样本参数 粗糙集理论 收敛速度
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Carleman类模型光滑解的整体存在及渐近分析 预览
16
作者 陆小菲 林春进 《云南师范大学学报:自然科学版》 2019年第1期36-42,共7页
讨论了带小参数的Carleman类宏观模型的解的一致先验估计,在此基础上获得了光滑解的整体存在性,证明了当小参数趋于零时,密度函数收敛于非线性扩散方程的解,并利用流函数讨论了相关的收敛速度.
关键词 能量估计 整体光滑解 收敛速度
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基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法 预览
17
作者 薛益鸽 《贵州师范大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第5期100-104,共5页
针对布谷鸟算法(Cuckoo Search,简称CS)收敛速度不够快、求解精度不够高等问题,给出基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法(GCS)。并用5个典型的测试函数对GCS、CS、DGCS、CCS和ICS的性能进行对比,仿真实验结果显示GCS比其他四种算法有... 针对布谷鸟算法(Cuckoo Search,简称CS)收敛速度不够快、求解精度不够高等问题,给出基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法(GCS)。并用5个典型的测试函数对GCS、CS、DGCS、CCS和ICS的性能进行对比,仿真实验结果显示GCS比其他四种算法有更快的收敛速度与更高的求解精度。 展开更多
关键词 布谷鸟算法 高斯扰动 收敛速度
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求解广义Fermat-Torricelli问题的多层邻近梯度算法 预览
18
作者 马丽丽 谢秋玲 胡清洁 《桂林电子科技大学学报》 2019年第2期159-163,共5页
针对点和集合的广义Fermat-Torricelli问题,提出一种多层邻近梯度算法,并给出该算法的收敛速度分析。数值实验表明,多层邻近梯度算法求解广义Fermat-Torricelli问题是有效的。
关键词 Fermat-Torricelli问题 收敛速度 多层邻近梯度算法
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一种改进的LMS算法的研究与仿真 预览
19
作者 李丽 李野 《高师理科学刊》 2019年第9期40-42,68,共4页
为解决最小均方误差算法中收敛速率和稳态误差之间相互制约的问题,在NLMS算法基础上提出了一种改进的LMS算法.改进算法通过引入调节因子和修正系数,使算法在收敛时和稳定时能够很好地改善收敛速率与稳态误差之间的制约关系.实验结果表明... 为解决最小均方误差算法中收敛速率和稳态误差之间相互制约的问题,在NLMS算法基础上提出了一种改进的LMS算法.改进算法通过引入调节因子和修正系数,使算法在收敛时和稳定时能够很好地改善收敛速率与稳态误差之间的制约关系.实验结果表明,相对于传统LMS和NLMS算法,新方法在改进收敛速率和稳态误差间关系效果更好. 展开更多
关键词 最小均方误差算法 改进算法 收敛速度
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GNSS多系统组合PPP解算方法与成果分析 预览
20
作者 苗维凯 陈旭升 刘洋洋 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2019年第5期521-527,共7页
研究GPS、GLONASS和BDS三系统组合精密单点定位(PPP),包括函数模型、对流层延迟参数和差分码偏差(DCB)参数的解算方法。利用C++语言编制3系统组合PPP程序,分析MEGX网12个连续跟踪站1周观测数据,结果表明,无电离层组合模型和非组合模型... 研究GPS、GLONASS和BDS三系统组合精密单点定位(PPP),包括函数模型、对流层延迟参数和差分码偏差(DCB)参数的解算方法。利用C++语言编制3系统组合PPP程序,分析MEGX网12个连续跟踪站1周观测数据,结果表明,无电离层组合模型和非组合模型的收敛速度和定位精度相当,同一测站在不同时间的收敛速度无明显差异,但非组合模型采用先验电离层信息约束可提高定位的收敛速度。多系统组合定位能改善PDOP值,提高收敛速度和定位精度;3系统组合PPP的水平坐标精度约3cm,高程精度约5cm,优于3个系统单独定位或2个系统组合定位的精度;当卫星遮挡较大时,多系统PPP结果较单系统更为稳定。 展开更多
关键词 GPS/GLONASS/BDS PPP 定位精度 收敛速度
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