动量因子相关论文
为保障电力系统安全运行，提出基于差分进化算法的电力变压器故障监测方法，通过电力变压器故障特征的深度挖掘，提高其监测准确度。基于......
光纤中的色散是引起传输信号码间串扰(ISI)的直接原因,传统的用于均衡ISI的自适应盲均衡算法收敛速度慢、误差大,不适用于高速相干......
本文利用有动量因子的梯度下降法和L-M算法两种改进的BP神经网络模型对深基坑的变形进行了预测。工程实例表明,两种改进的BP神经网......
盲信号处理是近年来信号处理领域的研究热点问题，盲信号的盲是指该信号的源信号和传输信道未知或是知之甚少。仅仅根据源信号的一些......
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO),简称粒子群算法,自从被发明以后就因为粒子群算法简单明了、参数少、收敛快、......
利用模糊系统和BP神经网络的组合模型来进行电子部件的性能评价,组合模型能够兼具二者优点,从理论上比模糊系统性能评价更精准全面......
近年来,传统的多因子股票多头策略火灵,许多机构采用多空策略代替多因子策略。其中,动量策略是比较主流的一种策略方法。本文主要......
自然梯度算法是盲源信号处理领域一种常见的算法,特别是在盲源信号的分离和独立分量分析中,其作为核心的算法之一,受到越来越多的......
针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点,本文首先对前人所做的改善BP网络学习速度的方法进行了探讨,其次分......
为提高神经网络的训练速度,提出一种自适应确定带动量项BP算法中动量因子的方法.在学习率为常数情况下,根据误差函数关于权值向量......
提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加......
道路交通事故因受多种随机因素的影响而呈现出非线性的特点,传统的线性分析方法无法完全揭示其内涵。在分析道路交通事故与人、车......
针对经典的BP神经网络算法收敛速度慢,无法跳出局部极小值点等问题,提出加入动量因子α调节连接权值的方法。实例验证表明,该方法......
基于带动量因子的BP神经网络,以实验测定的乙醇(1)-环己烷(2)-水(3)体系在35 ℃、50 ℃、65 ℃的汽液平衡数据为训练和预测样本进......
动量项技术是用来改善自适应盲源分离算法分离性能的有效手段，但算法在融入动量项后，其收敛特性对于动量因子的选取数值较为敏感，且算......
基于编程语言Visual Basic 6.0,开发多个输入输出节点的单隐含层BP神经网络软件。隐含层和输出层均采用sigmoid激励函数。文章给出......
针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小、学习过程中常常发生振荡等缺陷，提出了在BP算法中引入动量因子，并采用自适应调整学习率的梯......
介绍了BP网络用于船舶发电机转速控制系统传感器故障诊断的方法、其中的BP算法用变学习速率和附加动量因子方法进行了改进，用SIMULI......
个性化推荐是根据用户的喜好向用户推荐个性化的产品、信息或服务等,在大数据时代能有效地解决信息过载的问题。提出基于改进BP神......
自然梯度算法是处理盲源分离问题的一个重要方法。基于信号分离度的概念以及BP算法中的动量因子,在自适应步长的基础上加入了基于......
保证最优的分解效果和克服传统的BP网络训练速度慢和易陷入局部最小等缺点,首先通过EMD中的IMF分量的引入,对每一个基本模式分量进......
为克服自然梯度算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种引入动量因子的双自适应自然梯度算法,该算法将动量因子分别引入到自......
传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对......
本文对BP神经网络算法进行了讨论，并通过实例分析了几种改进算法的实用性．结果表明，适当的改进动量因子和隐单元个数将加快网络的收敛......
基于自然梯度算法提出一种带自适应动量因子的变步长盲源分离方法,在平稳和非平稳环境下进行正定盲源分离处理。该方法利用性能指......
在地震资料处理中，正确的初至时间，是解决复杂地表静校正问题所需的关键参数。将BP神经网络引入到初至波拾取中，并针对经典BP神经网络......
讨论了用BP神经网络进行模糊数的隶属度判断的可行性，并针对传统的PB网络算法的缺点，提出了用动量因子引入动量项来减少学习过程的振......
为了克服传统多模算法收敛速度慢的缺点，提出了引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法。该算法将共轭梯度方法及动量项引入多模......
由于传统的最小均方(Least mean square LMS)算法收敛速度和稳态误差之间存在着不可调和的矛盾,而基于双曲正切函数的变步长LMS算......
针对传统大功率高电压情况下并联有源电力滤波器(SAPF)装置谐波检测精度不高的问题,提出一种基于改进动量因子优化Adaline网络的自......
针对加热炉系统非线性、大滞后、大惯性，炉温难以有效预测的问题，以山东钢铁莱芜分公司宽厚板加热炉为研究对象，通过神经网络训练获得......
针对标准BP神经网络收敛速度慢，学习精度不高的缺点，在标准BP神经网络算法中附加动量项，并以附加动量项的BP网络算法为基础，提出动量-......
本文对添加动量项的BP算法中动量因子对网络收敛速度和收敛精度的影响进行了分析研究,并在此基础上提出了一种改进的算法.仿真结果......
基于Map Reduce框架的传统BP神经网络算法收敛缓慢,训练易陷入局部极小点,使迭代次数过多,极大浪费资源。为此,提出并实现改进的并......
如何提高字符识别的速度和准确率在车牌识别系统中是很关键的问题。传统的BP算法可以实现非线性函数的映射,经过有监督式的学习规......
研究以国际权威色彩机构发布的连续6年春夏女装服装流行色量化数据为研究对象,应用BP神经网络逼近任意非线性函数的能力和特点,构......
本文主要研究了人工神经网络中误差反向传播神经网络（BP网络）的算法及学习规则，并针对BP网络算法不具有动态信息处理能力，提出了算法的......
本文根据中国四个一线城市商品房住宅市场2007年至2017年不同小区不同户型住宅的月度房价和房租的数据样本,着重研究了一线城市住......
目的为了减少实际工作生产环境对智能组合秤称量精度的影响,增加电磁振动系统对环境的抗干扰性能。方法用RBF神经网络PID算法改进......
为了使受控发电机无功出力均衡并消除区域间耦合带来的主导节点电压振荡，提出基于自适应动态规划法的二级电压控制器设计方法。构建......
为了提高网络流量的预测精度,克服BP神经网络预测过程中存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,提出改进BP神经网络的网络流量预......
全球移动通信事业正经历着飞速的发展,随着移动用户数的急增和多样化需求的提出,现有以话音业务为主的移动通信系统已难以满足日新......
研究了多维度飞行数据下的协同编队控制问题,提出了一种基于改进深度神经网络的协同飞行控制方法。首先,使用深度神经网络在线整定......
针对噪声影响下光流计算稳健性较差及收敛速度慢的问题,提出一种噪声环境下光流场快速稳健估计方法。所提算法基于噪声环境下光流......
该文针对混沌信号盲分离问题,提出一种改进盲分离算法。该算法利用信号分离评价指标来构造函数实现步长和动量因子的自适应调整,然......
随着社会的进步,我国空气质量指数日益下降,一氧化碳、颗粒物、臭氧等是影响最严重的大气污染物,且它们已经成为检测空气质量品质......
针对传统神经网络算法在投资银行风险预测的应用中表现出预测准确性不高的问题,提出了一种基于动态参数优化神经网络的投资银行风......
鉴于传统模糊神经网络计算繁琐、模型精度较低、难以收敛等问题，在大坝位移的监测数据分析中应用改进的模糊神经网络及改进的反向传......
