动量项相关论文
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......
盲均衡技术能够仅利用接收信号的统计特性对信道特性进行均衡，克服了传统自适应均衡技术需要训练序列、降低系统有效信息传输率的缺......
码间干扰被认为是在无线通信领域中高速传输数据时的主要障碍，为了克服其引起的信号失真，在通信系统中常常使用信道均衡技术。传统均......
仅仅根据输入源信号的统计独立性,将通过未知混合系统后通过传感器接收到的观测信号恢复出源信号的过程称为盲源分离。它涵盖统计......
盲源分离(Blind Source Separation,BSS)是信号处理领域的一个重要分支,且一直深受广大学者的关注。如今盲源分离技术被广泛应用于......
仅根据观测信号将源信号分离出来的过程被称为盲源分离。盲源分离技术凭借其独特的性质,在信号处理和神经网络等多个学科领域得到......
近年来,对于复值神经网络的研究有了很大的进展。在复值神经网络的训练中,最为流行的一种算法就是复梯度学习算法,而其可以通过批......
提出了利用变步长法和引入动量项来改进BP神经网络学习算法,有效减小了学习过程的振荡趋势,改善了收敛性,避免了学习过程陷入某些......
摘 要：BP算法较强的自学习能力使之可对短期电力负荷进行预测，将一种改进的BP神经网络学习算法应用于短期电力负荷预测中，该算法由于......
应用传统浅层模型处理乐器分类任务存在非线性拟合能力较差的问题,使分类准确率得不到有效保证,有必要引入深度学习方法来提升复杂......
摘 要：本文首先介绍了盲源分离的背景和基本理论，针对自然梯度盲源分离算法中存在的缺陷，在算法的当前自适应迭代规则中，部分的加入前......
介绍了反向传播网络算法（Back Propagation network algorithm,简称BP算法）的基本思想和存在的问题,阐述了增加动量项改进算法的实现......
针对标准的 BP 神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小值从而使网络误差增大的问题，提出了引入动量项的变步长 BP 网络预测算法。该......
将动量项引入到RidgePolynomial神经网络异步梯度训练算法的误差函数中，有效地改善了算法的收敛效率，并从理论上分析了RidgePolynomi......
本文将动量项引入到训练Pi-sigma神经网络的异步批处理的梯度算法中，有效的改善了算法的收敛效率，并从理论上对该算法的收敛性进行研......
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......
在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时，针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和......
针对目前空空导弹可攻击区解算精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种基于BP神经网络的改进的空空导弹攻击区解算方法.引入动量......
先验信噪比（SignalNoiseRatio，SNR）估计的精度影响着语音增强算法的性能。直接判决（DecisionDirected，DD）算法是最常用的先验信噪比估计......
BP（Back Propagation）神经网络是一种反向传递并修正误差的多层映射神经网络，它是各种神经网络模型中具有代表意义的一种模型。近年来......
BP网络的训练就是通过应用误差反传原理不断调整网络权值使网络模型输出值与已知的训练样本输出值之间的误差平方和达到最小或小于......
正交频分复用（0FDM）技术以其多种优势成为低压电力线宽带通信的最佳选择，而信道估计是正交频分复用系统的关键问题之一。修正了当前电......
分析BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。提高了车牌字符识别的正确率。......
在分析了BP网络学习算法的缺陷基础上,引入动量项和遗传算法对BP网络学习算法进行改进。利用小波多尺度边缘检测对汽车车型图像进......
提出一种适用于配电网架空线路的单相接地故障定位新方法,该方法以暂态零序电流的小波能量、有功功率、无功功率作为数据融合的特......
利用8×9×10的3层BP神经网络模型精确预测了优质碳素结构钢的端淬曲线.实际应用中通过调整学习率和动量项系数来改进标准......
为了克服粒子群算法存在的收敛缓慢、后期振荡等缺陷,在基本粒子群算法的基础上,引入动量项,提出一种新的改进型粒子群算法。新算......
将源于BP人工神经网络改进策略的动量项技术引入到带钢热连轧负荷分配中来，提出了误差补偿迭代算法，介绍了该算法的推导过程，并对算法......
在盲信号分离算法的推导过程中，常采用最速下降法、自然梯度和牛顿法等对代价函数进行最小化，推导过程复杂．文中仿照在BP神经网络算法......
目的 探讨MLP神经网络在宫颈细胞图像识别中的应用.方法 将测量的子宫颈细胞和细胞核的27个特征量作为MLP神经网络的输入参数,利用......
PID神经网络（PIDNN）是将神经网络和PID控制规律融为一体的新型前向神经元网络。对于多数系统,PIDNN可以利用已有PID控制规律的先验知......
针对有源噪声控制中滤波-e LMS(最小均方算法)算法收敛速度慢,收敛步长取值范围小及受参考信号自相关矩阵特征值分散程度影响较大......
研究系统跟踪性能和误差问题,为了改善基于箕舌线的变步长最小均方(LMS)算法的收敛速度和对信号输入端不相关噪声的抗干扰性,首先......
针对在线盲源分离算法收敛速度受初始分离矩阵影响的问题,提出一种基于人工蜂群算法(ABC)的初始分离矩阵优化的在线盲源分离算法。......
电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定,短期电力负荷预测的重要组成部分。利用人工神经网络可......
复对称系统的数值求解问题存在于科学计算的众多领域,而且是数值代数研究领域的一个重要问题。由于在应用领域产生的大量问题要求......
灰色神经网络GNNM(1,1)是灰色系统和神经网络的一种耦合模型,二者的有机结合可以提高建模效率、改善模型的精度并能提高系统的并行......
针对水文系统复杂性与非线性的特点,加入动量项因子对BP神经网络进行改进,加快收敛速度,将自然因素、人为因素、自然与人为混合因......
盲源分离是神经网络领域与信号处理领域相结合的产物，它是最近十年发展起来的一个新的研究领域。盲源分离要解决的问题是当源信号和......
多层感知器前传神经网络已广泛应用于很多领域,其中BP算法是应用最普遍的训练算法。然而,BP算法具有两大缺点:收敛速度慢和易陷入......
针对风力发电机非线性、随机性、扰动大等特点,设计基于带动量项的粒子群优化的支持向量机的风力发电机转速控制建模的新方法。利......
到目前为止，人们提出了许多神经网络模型，其中应用最广泛的是前馈神经网络．早期前馈神经网络中只含有求和神经元，在处理复杂非线性问题......
学位
近年来神经网络在许多领域都得到了广泛的应用。前馈神经网络是一种构造简单而应用广泛的神经网络模型,其主要的训练算法是梯度法......
鉴于神经网络强大的非线性映射能力,人工神经网络近几十年来得到了快速的发展。在智能信息处理,模式识别,特征提取,压缩感知等诸多......
为提高动力电池的荷电状态(SOC)估算精度,延长使用寿命,利用BP神经网络思想,提出基于python编程的改进型自适应动量项BP神经网络算......
自从市场建立以来,对于企业而言客户流失预测的研究便一直受到广泛的关注,由于影响客户流失的指标有很多,所以能够对客户流失做出......
