梯度下降相关论文
针对远程在线智能化健康监控的数据处理需求，基于数据挖掘和深度学习技术原理，文中提出了一种健康云数据监控分析算法。在数据挖掘的......
随着海洋资源开发、水下环境探测等需求的提升,水下目标识别技术不断发展。目前,在水下目标识别领域中,通常使用声呐来探测水下环......
为了提升机床主轴可靠性预测精度，提出了基于优化级联前向神经网络进行数控机床主轴可靠性预测的改进算法。将小批量梯度下降算法与......
与传统的人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）采用连续的实数值进行信息传递不同,脉冲神经网络（Spike Neural Network,SNN）采......
多元线性回归有着可解释强、建模速度快等优点,在解决实际问题中,对于拟合现实数据是一种经典且简单的模型.传统梯度下降法因其结......
三维模型因其多维、形象、直观的数据特性在文物保护、游戏娱乐、3D打印、虚拟现实等领域应用广泛,三角形网格因其结构简单表达能......
毫米波频段能为通信系统提供丰富的频谱资源,大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术能为系统提供更高的频谱......
在城市固废焚烧过程中,烟气含氧量是影响焚烧效果的重要工艺参数.由于固废焚烧过程的复杂性,实际应用过程中难以实现烟气含氧量的......
基于多视立体几何技术重建的城市场景密集点云难免会包含噪声，尤其是在建筑边缘区域，这会导致三维模型在建筑边缘处发生扭曲，缺乏应有......
针对强耦合、多变量的非线性系统，提出了一种基于Caputo分数阶微分优化的BP-PID解耦控制算法。首先，应用Caputo定义的分数阶思想设计......
岩石表面纹理结构建模对表征岩石纹理特征、研究岩样破坏规律、简化图像复杂度等方面都具有非常重要的意义。当前,岩石表面纹理的......
深度学习（DL,Deep Learning）可以在训练过程中学习样本数据中包含的规律和表示层次,通过训练可以让机器获得能够像人一样的分析学习......
神经网络作为一种具有高度并行处理能力的网络结构,在解决工程问题方面已发挥重要作用,但将其与种群进化结合的研究较为罕见。为此......
在现代信号处理领域,随着信息量的急剧增长,其所需的有效信号带宽也随之变得越来越大,而信号带宽的日益增长必然给信号的离散和表......
随着智能监控设备技术的应用,3D增强现实虚拟场景技术的规模化普及和实施产生了大量系统性的空间数据,因此有效的数据查询处理技术......
理想的群集智能算法（Swarm Intelligence,SI）能够快速找到优化问题的一个可行解,其目的是尽快取得全局最优解,而非陷入局部最优。然......
移动机器人已广泛应用在医疗服务、餐饮行业、物流运输等领域,先进的机器人技术逐渐代替人工作业。移动机器人的路径规划与轨迹跟......
移相控制是输入串联输出并联双有源桥(Input Series Output Parallel-Dual Active Bridge,ISOP-DAB)变换器一种常见控制方式,针对......
随着科学技术日新月异的发展,尤其是以互联网技术为代表的网络时代的到来,各应用领域涉及的优化问题数据规模愈加庞大。梯度类算法......
机器学习作为人工智能技术的核心支撑受到了广泛的关注。数据规模不断增长,对最优化方法求解机器学习模型带来了新的挑战。本文以......
提出一种自适应学习率优化算法,可以根据损失函数的变化自动调节学习率大小,且能根据损失函数的变化幅度而调节变化程度;结合tanh......
速度方位显示(Velocity-Azimuth Display, VAD)方法作为一种基于单部激光雷达和同一高度风场均匀的假设前提来反演风场的通用方法......
目的针对目前容积旋转调强放疗(VMAT)计划中的优化时间长和解的可重复性差等问题，探讨一种基于快速梯度下降的优化算法。方法利用梯......
随着我国汽车保有量的飞速增长与视频监控技术的广泛应用，细粒度车型识别作为智能交通系统的关键组成部分，受到国内外研究者的广泛关......
随着智能手机和移动应用技术的发展，活动社交网络越来越流行。在ENSN中，人们可以在线上提前发布组织、线下参加各类活动。然而，由于人......
从全球导航卫星系统反射信号(Global Navigation Satellite System Reflectometry, GNSS-R)测高应用中对镜面反射点的高精度需求出......
通过信息技术进行程序输入,运用数学模型统计并计算出较为高效的方案,绘制详细的图表.通过不同图表之间的高度相关性,可以更加直观......
盲源分离是信号处理领域中的重要研究问题，传统的盲源分离算法运算量较大，在特定的分离条件下性能下降。来波方向估计是阵列信号处理......
由于非线性动力系统的实际观测时间序列总是不可避免的混有噪声，噪声的普遍存在性和高破坏性掩盖了这些系统的内在动态特性，极大地影......
在人脸识别过程中,人脸检测是人脸识别的前提和基础,人脸检测的结果对人脸识别的精度有直接的影响。人脸检测的主要工作是从静态图......
人工神经网络从着手研究到现在,已有五十多年的发展史.虽然几经坎坷,但随着众多学者的不懈努力,不但在理论上为神经网络的发展打下......
在当前的现代生活中，人们对于智能手机的使用越来越多，而人机交互技术的发展已经从原来传统的键盘鼠标发展到基于视觉的Kinect技术，这......
卫星在轨寿命预测是直接影响航天设备建设与发展的重要问题,而卫星寿命预测涉及其关键暴露件材料性能退化规律的研究,所以卫星关键......
近几年来,随着脉冲神经网络及其学习算法研究的快速发展,越来越多的研究结果显示脉冲神经元通过接受、发放脉冲来传输信息和实现功......
从既有地震灾害现象看,相较于普通远场地震动,近断层地震动对工程结构造成的破坏性更大,原因在于速度脉冲的影响。因此,在近断层脉......
近年来,软件缺陷预测在软件质量保障和软件维护领域变得非常流行。由于项目内软件缺陷预测(Within Project Defect Prediction,WPD......
模糊测试是通过不断对样本进行变异,然后将变异后的样本作为程序输入,通过观察程序是否产生异常来实现对程序的测试。由于其无需对......
随着计算机软硬件的更新换代,现如今的计算机能够获取到的图像资源正在呈几何式的增长。当海量的图像资源涌入我们的视野,为了获取......
推荐系统的诞生是为了解决网络时代带来的信息超载问题。其通过分析用户的行为数据和基本信息、挖掘用户的偏好特点,为用户提供个......
随着互联网技术的飞速发展和5G时代的来临,对高维数据的处理任务将越来越频繁地出现在信号处理领域。由于维度灾难的存在,信号维数......
互联网服务正在极速运行和发展,并朝着多元化的方向持续变革与创新。网络结构逐渐复杂化,预测模型可为网管中的带宽配置、路由管制......
协同过滤模型作为推荐算法的一个分支,主要以基于模型的协同过滤推荐为核心。其中基于矩阵分解模型的协同过滤推荐的影响最深远。......
