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自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点,成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题,本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度,提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam),并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于,C-Adam将预测梯度与历史动量区别开,通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证,实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失. 相似文献
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基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取. 相似文献
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电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解,但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷,因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制,提高算法效率;引入正余弦搜索机制,加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动,防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明,该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上,性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法. 相似文献
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在总结机械对称性理论体系的基础上,对将其应用到夹具领域进行了探索,提出了由夹具结构对称性、原理对称性、功能对称性和时空对称性组成的夹具对称性概念体系及层次结构.给出了各种夹具对称性的定义,并用实际例子说明了它们在夹具系统的存在和作用原理.探讨了夹具对称性在夹具系统的应用思路与方法,特别研究了将夹具功能对称性应用到夹具设计问题,建立了夹具功能模型和夹具功能集及夹具结构集,给出了从夹具功能出发获得夹具结构的算法,为计算机辅助夹具设计提供了又一条可行的有效途径. 相似文献
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《西安交通大学学报》2015,(5)
标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。 相似文献
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