神经网络权值和阈值的优化方法

为确定多层神经网络权值和阈值建立了真实的最优化求解方法,即将网络总体平均误差建立为目标函数,以权值和阈值作为设计变量,采用梯度法和共轭梯度法对网络权值和阈值进行优化计算·通过 Ｂ Ｐ 算法、梯度法和共轭梯度法对相同实例网络权值和阈值计算,验证了所提出的优化方法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算·     

多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用

将神经网络总体平均误差作为目标函数,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量,通过设计变量合理排序与分配,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长保证目标函数递减,又能克服在目标点附近的振荡现象·编制出神经网络权值和阈值计算的通用程序,给出神经网络合理结构选择的基本原理·通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和模式识别,表明所提出算法的有效性和实际应用价值·     

在最优准则下的共轭梯度重建算法

将最小二乘准则与平滑准则相结合,提出了一个关于SIRT型CT代数重建模型的实用的最优准则,根据这一准则推导出相应的代数重建方程·分别应用预优共轭梯度算法和另一种新兴的迭代格式SOR like算法对该方程进行求解·在理论上证明了:对任意的迭代初值,预优共轭梯度法的收敛速度至少不低于广义SOR或SOR like算法·在数值实验中,验证了预优共轭梯度算法比SOR like算法具有更好的CT重建效果和消噪能力·由此导出的预优共轭梯度重建算法提高了CT代数重建的效率·     

求解无约束优化问题的两个谱共轭梯度法的全局收敛性

谱共轭梯度法含有两个方向调控参数,是一种结合共轭梯度法和谱梯度法的无约束优化方法。本文建立新的共轭参数和谱参数,提出无约束优化问题的两个谱共轭梯度法,这两个新方法在精确线搜索下等价于FR共轭梯度法。然后,证明了算法1在Wolfe线搜索下和算法2在Armijo线搜索下的全局收敛性,并给出了算法的数值实验结果,验证了算法的有效性。
     

一种非线性扩展混合共轭梯度算法的全局收敛性

描述了非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法.研究了计算更为有效的适合求解无约束优化问题的一种非线性扩展混合共轭梯度算法;给出了在Wolfe型线搜索下的非线性扩展混合共轭梯度法,算法产生的方向为下降方向.在一般的条件下,给出了算法的全局收敛结果,且数值实验表明算法十分有效.     

基于啮合角函数的非圆齿轮共轭齿廓直接求解

定义了非圆齿轮啮合角函数的概念,提出了基于啮合角函数的非圆齿轮共轭齿廓的直接求解方法·建立了齿廓求解的运动几何学模型,给出了齿廓方程,给出了齿廓啮合原理的啮合角函数表达式·该方法,给定啮合角函数,无需坐标变换,可直接求解共轭齿廓,简化了非圆齿轮共轭齿廓的求解·该方法亦适用于圆齿轮齿廓,实现了圆齿轮和非圆齿轮共轭齿廓求解的高度统一·为齿轮传动的设计计算提供了一种有效的新途径·     

一种改进BP网络用于电磁兼容预测

为了更好地对电磁兼容进行预测,提出采用人工神经网络的方法.为了改善BP神经网络的性能,提出如下两步改进:采用剪枝法计算最佳隐层神经元数目,同时采用共轭梯度-LM算法计算网络权值.以平行线间电磁耦合干扰为具体算例,证明本文算法的预测结果的均方误差仅有10-11数量级.说明,本文算法有效.     

α射线露点传感器温度跟踪补偿

介绍了采用半导体探测器和温度传感器研制成的α射线露点传感器的工作原理·分析了α射线露点传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且呈非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的α射线露点传感器温度跟踪补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现α射线露点传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出·     

求解无约束优化问题的两个谱共轭梯度法的全局收敛性

谱共轭梯度法含有两个方向调控参数,是一种结合共轭梯度法和谱梯度法的无约束优化方法。本文建立新的共轭参数和谱参数,提出无约束优化问题的两个谱共轭梯度法,这两个新方法在精确线搜索下等价于FR共轭梯度法。然后,证明了算法1在Wolfe线搜索下和算法2在Armijo线搜索下的全局收敛性,并给出了算法的数值实验结果,验证了算法的有效性。     

无约束非线性优化问题的混合LS-CD谱共轭梯度法

为寻求收敛性质和数值表现具佳的无约束优化算法,利用共轭梯度法和含有两个方向调控参数的谱共轭梯度法,结合LS方法与CD方法给出混合的共轭参数和相应的谱参数,建立采用标准Wolfe线搜索的谱共轭梯度算法,证明了算法满足下降性和全局收敛性,数值试验显示算法是有效的,适合于求解大型无约束非线性优化问题.研究结果表明:谱共轭梯度法两个参数的适当构造有利于降低算法的收敛条件,增强算法的适用性.