基于随机梯度下降算法的公安视频侦查图像修复

在公安业务中,图像情报分析对于还原犯罪现场至关重要,在实际视频图像的收集过程中,图像的缺损和破坏难以避免。在研究视频侦查的基础上,引入基于随机梯度下降的张量链分解算法对受损图像进行修复,研究表明,这一方法能有效地修复受损的视频图像信息,去除噪音,找回丢失的数据,为后续的分析工作提供良好的条件,减少情报失误,提高警务工作效率。     

基于梯度的随机微粒群算法

在随机微粒群算法和函数梯度信息基础上,文章提出了基于梯度的随机微粒群算法.该算法既有随机微粒群算法的优点,又有梯度法的较高收敛性和精度,数值计算表明算法对于求解连续可微函数的全局优化问题是非常有效的.     

带有方差减小的加权零阶随机梯度下降算法

随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)算法是机器学习问题中的高效求解方法之一.但是,对于非平衡数据,传统的随机梯度下降算法,在训练时多数类点被抽到的概率远大于少数类点,易导致计算不平衡;对于目标函数不可导或不易求导的问题,计算代价太大或无法进行计算;在每次迭代中利用单个样本梯度近似代替全梯度,这必然会产生方差,严重影响算法的分类性能.针对上述问题,提出了带有方差减小的加权零阶随机梯度下降算法,考虑了数据的间隔分布情况,在目标函数中引入了间隔均值项,并对多数类样例赋予了较小的权值,对少数类样例赋予较大的权值.在对优化问题的求解中,采用零阶优化的方法对梯度进行估计,并且引入了方差减小策略.在一些非平衡数据集上的实验验证了所提算法的有效性,并有效解决了上述问题.     

量子测量理论研究 Ⅰ.论玻尔的不可控制的相互作用假说及其对量子测量的解释

本文介绍玻尔不可控制的相互作用的观点及其对测量的解释,讨论了在量子测量中用减少干涉项来解释波包扁缩的方法是行不通的,分析了玻尔引入随机相角的基础,指出玻尔假说所引入的随机相角虽然为波包扁缩提供了一种解释,但它的基础是薄弱的。     

基于热重启随机梯度下降和一类支持向量机信息融合的户变关系辨识方法

为了提高低压台区户变关系校验的效率,提出一种基于用电量和电压信息融合的台区户变关系辨识方法。首先,基于用电量建立台区和用户的关系模型,利用热重启随机梯度下降法(SGDR)求解,并使用滑动时间窗进行多次判断,综合得出户变关系初步辨识结果;然后,使用初步辨识得到的正常户变关系用户的电压数据构成训练样本,构建一类支持向量机(OC-SVM)学习台区正常用户的电压特征,完成台区用户的户变关系最终辨识;最后,对实际台区数据进行分析。结果表明：该方法实现了低压台区户变关系的有效识别,验证了该方法的实用性和可靠性。