新的三层BP神经网络算法在解谱分析中的应用

介绍了一个三层BP(back propagation)神经网络结构,并推导出LM(Levenberg-Marquardt)算法对网络的权重和偏置的更新.然后用LM算法和带动量的梯度算法来分别训练网络.结果表明:这两种算法得到的残差都在一个很小的范围内,应用神经网络技术解复杂X射线谱具有良好的优越性;而LM算法收敛更快,为我们节约了大量的解谱时间.还对解谱的残差进行了分析,提出了神经网络解谱的过程中需要注意的问题及其缺陷.     

抗差LM算法求解遥感影像严格物理模型

Levenberg-Marquardt(LM)算法是一种求解非线性模型的数值算法,已成功地应用于最小二乘曲线拟合和非线性最优化中.LM算法能克服Hessian矩阵病态对解的影响,但是不能抵抗输入样本中粗差的干扰.为消除粗差对求解模型的影响,将等价权思想应用于LM算法中,对LM算法中的样本添加权重,得到抗差LM算法.通过其在Landsat5和SPOT5几何校正模型中应用,验证了该算法具有良好的抗差性,可以解决遥感图像校正模型解算过程中粗差的影响问题.     

基于LM3S8962的简易恒流电子负载

为测试开关电源的性能指标,设计了一种基于LM3S8962的简易恒流电子负载.该系统以LM3S8962单片机作为核心控制器,产生D/A输出信号加至功率MOS管IRF540的栅极,通过PI调节改变功率管的栅压从而控制其导通电阻,同时通过采样反馈电路检测端口电压及电流,经A/D转换后送给单片机,形成对电源端口电流的闭环控制,使负载上的电流保持相对恒定.该装置可通过键盘设定输出电流值,可调范围在100～1 000 mA之间设置,分辨率为10 mA,可检测被测电源电流值、电压值等参数,并通过LCD显示,系统具备过压保护功能.该装置结构简单,操作方便,显示界面直观明了.测试结果表明,该电子负载恒流效果良好,系统误差在±1%范围之内.     

求解互补支持向量机的LM方法

基于与支持向量机最优化问题等价的互补模型,提出了LM算法.该算法无需计算矩阵的逆或H esse阵,计算量小,易于实现.并在一定条件下证明了算法的全局收敛性,数值实验表明所提出的算法是可行的.     

线性区间系统的鲁棒非脆弱H∞控制

讨论了一类区间系统的鲁棒非脆弱H∞状态反馈控制问题．考虑的非脆弱控制器其控制器参数在未知的区间内波动但波动幅度已知,该形式的控制器等效描述类似于范数有界摄动形式的非脆弱控制器,基于线性矩阵不等式方法,给出了鲁棒非脆弱H∞状态反馈控制方案,所设计的控制器在给定区间内波动时保证闭环系统稳定且满足给定的H∞性能指标,数值例子表明了H∞上述设计方法的有效性。     

一种基于神经网络模型的中国能耗预测

通过对中国能源消费增长率的数据分析,运用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法,结合BP网络,建立了相应的中国能耗增长率的神经网络模型,对中国能费增长率进行了拟合,并对未来能耗总量进行了预测。通过实际数据与测试数据的统计分析表明,该模型具有极强的拟合精度,对中国能源消费需求总量的预测有较高的可信度。     

基于LM3S8962的温度采集器设计

将以Codex—M3为内核的ARM芯片LM3S8962与数字式温度传感器ADT75相结合,实现了一个具有以太网功能的远程温度采集器。该采集器具有性价比高、实现简单、传输稳定可靠等优点。     

基于LM算法的相关模糊神经网络及其应用

针对输入变量相关性较高的非线性建模模型,经典模糊神经网络算法存在收敛速度缓慢、模糊规则数大、陷入局部最小值的问题。提出一种基于LM算法的相关模糊神经网络模型;该模型基于聚类思想,构建多变量高斯模糊隶属度函数,将其表示为不可分离的模糊关系来处理相关变量模型;再采用LM优化算法,通过Hessian矩阵和一阶梯度向量同时调整网络参数;并引入Cholesky定理缩减网络参数个数。应用LM算法的模糊神经网络模型实验结果表明,可以加快收敛速度、减少模糊规则数,比经典的模糊神经网络有更好的预测精度。     

西南地区前胡属植物的孢粉学研究补遗

通过光学显微镜和扫描电镜观察了6种前胡属Peucedanum L．植物的花粉形态,其中三种为国内首次报道,研究结果表明：该属花粉为三棱长球形,三孔沟,边孔,外壁两层,层次分明．根据花粉形态主要可归为：矩形型和赤道收缩形型二个类型．光镜下表面为细网状,网状,清楚或模糊,扫描观察为条-网状,有少数疣状饰物．结合前人研究结果,总结出10种前胡属的花粉类型,萌发孔的特征,外壁纹饰等,支持了关于前胡属在伞形科中是一个较自然和较进化的类群的观点．通过比较认为前胡属多小苞片组为该属较为原始的类群;近亮舌床组在该属中较为进化,刺尖前胡组为过渡类群;同时认为前胡属是一个处于活跃分化期的类型．     

视频同步分离芯片LM1881及其应用

LM1881是针对电视信号的视频同步分离芯片，它可以直接对电视信号进行同步分离，准确地获得所需的视频图像信号，使用者可根据需要对该同步信号进行时序逻辑控制．LM1881广泛用于对视频信号的同步分离中，比如便携式图像采集卡、视频监控录像控制仪、基于成像系统的视频图像采集等．介绍了LM1881的主要特性，基本原理和引脚功能，给出了它的几种应用．