梯度算法造句

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本文对近年来备受关注的几类最优化方法(共轭梯度算法、进化算法和目标规划法)的理论性质及应用进行了研究，主要研究成果如下： 1
在分析比较了几种前馈神经网络的学习算法后，提出尺度共轭梯度算法对网络进行训练，并针对现有网络训练方法提出了改进。
摘要在自然梯度算法的框架下，本文利用随机变量概率密度函数非参数估计的自适应核函数法，给出了一种能够对任意混合信号（超高斯和亚高斯信号，对称和非对称分布信号）进行盲分离的算法。
这种混合优化算法结合了共扼梯度法和最速下降法产生搜索方向，既提高了共扼梯度算法的收敛速度，又解决了目标函数的等值线是扁长椭球时，最速下降法下降缓慢的问题，具有收敛速度快、收敛范围大、适应面广等特点。
论文对数字自适应外差滤波器进行了详细的研究，建立了自适应外差滤波器的时域和频域的梯度算法，该算法的推导使用了外差频率变化缓慢的假设，这意味着该滤波器只能够处理慢变的窄带干扰。
2 .给出图的最大二等分问题的整数规划模型的等价模型及其新的半定规划松弛模型,利用投影梯度算法求解该半定规划松弛模型,然后利用随机扰动算法求得原问题的次优解
在求解离散行为空间markov决策过程( mdp )最优策略的增强学习算法研究方面，研究了小脑模型关节控制器( cmac )在mdp行为值函数逼近中的应用，分析了基于cmac的直接梯度算法对mdp状态空间离散化的特点，研究了两种改进的cmac编码结构，即：非邻接重叠编码和变尺度编码，以提高直接梯度学习算法的收敛速度和泛化性能。
具体包括:以完全混合、表面曝气合建式活性污泥工艺的污水处理曝气过程为研究对象,在阐述了曝气过程控制参数选取可行性的基础上,建立了以溶解氧浓度do和活性污泥排放量qw为控制变量,以曝气池中有机物浓度s和微生物浓度x为状态变量的活性污泥曝气过程的基本状态方程;运用现代控制理论的观点和污水处理理论,在现有关于污水处理最优控制问题研究的基础上,建立了有约束条件多变量能耗最小数学模型,该数学模型是以有机物排放总量和状态变量的末值条件作为约束条件,曝气过程的能耗最小作为目标泛函;采用增广拉格朗日乘子法对最优控制问题进行转化,并对应用极大值原理求解能耗最小这一最优控制问题进行了详细的解析;引入约束算子,应用具有控制约束的共轭梯度算法对能耗最小这一最优控制问题进行求解,并进行仿真实验验证。
在算法层，本文对目前用于神经网络训练的各种算法，包括梯度算法、智能学习算法和混合学习算法进行了比较研究；对用于神经网络训练的bp算法的优化原理进行了详细的理论分析，找到了bp算法存在严重缺陷的原因，并对其两类改进算法-启发式算法和二次梯度算法的优化原理，在统一的框架之下进行了详尽的理论描述；对神经网络全局优化算法主要是遗传算法进行了详细的阐述，并在此基础上，设计了一种性能改进的遗传算法；最后基于神经网络学习的benchmark问题对各种算法在网络训练中的应用性能进行了仿真研究，并提出了遗传算法受困于“维数灾难”的观点。
该方法克服了传统优化方法需要计算目标函数导数且容易陷入局部最优的缺陷，但遗传算法本身具有搜索效率低的缺陷，本文提出将其与传统梯度算法sqp相结合，发挥遗传算法的全局搜索能力和梯度算法收敛快的优势，开发了两种混合算法ga - sqp - i和ga - sqp - 。
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将人工神经网络技术应用于地区经济预测领域，设计了一个“基于人工神经网络的地区经济预测系统” ，并利用hs - fr共轭梯度算法对网络的学习算法进行了改进。
其次，定义最优控制问题的性能指标为直升机着陆时的水平和垂直速度的加权平方和为最小，并采用一阶梯度算法得到使性能指标最小的控制规律。
同时对部分并行干扰多用户检测器进行了回顾，并用lms算法实现了多用户检测器的算法更新。最后对盲多用户检测的自适应算法进行了介绍，构造基于kalman滤波的盲多用户检测器，并对随机梯度算法进行了误码性能的分析。
随后考虑了对未知非线性动态系统进行建模的方案，其中采用了前向的小波神经网络结构，通过选取一种混合的误差性能指标，提出一种新的在线动态梯度算法训练神经网络，使得最终实现对未知系统状态及其导数(系统函数)同时精确辨识，从而得到一个较为精确的网络模型。
本论文从非线性系统建模与预报的理论及应用观点出发，系统地阐述了一类适用于非线性系统的建模预报方法? ?基于drnn模型的建模预报方法，克服了ar模型仅局限于线性的情况，同时结合逼近论、数理统计等知识，运用共轭梯度算法，提出并建立了基于对角回归神经网络的大型舰船运动建模预报系统，并进行了仿真。
首先，针对确定bp神经网络隐含层神经元数目存在的困难以及传统bp学习算法存在的缺陷，根据我们研究的具体情况，提出了一种新型的模糊bp神经网络的结构模型，并给出其连接权值和阈值以及隶属函数参数调整的方法及推导过程。根据共轭梯度算法，推导出bp学习算法中学习率与动量项系数存在的关系，进而提出一种自适应确定学习与动量项系数、神经网络结构的新方法，以快速确定神经网络的结构，并用实验证明算法的有效性。
首先研究了基于最小化互信息的随机梯度算法,该算法简单稳定但收敛较慢,然后研究了基于黎曼空间的自然梯度算法,最后介绍了easi算法、迭代求逆算法以及其余一些算法。
对多飞行器测控系统的跟踪问题进行了详细介绍，提出了采用圆阵、实现利用数字波束对多飞行器跟踪的方案，对梯度跟踪方法进行了详细说明，利用梯度算法实现飞行器跟踪，并在此基础上讨论了跟踪的实现方法。
从代价函数的梯度入手推导出共轭梯度算法，其搜索方向保持不变而搜索步长变小，使滤波系数更加退近于点扩展函数逆算子，从而使估计图像与原始图像更加接近。
介绍了数字波束形成的基本原理，详细介绍了波束形成的权值算法，研究了数字波束形成以及波达方向确定的各种算法，结合多飞行器测控系统详细介绍了在最小均方误差准则下的梯度算法模型。