收敛速度
收敛速度的相关文献在1960年到2022年内共计2180篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、数学
等领域,其中期刊论文1911篇、会议论文231篇、专利文献41787篇;相关期刊797种,包括合肥工业大学学报(自然科学版)、工程数学学报、现代电子技术等;
相关会议189种,包括第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)、第十三届卫星通信学术年会 、第十二届卫星通信学术年会等;收敛速度的相关文献由4217位作者贡献,包括师义民、韦来生、黄金超等。
收敛速度—发文量
专利文献>
论文:41787篇
占比:95.12%
总计:43929篇
收敛速度
-研究学者
- 师义民
- 韦来生
- 黄金超
- 凌能祥
- 刘次华
- 许贵桥
- 郭业才
- 陈家清
- 李丽娟
- 刘锋
- 康会光
- 万成高
- 林辉
- 柴根象
- 王晓东
- 田铮
- 陈守全
- 张超
- 缪柏其
- 薛留根
- 许勇
- 高成发
- 叶阿忠
- 周菊玲
- 宁小玲
- 宋晓秋
- 彭家龙
- 李乃医
- 武新乾
- 谭常春
- 陈志强
- 黄娟
- 黄建文
- 黄志斌
- 何雅玲
- 冯存前
- 刘华祥
- 回立川
- 张健
- 张涛
- 李晓东
- 李波
- 李茹
- 李辉
- 杜伟娟
- 杨小牛
- 段艳明
- 王平华
- 秦永松
- 肖辉辉
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王帅;
向建军;
彭芳;
唐书娟
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摘要:
雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分,在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型,接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数,通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪,并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比,仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下,本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。
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李二超;
高振磊
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摘要:
针对粒子群优化算法求解精度低、局部搜索能力差、进化后期收敛速度慢等问题,本文提出一种改进粒子速度和位置更新公式的粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm with improved particle velocity and position update formula,IPSO-VP).IPSO-VP算法提出一种自适应粒子速度和位置更新策略,采用基于Logistic混沌呈非线性变化的惯性权重,以此来加快算法的收敛速度、平衡算法的全局和局部搜索能力、提高收敛精度.最后将本文所提算法与6个改进粒子群算法在12个测试函数上进行寻优比较,结果表明,本文所提算法在收敛速度和寻优精度方面均优于其他6种改进算法.
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翟睿
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摘要:
在复杂多变的工作环境,特别是在多丘陵等特殊地理位置,快速选择最优路径,避开障碍物,完成作业,需要进行采摘机器人的路径规划。基于改进蚁群算法对拣选机器人路径进行规划,搜索效率较低,存在早熟收敛的可能,基于此,提出基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划方法。构建环境模型,为减少初始寻路时间,提高搜索速度,增强全局优化能力,全面查看搜索路径上的当前节点、下一个节点和目标节点,增加路径选择的多样性,提高收敛速度,实现采摘机器人最优路径规划。实验结果表明,设计方法能有效地解决特殊地理环境下,采摘机器人拾取器的最优避障规划问题,具有较高的效率和优越性。
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张秋桥;
王冰;
汪海姗;
曹智杰
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摘要:
针对鸡群算法易陷入局部最优、出现早熟收敛等缺陷,提出了一种基于量子行为的鸡群优化算法(Quantum-Behaved Chicken Swarm Optimization, QCSO)。通过利用鸡群中的个体信息建立量子化的势阱模型,根据原鸡群更新公式得到个体最优解和全局最优解,采用蒙特卡洛随机采样完成个体极值的更新,在个体极值和全局极值附近以并列的角度进行搜索,提高了算法的局部搜索性能。同时,结合随机算法全局收敛性的判别准则,研究了基于量子行为的鸡群优化算法的收敛性,证明了QCSO是一种全局收敛的优化算法。选取4个基本的测试函数对QCSO的优化能力进行测试,结果表明QCSO的寻优性能较原算法以及传统的优化算法都有较大的提升。
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杨启伦;
张续莹;
李含超;
杜冶
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摘要:
在同时同频收发系统中,发射信号会泄露到接收通道导致有用的接收信号被淹没。针对同时同频收发系统干扰对消的需求,在传统随机梯度算法的基础上,研究动量梯度下降算法。该方法将历史梯度信息进行指数衰减和平滑,再结合当前梯度估计来更新权重系数,可以解决噪声引起梯度估计的大小和方向不准确从而导致收敛速度慢的困难。最后通过仿真证明本方法具有比传统随机梯度算法更好的收敛性能。
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罗少华
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摘要:
传统的考试题目管理系统在组织试卷内容方面存在成卷速度慢、试卷整体质量不高的问题,为此,将自适应技术引入到并行遗传算法的种群迁移过程中,设计一种能够快速生成试卷的优化遗传算法。完成了题库编码策略、适应度函数改进、自适应度函数调用、确定交叉变异算子、遗传策略的设计,在获取较高适应度的同时基于并行策略提高了算法的效率,实验结果表明,所设计的算法能够高质量、高速率地完成自动组卷,具有很强的实用性。
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宁小玲;
童继进;
张林森;
罗亚松;
程晗
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摘要:
本文提出了一种新的快速收敛比例仿射投影算法,并将算法应用于稀疏多径水声信道均衡。该算法首先在改进比例仿射投影算法(improved proportional affine projection algorithm,IPAPA)的基础上引入变步长算法,提高算法的收敛速度;并在此新算法的基础上通过引入判决反馈结构,进一步改善算法收敛后的稳态误差。在两种典型的稀疏多径水声信道环境下,通过正交相移键控和16进制的正交幅度调制方式对算法的收敛性能进行了仿真。仿真分析了变步长算法中的3个参数γ,η,ζ的取值范围对算法收敛性能的影响,比较了变步长比例投影算法与最小均方类算法、递归最小均方(recursive least square,RLS)算法性能以及基于判决反馈均衡器(decision feedback equalization,DFE)结构的各算法的收敛性能。仿真结果显示,新算法的收敛性能相比IPAPA算法的收敛性能更好,与RLS算法性能相当,且基于DFE结构的各算法的收敛趋势亦相同。
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刘振军
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摘要:
结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了混沌粒子群遗传算法(CPSO-GA),并使用五个高维非线性测试函数考察此算法的性能。在固定进化代数、所调用目标函数次数接近以及固定收敛精度三种情况下对算法进行数值试验,结果表明,与其他文献中提出的算法相比,CPSO-GA能100%地找到最优解,收敛效果及寻优能力好,并能有效摆脱局部极小点,且调用目标函数次数最少,大大降低了计算量。
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李小青
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摘要:
将蚁群算法与神经网络相结合,克服神经网络BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,结合汽车发动机故障的特点,探讨了一种基于蚁群神经网络的发动机故障诊断系统。仿真实验表明该系统具有一定的实用性。基于BP算法的神经网络早已广泛应用于各种故障诊断中,但该算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点。为此,本文融合蚁群算法,并将其应用于故障诊断中。
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Liu Zhizhong;
刘志忠;
Zhang Yu;
张裕;
Zhang Xueli;
张雪丽;
Cheng Yan;
程艳
- 《第九届中国卫星导航学术年会》
| 2018年
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摘要:
本文介绍了一种测站利用单星多普勒定位技术实现定位的原理,并在PC机上实现了该定位算法.在此基础上利用实际采集的BD/GPS数据对该算法的可行性进行了初步验证,然后更进一步的利用GNSS信号源仿真的低轨卫星数据对算法精度进行了验证,并对两种情况的仿真结果进行了分析.理论分析与两种仿真情况定位结果均表明,利用单颗卫星可以满足一定精度的定位需求,且该定位方法具有较快的收敛速度.相比传统多星定位,单星定位虽然精度较低,但它在许多方面有着自己的优势.首先,该方法能够为户外探险人员在恶劣环境情况下,提供一种对卫星分布要求较低的定位方法,保障相关人员能够在一颗星的真实环境下获取自身位置信息,为其野外作业和安全提供了有效保障;其次,系统实现简单,研制周期短、成本也相对较低,可在突发情况下实现快速部署.
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丁乐乐;
王珍;
潘宇明;
李蕾
- 《第六届中国卫星导航与位置服务年会》
| 2017年
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摘要:
本文提出一种全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)零基线参考站间模糊度快速固定的方法.该方法基于"一天线+双接收机"设计进行参考站间模糊度固定.首先,利用两个参考站四台接收机观测值形成四对参考站间无电离层组合双差观测值.其次,结合无电离层组合观测值模糊度和宽巷整周模糊度进行卡尔曼滤波和N1模糊度实数解计算.然后在模糊度域内进行线性变换,单历元固定零基线模糊度;利用零基线模糊度约束解算四组参考站间模糊度中的一组模糊度.最后,利用固定的模糊度还原所有原始双差整周模糊度.实验证明:与传统参考站间模糊度固定方法比,充分利用了零基线模糊度固定的约束条件进行参考站间模糊度固定,加快了模糊度收敛速度,极大地提高了模糊度固定的速度和成功率.
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Jian Du;
杜健;
Baojun Fei;
费保俊;
Guozheng Yao;
姚国政;
Huizhen Li;
李慧珍;
Jing Xia;
夏静
- 《第八届中国卫星导航学术年会》
| 2017年
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摘要:
建立X射线脉冲星导航系统模型,并选择有效的算法对导航精度进行估计,是当前导航定位领域研究的热点问题.目前应用于导航系统中的扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF)存在精度低、实时性差的缺点,特别是噪声协方差和模型参数不确切时,不能得到导航系统状态的最优估计值,甚至结果发散.建立了X射线脉冲星导航模型,提出将强跟踪扩展Kalman滤波(Strong Tracking Extended Kalman Filter,STEKF)应用于导航模型定轨精度的仿真模拟,并与扩展Kalman滤波(EKF)计算结果进行了试验对比.仿真结果表明,应用Kalman滤波算法于导航系统,STEKF在滤波前不要求精确已知导航系统随机噪声的先验统计,且具有应对导航系统随机噪声统计变化的自适应调整能力,STEKF的收敛速度与滤波精度均明显优于EKF,具有更高的估计精度.实验验证了STEKF是一个很好的权衡估计精度和计算负荷的滤波方法,对导航系统状态参数具有很强的跟踪能力,表明其具有克服导航系统模型不确定的鲁棒性,且大大缩短了导航解算的时间,是满足了导航精度要求的有效算法.
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王冰;
李健;
程宇新;
吴建军
- 《第十三届卫星通信学术年会》
| 2017年
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摘要:
多波束卫星通信系统可以将多个馈源产生的波束在空间进行相干叠加,从而产生所需要的波束.为了满足以动态用户为中心的波束合成需求,本文设计了一种可用于动态波束成形网络加权系数求解的变步长LMS算法,将传统算法扩展为多参考点的动态变步长LMS算法.仿真结果表明,此算法能够在保证合成波束均方误差较小的情况下,有效提高波束合成收敛速度.
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ZHENG Zhongren;
郑忠仁;
CHENG Yong;
程勇;
WANG Jun;
王军;
ZHONG Shuiming;
钟水明;
XU Liya;
徐利亚
- 《第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)》
| 2017年
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摘要:
针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区间化中单值较多、等价类划分精度低的问题,提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法(MOIvGA).首先,通过改进区间值相似度,使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析;其次,通过改进自适应遗传算法,提高其收敛性;最后,通过仿真实验证明,相对于运行自适应遗传属性约简(AGAv)算法求解最优值,所提算法迭代代数减少了22代;在区间长度为lh降水分类中,基于依赖度的区间值决策表λ-约简(MOIvGA)平均分类准确率比RIvD算法提高了6.3%,对无雨的预测准确率提高了7.13%;同时约简后的属性子集显著提高了分类准确率.由此可见,MOIvGA在区间值气象观测数据分析中能够提高收敛速度以及分类准确率.
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ZHOU Wei;
周伟;
LUO Jianjun;
罗建军;
JIN Kai;
靳锴;
WANG Kai;
王凯
- 《第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)》
| 2017年
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摘要:
针对粒子群优化(PSO)算法存在的开发能力不足,导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模糊高斯学习策略的粒子群-进化融合算法.在标准粒子群算法的基础上,选取精英粒子种群,运用变异、交叉、选择进化算子,构建精英粒子群-进化融合优化机制,提高粒子种群多样性与收敛性;引入符合人类思维特性的模糊高斯学习策略,提高粒子寻优能力,形成基于模糊高斯学习策略的精英粒子群和微分进化融合算法.对9个标准测试函数进行了计算测试和对比分析,结果表明函数Sehwefel.1.2、Sphere、Ackley、Griewank与Quadric Noise计算平均值分别为1.5E-39、8.5E-82、9.2E-13、5.2E-17、1.2E-18,接近算法最小值;Rosenbrock、Rastrigin、Schwefel及Salomon函数收敛平均值较四种对比粒子群优化算法计算结果提高了1~3个数量级;同时,收敛性显示算法收敛速度较对比算法提高了5%~30%.算法在提高计算收敛速度和精度上效果明显,具有较强的逃离局部极值的能力和全局搜索能力.
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杨洪涛;
丁烽
- 《2017年船舶通讯导航会议》
| 2017年
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摘要:
为解决经典粒群算法对于初值选取的依赖性,引入一种具有排斥效应的粒子群优化算法,通过引入粒子间的引力-斥力效应,使得算法对于初值的依赖性显著减弱.数值仿真表明,该算法相比于传统算法具有更快的收敛速度.
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龙圣杰;
吴有富
- 《贵州省系统工程学会第七届学术年会》
| 2017年
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摘要:
本文分析多级物流网络运营模式,构建物流中心选址-配送组合优化模型.针对设施选址与路径规划的NP-hard问题,为克服传统的粒子群算法容易陷入局部最优的情况.提出一种自适应变异粒子群算法(APSO).该算法在速度更新上通过两种策略改进PSO:一是对全局最优粒子采用自适应高斯扰动,提高算法跳出局部最优解的能力;二是对进化过程陷入停滞的粒子进行自适应变异,提高粒子利用率,同时均衡粒子继承与变异的特征,保证算法的收敛速度.对实例进行计算,证明该算法在求解物流选址-配送问题具有实用性.
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