自适应步长

摘要： 研究发现,按最大模度量的自适应步长时程单元的成功求解,需要有限元解的结点精度与单元精度之比,以不低于2为佳;亦即■次单元的单元精度为■,则其结点精度宜达至■。作者提出的凝聚单元,符合此精度比条件,自适应求解表现出色。该文研究发现,■次常规单元的解答,包含了■次凝聚单元的解,进而提出了无须凝聚、无须超收敛计算、无须结点修正的简便高效的单元算法——降阶单元。该文对这一研究进展做一简介,并给出初步算例验证了该法的可行性和有效性。

摘要： 针对支持向量机(SVM)惩罚因子和核函数参数选择困难的问题,提出改进的布谷鸟搜索算法(GFCS)优化SVM参数模型(GFCS-SVM)。GFCS算法从3个方面改进原始布谷鸟搜索算法的寻优能力:用动态发现概率代替固定发现概率,自适应地调整布谷鸟莱维飞行的步长控制因子,在布谷鸟随机游走更新公式中改进动态惯性权重。利用GFCS算法优化SVM的惩罚因子和核函数参数,并在UCI数据集进行测试。与传统的SVM、粒子群算法优化SVM、萤火虫算法优化SVM和布谷鸟搜索算法优化SVM相比,GFCS-SVM分类准确率最高,是一种有效的SVM参数优化算法。

摘要： 降噪是超声信号处理的重要环节,正交匹配追踪是一种常用的降噪方法,传统正交匹配追踪算法计算量大、分解精度不高,无法提取强噪声背景下的超声信号.本文提出了一种结合果蝇优化算法和正交匹配追踪的超声信号降噪算法,将正交匹配追踪中的“贪婪”搜索转换为Gabor函数的参数优化问题,利用果蝇优化算法估计Gabor函数的最优值,采用自适应步长以提高果蝇优化算法的全局遍历性,同时引入高维广义CAT映射以跳出局部最优,最后由寻找到的最佳原子重构超声信号.为验证算法的有效性,对仿真的多频超声回波信号和实验采集的锻件试块超声回波信号进行了降噪处理,结果表明,本文提出的方法能有效提取强噪声背景下的超声信号.

摘要： 基于单元能量投影(element energy projection,EEP)法和边值问题固端法的思想,将其扩展至运动方程问题。该文以单自由度线性元为例,采用Taylor级数渐近展开,对问题的求解进行实质性简化计算;探讨了不经有限元求解便可进行先验定量误差估计的算法;进而实现了自适应单元步长的先验估计和确定。该文给出初步算例,验证了该方法的可行性和有效性。

摘要： 图像融合的目标是将低空间分辨率的多光谱(multispectral,MS)图像与高分辨率的全色(panchromatic,PAN)图像进行融合,得到具有高光谱和空间分辨率的图像。针对基于强度-色调-饱和度(intensity-hue-saturation,IHS)变换的融合后图像会出现光谱扭曲的问题,提出了一种结合改进的松鼠搜索算法和IHS变换的图像融合方法。首先,通过考虑融合后图像与原全色和多光谱图像之间的关系建立光谱保真和空间保真项,并引入边缘信息保持项,建立了优化目标。其次,为了克服松鼠搜索算法(squirrel search algorithm,SSA)的探索能力不足、可能导致过早收敛于局部最优的缺点,引入了自适应的捕食者存在概率策略和根据个体间距离自适应调整搜索步长的策略来平衡算法的探索和利用能力,并且引入了高斯算子和柯西算子来提高算法的局部搜索能力。最后,根据优化的控制参数,通过参数化自适应IHS变换重建目标图像。将该方法在QuickBird和IKONOS数据集上进行对比实验,结果表明方法是实用的,在保留空间信息的同时能减少光谱失真。

摘要： 该文以一阶运动方程为例,利用其非自伴随性质,构建了新型的凝聚检验函数,进而提出了一套高性能Galerkin有限单元——凝聚单元。该单元为无条件稳定的单步法单元,对于次多项式单元,其端结点位移和速度均可达到O(h^(2m+2))阶的超高收敛性,比常规Galerkin单元的结点精度高2阶。采用此单元,该文进而实现了无需额外的结点修正技术的自适应步长的高效算法。该文对这一研究进展做一简介,并给出初步算例验证了该法的可行性和有效性。

摘要： 布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题。提出一种多策略调和的布谷鸟搜索(MSRCS)算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布谷鸟个体进行更新,其中自适应步长引导布谷鸟在更好的方向上寻优,3种改进的解更新方法分别从自身邻域、当前最优个体和随机位置3个角度对勘探和开采进行调和,从而提升全局搜索和局部搜索在迭代过程中的适应性。在CEC2013测试集的28个基准函数上的实验结果表明,MSRCS算法至少有12个测试函数优于原始CS及其7种改进算法且排名第一,在求解单峰、多峰和组合函数问题时寻优能力更强,同时相比于3种经典群智能优化算法具有更快的收敛速度和更高的解精度。

摘要： 针对蚁群算法中存在的算法收敛速度慢、逼近最优解能力不足等问题,提出一种基于异构双种群全局视野的蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划领域。首先,研究基于异构蚁群的并行结构,通过差异化种群的相互协作提高蚁群算法的收敛速度和规划最优路径的能力;然后,研究具有全局视野的自适应步长,解决蚁群算法因局部视野导致无法搜索到最优步长的问题;最后,研究信息素初始化以及信息素更新方式,改进传统蚁群算法运行初期搜索无序性以及信息素更新不合理等问题。实验结果表明,该算法在逼近最优解能力和提高收敛速度等方面较对比方法有着显著提高,在测试的几种仿真地图中,平均路径长度优化了12%,平均迭代次数和平均运行时间分别减少了67%和82%。

摘要： 运动避障与路径规划是手术机器人自动化手术中重要的技术环节,为机器人手术提供了良好的术中安全性及准确性.本研究针对上述两关键技术,提出改进人工势场的手术机器人位姿规划算法,首先,通过对引力函数进行改进,在不求取运动学逆解的情况下,能够准确驱动机械臂到达指定位姿;接着,利用快速凸包算法将障碍物凸体化,通过Gilbert Johnson Keerthi(GJK)算法计算障碍物与机械臂连杆等效圆柱面之间的最近距离,使避障距离更加准确;然后,通过自适应步长,使机械臂运动更加平稳快速;最后,引入动态引力常数,使机械臂具有逃离局部极小值的能力.实验结果表明,本研究能够让机器人在避障情况下平稳快速到达规划位姿,并在陷入局部极小值时逃逸,为未来医疗机器人在自动化手术方面提供了新思路.

摘要： 对于非光滑强凸问题,在线梯度下降(Online Gradient Decent,OGD)取适当步长参数可以得到对数阶后悔界.然而,这并不能使一阶随机优化算法达到最优收敛速率.为解决这一问题,研究者通常采取两种方案:其一是改进算法本身,另一种是修改算法输出方式.典型的Adam(Adaptive moment estimation)型算法SAdam(Strongly convex Adaptive moment esti⁃mation)采用了改进算法的方式,并添加了自适应步长策略和动量技巧,虽然得到更好的数据依赖的后悔界,但在随机情形仍然达不到最优.针对这个问题,本文改用加权平均的算法输出方式,并且重新设计与以往算法同阶的步长超参数,提出了一种名为WSAdam(Weighted average Strongly convex Adaptive moment estimation)的Adam型算法.证明了WSAdam达到了非光滑强凸问题的最优收敛速率.经过Reddi问题的测试和在非光滑强凸函数优化中的实验,验证了所提方法的有效性.

摘要： 本文研究了一种基于自适应步长的CMA盲均衡算法,此算法通过对均衡器参数进行实时的、自适应步长的调整,能够快速地均衡时变信道,并且在低信噪比通信环境中有较强的抗干扰能力。仿真结果表明在相同信道条件下,该均衡器比基于固定步长的CMA算法均衡器的性能更好。

摘要： 本文采用最简单的Galerkin型线性单元,对运动方程构建了简捷高效的单步法递推公式;进而基于EEP超收敛计算技术,开发了单元步长自动优化和结点位移精度修正两项关键技术,可在整个时域上得到误差分布均匀且逐点满足给定的误差限的解答——堪称数值解析解.文中给出了单自由度和多自由度的数值算例以验证本法的有效性.

摘要： 针对算法收敛速度慢、搜索盲目性大等不足,引入了自适应步长、路径交换邻域搜索和差分进化算法的变异策略,使得改进后的算法收敛性加强,收敛速度提高,改善了随机性,提高了寻优精准度;算法到后期搜索平坦化,引入遗传算法中的交叉与变异行为,增加了种群多样性,提高了算法的全局稳定性.将改进的算法运用到桥式起重机主梁中进行优化并运用ANSYS进行力学分析,实例检验了算法的可行性;最后通过对比优化前后的结果,得出优化后的主梁质量减重效果明显且符合设计要求,对实际工程结构的设计有指导意义.

摘要： SAGACIA是一种混合随机优化算法,该算法虽已吸收了模拟退火算法、遗传算法和趋化性算法的优点,但搜索过程中仍存在收敛速度慢以及采用固定步长影响搜索精度的缺点,而捕食搜索策略通过限制的调节能较快锁定最优区域,从而提高收敛速度.结合两者的优缺点,提出一种具有捕食搜索策略的自适应调整步长SAGACIA算法,改进后的算法通过捕食搜索策略平衡了算法的局域搜索和全局搜索,提高了收敛速度;邻域搜索采用自适应步长,避免了最优解附近的震荡,提高了搜索精度.实验仿真结果表明,改进后的SAGACIA算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度,证明了算法改进的有效性和可行性.

摘要： 本文作者针对传统的机器视觉定位算法通常效率较低、计算速度较慢的问题，提出了一种于相对阈值特征的快速自适应步长机器视觉定位算法。该算法首先对模板和采样图像使用相对闽值二值化，这样即有效克服了光照的影响，又减少了数据量，然后采用二层图像金子塔减少了算法的计算量，在匹配搜索时采用白适应步长的方法更进一步加快匹配的速度，并可以设定终止条件进一步加快速度。该算法通过相匹配快速定位到目标附近，再通过精匹配定位到目标中心，在大幅提高匹配速度的同时保证了算法的准确度。算法速度快，准确程度高，能够满足实时性的要求。

摘要： 本文提出一种基于C4.5新的有效决策构建方法。ID3使用信息熵构建决策树；而C4.5使用信息增益构建决策树，并能够处理缺失值及噪声问题。在构建决策树过程中，二者均选择一属性作为分裂准则，即向前一步方法。本文提出的ASF/DT将用一或二属性作为分裂准则来构建决策树，即自适应步骤向前的方法。相比向前一步方法，后者提高了寻找最优值的可能。在给定的3个标准数据集中，实验结果表明该方法在构建决策树中的可行性和有效性。

摘要： 本文采用细菌群体趋药性算法(BCC)求解电力系统无功优化问题。针对n维变量寻优问题,提出将n维空间的求解问题化简为(n-1)个二维空间求解,并给出了新的求解此二维空间的表达式;针对细菌个体与群体的搜索特点,引入自适应步长,对细菌每次移动过程中的移动步长和方向进行自适应调整;这些策略提高了算法运算速度,同时保证算法全局搜索的能力。对IEEE30节点测试,证实该法在无功优化计算中的有效性。

摘要： 基于Apriori算法及其改进算法,提出了一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法.定义了自适应步长和扫描树的概念,并采用修剪方法对Apriori算法进行了改进.理论证明,其应用效率高于Apriori算法,实验结果也证明了其有效性.

摘要： 火电厂自动电压控制(Automatic voltage control,AVC)在实际运行过程中会出现电压振荡、不调、过调和不能快速跟踪偏差等问题,针对上述问题,以及考虑到系统阻抗的影响,为提高其控制品质,本文提出了自适应遗传算法在线整定PID控制的优化策略.该方法利用自适应遗传算法对PID控制器参数实现在线寻优与整定,选择种群中自适应度大的个体所对应的PID控制器参数,作为当前仿真时间下的PID控制最优参数.利用已建立的云南某火电厂AVC系统模型进行仿真,结果表明该算法大大提高了响应速度,有效抑制了超调,使得控制过程更加平稳,控制效果更好.

摘要： 火电厂自动电压控制(Automatic voltage control,AVC)在实际运行过程中会出现电压振荡、不调、过调和不能快速跟踪偏差等问题,针对上述问题,以及考虑到系统阻抗的影响,为提高其控制品质,本文提出了自适应遗传算法在线整定PID控制的优化策略.该方法利用自适应遗传算法对PID控制器参数实现在线寻优与整定,选择种群中自适应度大的个体所对应的PID控制器参数,作为当前仿真时间下的PID控制最优参数.利用已建立的云南某火电厂AVC系统模型进行仿真,结果表明该算法大大提高了响应速度,有效抑制了超调,使得控制过程更加平稳,控制效果更好.

摘要： 在具有一个编码器和一个与所述编码器合作的解码器的语音编码系统中，语音编码器包括一个预处理器和一个具有一个量化器和一个步长适应装置的ADPCM编码器，而语音解码器包括一个具有向ADPCM编码器那样的类似步长适应装置的ADPCM解码器和一个后处理器。量化器被装备有存储装置，其含有步长Δ(n)的校正因子α(c(n))值，所述校正因子依赖于量化器输出信号c(n)。步长适应根据一个关系式而进行。

摘要： 在具有一个编码器和一个与所述编码器合作的解码器的语音编码系统中，语音编码器包括一个预处理器和一个具有一个量化器和一个步长适应装置的ADPCM编码器，而语音解码器包括一个具有向ADPCM编码器那样的类似步长适应装置的ADPCM解码器和一个后处理器。量化器被装备有存储装置，其含有步长？(n)的校正因子α(c(n))值，所述校正因子依赖于量化器输出信号c(n)。步长适应根据一个关系式而进行。

摘要： 本发明提供了一种自适应变步长最大功率点跟踪控制方法、系统及应用，获取当前控制周期的增量电导；将增量电导和瞬时负电导进行比较；若所述增量电导大于瞬时负电导，则增加步长，若增量电导小于瞬时负电导，减少所述步长；在每个控制周期重复上述步骤，直到找到最大功率点；所述步长的调整幅度由功率对电压的导数以及与上一控制周期步长相关的指数衰减函数计算确定。本发明通过指数函数与功率对电压的导数的乘积来调整步长的自适应变步长，实现系统稳定工作在最大功率点。

摘要： 本发明公开了一种基于改进tanh函数的变步长LMP自适应滤波算法，包括以下步骤：(1)原始信号经过延迟处理后得到输入信号；(2)不同的输入信号与其对应的权向量信号相乘得到输出信号；(3)期望信号和输出信号作差得到误差信号；(4)利用误差信号和改进的tanh函数计算步长因子，采用移动加权平均法控制步长因子算法；(5)根据得到的改进步长因子更新权向量信号并重复(2)至(5)最终使滤波器达到稳态。本发明在自适应滤波的开始阶段产生一个较大的步长用来加快算法的收敛速度，之后步长减小使收敛速度放缓的同时不断降低系统的稳态误差；本发明还采用了移动加权平均法控制步长因子算法，能够更好地兼顾算法的收敛性和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种目标散射回波变步长快速自适应估计方法，包括：构建近场散射特性数据库；利用布设在目标位置处的水听器阵采集目标声场内的实际总声压信号；根据实际总声压信号和自适应滤波器计算估计入射波信号；利用估计入射波信号和数据库中的传递信道计算估计散射回波信号和估计总声压信号；基于实际总声压信号和估计总声压信号之间的误差满足预设条件，将估计散射回波信号确认为目标散射回波信号；基于实际总声压信号和估计总声压信号之间的误差不满足预设条件，利用实际总声压信号和估计总声压信号对自适应滤波器的系数进行更新并循环计算估计散射回波信号和估计总声压信号直至实际总声压信号和估计总声压信号之间的误差满足预设条件。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应解相关和变步长成比例M估计的回声消除方法，包括以下步骤：A、信号获取；B、根据语音信号采样和期望信号采样结果，计算解相关系数向量C、计算解相关后的输入向量xD(n)和解相关后的期望信号dD(n)；D、计算自适应滤波器的输出y(n)和解相关后的自适应滤波器输出yD(n)；E、计算误差信号e(n)及解相关后的误差信号eD(n)；F、计算成比例矩阵G(n)；G、计算M估计中用于迭代的稳健解相关后的误差信号H、计算步长参数μ(n)；I、更新自适应滤波器的抽头权向量，并进入下一时刻的处理。本发明对冲击噪声有好的鲁棒性外，还具有收敛速度快、稳态误差好的优点。

摘要： 本发明公开一种变步长LMS自适应滤波器的磁轴承转子振动补偿方法，对六极径向混合磁轴承转子的不平衡作补偿，将当前n时刻的位移差值与对应的n‑1时刻的补偿信号值分别作差，得到n时刻X、Y方向误差瞬时值，采用类箕舌线函数模型计算出步长因子，基于步长因子自适应调整权值系数，计算出X、Y方向当前n时刻的补偿信号值，当误差瞬时值大于或等于误差阈值时，将位移差值与当前n时刻补偿信号值作差，获得转子振动补偿差值；本发明采用变步长LMS算法，在算法收敛初期提供较长的步长，确保算法有较快的收敛速度，在算法收敛完成阶段，提供较短的步长，使算法在稳态阶段保持较好的稳定性，保证控制精度的同时，使算法收敛速度快且稳态失调低。

摘要： 本发明公开了供热系统仿真建模领域的一种步长自适应的热蒸汽网络稳态仿真方法，所述方法包括以下步骤：步骤一：建立热蒸汽网络代数形式的水力方程组；步骤二：建立热蒸汽网络代数形式的热力方程组；步骤三：形成热蒸汽稳态网络方程组；步骤四：建立热蒸汽网络步长自适应方法。本发明基于热蒸汽在管道网络中传输的稳态运动方程，建立热蒸汽稳态网络方程组，并提出一种步长自适应的方程组解法，使最终求解结果满足预先设定精度，解决在传统仿真过程中的手动调整步长问题。

摘要： 本发明提供了一种基于改进的变步长DDCS自适应算法的降噪拾音方法，包括：步骤1：确定目标拾音单元中的第一振膜与第二振膜；步骤2：基于所述第一振膜与所述第二振膜收集会议声音，并确定所述会议声音的变化特征；步骤3：基于所述会议声音的变化特征并根据预设算法自适应调整所述第一振膜与所述第二振膜的音频信号处理步长，并基于自适应调整结果实现对所述会议声音的降噪拾音处理。通过第一振膜与第二振膜对会议声音进行处理，有利于大幅度降低背景噪音、提升信噪比与拾音清晰度，提高用户体验感。

摘要： 本发明公开了一种计算零维氢气‑空气燃烧反应的自适应步长方法，能够随着反应的进行不断调整时间步长，节省计算时间。在经典的自适应步长策略的基础上，根据氢气‑氧气化学反应模型进行调整，随着反应的进行不断调整时间步长，节省计算时间。相比于龙格库塔法，本发明方法可以节省大量的计算量，易于实现自适应步长的计算。本发明方法基于Gear方法，即一种求解常微分方程组的隐式多步法，根据氢氧燃烧的特征进行了一些改进，使得氢氧燃烧的计算更加稳定、高效。