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基于L-M算法的神经预测控制初值问题研究 预览
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作者 许鹏 李绍铭 《荆楚理工学院学报》 2019年第2期18-24,共7页
针对神经网络预测控制因滚动优化算法初始值选择不当而降低控制性能的问题,提出一种通过粒子群算法对初始值进行动态选取的方法。通过RBF神经网络建立预测模型,使用L-M算法滚动优化求解控制量,利用PSO算法的全局快速收敛能力动态确定L-... 针对神经网络预测控制因滚动优化算法初始值选择不当而降低控制性能的问题,提出一种通过粒子群算法对初始值进行动态选取的方法。通过RBF神经网络建立预测模型,使用L-M算法滚动优化求解控制量,利用PSO算法的全局快速收敛能力动态确定L-M算法初始值,通过滚动优化的目标函数可获取粒子适应度值,实现初始值动态更新,并对权重系数λ进行实时修正。Matlab仿真实验结果表明所提方法能够解决初值选取问题,同时改善了控制系统的性能与可靠性。 展开更多
关键词 模型预测 RBF L-M算法 粒子群算法 初始值
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神经网络在风烟系统含氧量软测量中的应用 预览
2
作者 马良玉 左晓桐 王永军 《自动化仪表》 CAS 2019年第3期12-16,22共6页
风烟系统烟气含氧量是影响锅炉效率的一个重要因素,其测量结果对评价燃烧经济性指标有重要作用。由于炉内燃烧过程复杂且烟气含氧量影响因素多,现场含氧量的直接测量往往存在滞后且精度较差。近年来,基于相关参数建模的软测量方法在电... 风烟系统烟气含氧量是影响锅炉效率的一个重要因素,其测量结果对评价燃烧经济性指标有重要作用。由于炉内燃烧过程复杂且烟气含氧量影响因素多,现场含氧量的直接测量往往存在滞后且精度较差。近年来,基于相关参数建模的软测量方法在电厂逐渐得以应用。为此,针对某1 000 MW锅炉机组,考虑风烟系统的结构及影响锅炉含氧量的因素,以电厂采集的历史运行数据作为神经网络模型的训练样本和测试样本,建立了基于神经网络的风烟系统含氧量软测量模型。与基于梯度下降法的神经网络相比,采用性能更好的L-M算法作为神经网络训练算法。试验结果表明:基于L-M算法的神经网络模型能够更准确地预测烟气含氧量,为实现锅炉的燃烧优化调整、节煤降耗奠定基础。 展开更多
关键词 风烟系统 含氧量 人工神经网络 软测量 L-M算法 梯度下降法 锅炉效率 火电机组
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L-M优化改进的BP网络模型在水环境承载力评价中的应用研究 预览
3
作者 黄天炎 唐莲 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第5期47-51,共5页
以泾河流域为例,通过对该流域2014-2016年各季节水质与水生态环境指标的提取与测定,构建了能够反映流域水环境整体状况的指标体系和分级标准;然后利用MATLAB语言建立了L-M优化改进的BP网络结构,并科学、准确地评价了泾河流域水环境承载... 以泾河流域为例,通过对该流域2014-2016年各季节水质与水生态环境指标的提取与测定,构建了能够反映流域水环境整体状况的指标体系和分级标准;然后利用MATLAB语言建立了L-M优化改进的BP网络结构,并科学、准确地评价了泾河流域水环境承载力状况。研究表明:L-M算法不仅克服了经典BP网络训练速度慢、局部陷入极小的缺陷,而且可提高输出结果的有效性与准确性;泾河流域2014-2016年的水环境承载力分别为0.67、0.52、0.48,整体处于基本可承载水平,并表现出逐渐下降的趋势。 展开更多
关键词 L-M算法 BP网络 水环境承载力 泾河流域
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基于L-M算法滚动优化的溶解氧浓度预测控制 预览
4
作者 汤铠源 李明河 《荆楚理工学院学报》 2019年第2期13-17,共5页
针对污水处理系统非线性,滞后性以及强耦合等特性,利用BP神经网络建立系统模型,对溶解氧(DO)浓度进行控制。传统预测控制的滚动优化部分使用的是梯度下降算法,难以获取最优控制增量,基于此问题,利用L-M(Levenberg-Marquardt)算法对神经... 针对污水处理系统非线性,滞后性以及强耦合等特性,利用BP神经网络建立系统模型,对溶解氧(DO)浓度进行控制。传统预测控制的滚动优化部分使用的是梯度下降算法,难以获取最优控制增量,基于此问题,利用L-M(Levenberg-Marquardt)算法对神经网络滚动优化部分进行了改进。通过仿真实验,结果表明该方法切实可行。 展开更多
关键词 污水处理 溶解氧浓度 L-M算法 神经网络
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一种新型冗余驱动并联机构位姿正解研究
5
作者 王启明 苏建 +2 位作者 隋振 林慧英 赵礼辉 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期40-47,共8页
针对冗余驱动并联机构建立的位姿正解方程组存在冗余,而釆用的Newton-Raphson迭代法位姿正解时对迭代初值选取较为敏感且计算速度较慢的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的改进BP神经网络模型与基于改进的Genetic Algorithm优... 针对冗余驱动并联机构建立的位姿正解方程组存在冗余,而釆用的Newton-Raphson迭代法位姿正解时对迭代初值选取较为敏感且计算速度较慢的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的改进BP神经网络模型与基于改进的Genetic Algorithm优化BP(GA-BP)神经网络模型,前者可在线计算满足实时性要求,后者可离线训练满足较高精度要求;解决了新型冗余驱动并联机构位姿正解问题。并与常用的基于拟牛顿算法(BFGS)和基于量化共轨梯度算法(SCG)的神经网络模型进行对比分析。结果表明,GA-BP模型和L-M算法模型在误差性能分析上明显优于BFGS拟牛顿与SCG算法模型;L-M算法在计算精度稍逊于GA-BP模型,而GA-BP模型迭代时间较长,因此更适用于离线高精度位姿正解。 展开更多
关键词 冗余驱动并联机构 位姿正解 GA-BP Newton-Raphson迭代法 L-M算法 混合策略
基于人工鱼群与Levenberg-Marquardt混合算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数提取 预览
6
作者 赵越 李琳 刘任 《华北电力大学学报:自然科学版》 北大核心 2018年第6期21-27,51共8页
准确高效地提取J-A磁滞模型参数,是利用该模型模拟磁性元件磁滞特性的首要任务。针对现有J-A模型参数提取方法存在的求解精度低且仿真耗时的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与L-M算法混合的J-A模型参数辨识方法。首先,根据人工鱼群算... 准确高效地提取J-A磁滞模型参数,是利用该模型模拟磁性元件磁滞特性的首要任务。针对现有J-A模型参数提取方法存在的求解精度低且仿真耗时的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与L-M算法混合的J-A模型参数辨识方法。首先,根据人工鱼群算法全局搜索能力强的特点,将其运用于J-A模型参数全局最优解所在区域的定位当中;在满足切换过渡准则后,人工鱼群算法终止迭代并切换至L-M算法;此时,L-M算法利用其局部寻优能力强的优势,将人工鱼群算法提供的最优解作为初始值,快速收敛于全局最优解。仿真及实验结果表明,所提混合算法不仅求解精度较高,同时收敛速度更快。 展开更多
关键词 J-A磁滞模型 参数提取 人工鱼群算法 L-M算法
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基于BP神经网络的长白落叶松人工林林分平均高预测
7
作者 沈剑波 雷相东 +1 位作者 李玉堂 兰莹 《南京林业大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第2期147-154,共8页
【目的】研究BP神经网络模型在树高预测中的应用,分析比较不同森林调查因子及不同神经网络训练算法对平均树高预测的影响,为树高预测提供新的方法。【方法】以吉林省长白落叶松人工林为对象,基于168块固定样地的314个观测数据,运用BP神... 【目的】研究BP神经网络模型在树高预测中的应用,分析比较不同森林调查因子及不同神经网络训练算法对平均树高预测的影响,为树高预测提供新的方法。【方法】以吉林省长白落叶松人工林为对象,基于168块固定样地的314个观测数据,运用BP神经网络建模技术建立了林分平均树高生长模型。输入因子首先加入年龄,然后依次加入立地因子及林木竞争因子,分析立地因子及林木竞争因子对树高的影响。基于Matlab R2016b中的Sigmoid函数和线性函数为神经元的传递函数,分别采用贝叶斯正则化算法和Levenberg-Marquatdt算法(简称L-M算法)对网络进行训练,对比分析了贝叶斯正则化算法和L-M算法作为训练函数的差异。【结果】与L-M训练算法相比,贝叶斯正则化训练算法具有更好的泛化能力。模型中依次加入年龄、立地因子、林木竞争因子后,树高的拟合精度呈现出相同的上升趋势。采用贝叶斯正则化训练算法,当年龄作为输入因子时,决定系数R-2为0.521 0,均方根误差(RMSE)为2.091 7,平均绝对误差(MAE)为1.627 6。加入立地因子后,决定系数R-2提高至0.573 6,提高了10.10%,均方根误差(RMSE)为1.973 6,降低了5.65%,平均绝对误差(MAE)为1.5797,降低了2.94%;在此基础上,加入林木竞争因子后,决定系数R-2为0.845 5,增长了47.40%,均方根误差(RMSE)为1.187 9,下降了39.81%,平均绝对误差(MAE)为0.968 5,下降了38.69%。【结论】利用贝叶斯正则化BP神经网络可以准确地预测长白落叶松人工林的平均高。立地因子及林木竞争因子能够较好地提升林木生长预测的精度,且林木竞争因子对树高的影响明显大于立地因子。 展开更多
关键词 长白落叶松人工林 BP神经网络 贝叶斯正则化算法 L-M算法 立地因子 林木竞争因子
三相不对称T型输电线路参数测量方法研究 预览 被引量:2
8
作者 罗福玲 胡志坚 +1 位作者 倪识远 傅晨宇 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2018年第4期41-49,共9页
传统的T型输电线路参数测量方法基于线路的三相参数对称,没有考虑线路三相不对称对参数测量的影响,而现有的不对称输电线路参数测量方法不适用于含T型接线的特殊输电线路。提出了三相不对称T型输电线路参数测量方法,应用Levenberg-Marqu... 传统的T型输电线路参数测量方法基于线路的三相参数对称,没有考虑线路三相不对称对参数测量的影响,而现有的不对称输电线路参数测量方法不适用于含T型接线的特殊输电线路。提出了三相不对称T型输电线路参数测量方法,应用Levenberg-Marquardt(简称L-M)优化算法求解输电线路非线性参数方程组的参数。通过PSCAD软件对单回不对称线路参数测量方法的仿真,验证了用L-M算法计算非线性方程组参数的可行性。然后对所提出的不对称T型输电线路参数测量方法进行了仿真,验证了所提出的不对称T型输电线路参数测量方法是正确可行的。 展开更多
关键词 不对称线路 T型线路 线路参数 参数测量方法 L-M算法
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基于L-M算法的快中子爆炸物检测方法研究
9
作者 李江峰 苏明 +1 位作者 熊忠华 高凡 《核技术》 CSCD 北大核心 2018年第8期54-60,共7页
比起传统的X射线探测方法,快中子对爆炸物的检测更加准确,因而备受各国研究者的重视。利用中子源的快中子共振连续谱,准确计算待测物体的核素比例以达到检测爆炸物的目的。采用蒙特卡罗程序(Monte Carlo N-Particle code,MCNP)结合中... 比起传统的X射线探测方法,快中子对爆炸物的检测更加准确,因而备受各国研究者的重视。利用中子源的快中子共振连续谱,准确计算待测物体的核素比例以达到检测爆炸物的目的。采用蒙特卡罗程序(Monte Carlo N-Particle code,MCNP)结合中子飞行时间(Time of Flight,TOF)方法模拟了4种爆炸物的中子共振谱,通过伴随γ粒子法测量252Cf源TOF谱,并运用L-M(Levenberg-Marquardt)算法对各核素的相对比例进行拟合计算。考虑时间分辨、中子飞行距离、待测物体厚度以及统计涨落对计算结果的影响,提出了更准确的TOF谱测量方法。研究结果表明,在能量分辨率较好的条件下,L-M拟合算法能较为准确地计算爆炸物的核素比例,最大误差不超过10%;能量分辨变差,物体厚度增大都会造成计算误差增大;统计涨落的影响使得该方法对于中子计数有一定的要求,总计数达到106条件下的误差在可接受范围内。通过拟合快中子共振连续谱的方式能够获得物质的精确的核素比例以实现爆炸物的检测,但是要想将这种方法应用到现场测量中还需要进一步的研究。 展开更多
关键词 快中子共振 爆炸物 蒙卡模拟 L-M算法
基于BP神经网络的牛舍环境预测模型研究 预览
10
作者 马铁民 刘金明 +3 位作者 刘烁 王亚民 王雪 谢秋菊 《江苏科技信息》 2018年第15期16-18,共3页
在规模化养殖中,牛舍环境直接影响着牛的健康及生产能力。实验针对牛舍的主要环境因素——风速、温度、湿度和氨气质量分数进行了连续3天的数据采集,获得72组环境数据,建立了4-9-4三层结构的BP神经网络模型,对牛舍环境进行预测,采用L-M... 在规模化养殖中,牛舍环境直接影响着牛的健康及生产能力。实验针对牛舍的主要环境因素——风速、温度、湿度和氨气质量分数进行了连续3天的数据采集,获得72组环境数据,建立了4-9-4三层结构的BP神经网络模型,对牛舍环境进行预测,采用L-M优化算法对前两天的48组环境数据进行训练,第三天的24组环境数据作为测试样本。仿真实验表明,经过12步达到目标误差,网络收敛速度快、效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为4.62%,大大提高了牛舍环境预测的准确性与及时性。文章建立的环境预测模型可以为牛舍环境预警及控制提供支持,同时也可为其他行业预测模型的建立提供一种可行的思路。 展开更多
关键词 BP神经网络 预测模型 牛舍环境 L-M算法
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探空温度传感器设计与辐射误差修正方法研究 预览
11
作者 周亚 刘清惓 +1 位作者 孙启云 戴伟 《现代电子技术》 北大核心 2018年第24期1-4,9共5页
针对太阳辐射影响探空温度传感器测量精度的问题,设计一种基于24位Σ-Δ模/数转换器的高精度温度测量电路。搭建太阳辐射模拟实验平台并在高低温低气压实验箱中进行实验,提出一种利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法拟合出太阳辐射误差修... 针对太阳辐射影响探空温度传感器测量精度的问题,设计一种基于24位Σ-Δ模/数转换器的高精度温度测量电路。搭建太阳辐射模拟实验平台并在高低温低气压实验箱中进行实验,提出一种利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法拟合出太阳辐射误差修正方程的方法。实验结果表明,该探空温度传感器及其算法将均方根误差从0.88℃降低至0.28℃,提高了探空温度传感器的测量精度,在高空气象探测领域具有一定的应用潜力。 展开更多
关键词 探空温度传感器 测量精度 太阳辐射 24位模/数转换器 误差修正 L-M算法
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基于表面测温等方差拟合的管内流量及温度识别 预览 被引量:1
12
作者 张林 杨立 +1 位作者 寇蔚 范春利 《红外与激光工程》 CSCD 北大核心 2018年第1期111-118,共8页
基于表面测温的管内流量及温度识别问题在红外无损检测领域还处于起步阶段,是目前红外无损检测技术从定性向定量发展的关键理论基础。针对目前流量识别结果较温度识别结果差和基于最小二乘拟合的识别方法精度有限的问题,使用Gnielinsk... 基于表面测温的管内流量及温度识别问题在红外无损检测领域还处于起步阶段,是目前红外无损检测技术从定性向定量发展的关键理论基础。针对目前流量识别结果较温度识别结果差和基于最小二乘拟合的识别方法精度有限的问题,使用Gnielinski关联式建立管道充分发展段的一维传热模型,并采用Levenberg-Marquardt (L-M)算法根据表面检测温度进行管内流体流量及温度的识别。通过理论推导和具体算例得,待识别参数的相对识别误差值与参数灵敏度最大值和参数真实值乘积的绝对值成反比关系,含测温误差的温度分布与基于最小二乘拟合得到的温度分布之间的方差不等于测温误差标准偏差的平方与测温点个数的乘积,同时提出了基于表面测温等方差拟合的管内流量及温度的识别方法。数值实验证明该方法在存在测温误差时仍可以精确识别出管内流量及温度。 展开更多
关键词 红外无损检测 反问题 流量及温度识别 L-M算法 传热
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基于L-M算法的管内流体流量及温度单参数识别 预览
13
作者 张林 杨立 +1 位作者 范春利 刘亚峰 《红外》 CAS 2018年第3期23-28,共6页
管道内部流量及温度的测量在工业生产和工程应用中具有重要作用。采用高温管道一维稳态导热模型探讨了管道外壁面温度随流体流量及温度的变化规律。基于管道外壁面温度,采用列文伯格马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)算法对管道内流... 管道内部流量及温度的测量在工业生产和工程应用中具有重要作用。采用高温管道一维稳态导热模型探讨了管道外壁面温度随流体流量及温度的变化规律。基于管道外壁面温度,采用列文伯格马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)算法对管道内流体流量及温度单参数识别进行了研究,并分析了外壁面上的测温点个数对识别结果的影响。结果表明,流体流量或温度与测温点温度之间是一一对应的;流体流量越小,流体温度越高,则流体流量的识别精度越高;流体流量越大,流体温度越高,则流体温度的识别精度越高;无论存在测温误差与否,流体流量及温度的单参数识别结果均非常精确。 展开更多
关键词 反问题 流体流量 流体温度 L-M算法 传热
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L-M贝叶斯正则化BP神经网络在红外CO2传感器的应用 预览
14
作者 赵久强 王震洲 《河北工业科技》 CAS 2018年第4期273-277,共5页
针对温度会影响红外CO2传感器的输出电压,造成对CO2的浓度检测误差较大的问题,提出了一种基于L-M贝叶斯正则化BP神经网络的温度补偿方法。实验中将传感器输出电压比和温度作为神经网络的输入,CO2浓度作为神经网络的输出,并通过L-M算法... 针对温度会影响红外CO2传感器的输出电压,造成对CO2的浓度检测误差较大的问题,提出了一种基于L-M贝叶斯正则化BP神经网络的温度补偿方法。实验中将传感器输出电压比和温度作为神经网络的输入,CO2浓度作为神经网络的输出,并通过L-M算法和贝叶斯正则化对神经网络进行优化。经过实验仿真证明,在温度补偿后红外CO2传感器测量输出的浓度值最大相对误差为4.557 8%,具有较高的精确度。因此L-M贝叶斯正则化BP神经网络能对红外CO2传感器进行有效的温度补偿,可为相关红外传感器仪器的改进提供参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 红外CO2传感器 BP神经网络 L-M算法 贝叶斯正则化 温度补偿
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基于BP神经网络的光伏系统故障诊断方法 预览 被引量:1
15
作者 俞玮捷 刘光宇 《杭州电子科技大学学报:自然科学版》 2018年第4期52-57,89共7页
在恶劣多变的环境下,光伏发电系统易发生多种故障,简单的监控及故障诊断技术无法实现系统的智能化和信息化。为此,提出一种基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络(BPNN)故障诊断方法。获取光伏阵列的输出电压与电流、逆变器输出电... 在恶劣多变的环境下,光伏发电系统易发生多种故障,简单的监控及故障诊断技术无法实现系统的智能化和信息化。为此,提出一种基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络(BPNN)故障诊断方法。获取光伏阵列的输出电压与电流、逆变器输出电压、直流负载电压、辐照度和温度数据,通过LM-BPNN算法挖掘出运行数据与故障模式之间的隐含映射关系,从而识别出光伏发电系统多种故障类型。最后,通过自制光伏电站模拟平台验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电系统 BP神经网络 L-M算法 多类型故障 故障诊断
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基于脉冲相位的缺陷深度定量辨识 预览
16
作者 黎敏谦 陈林 张凌海 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第1期95-98,共4页
为了改进传统脉冲相位检测法在缺陷深度检测中存在的不足,提出了利用检测表面相位信息来进行缺陷深度反演识别的方法,研究了初始假设、窗口时间以及测温误差对缺陷深度识别的影响。研究结果表明在无测温误差时,在不同初始假设、缺陷... 为了改进传统脉冲相位检测法在缺陷深度检测中存在的不足,提出了利用检测表面相位信息来进行缺陷深度反演识别的方法,研究了初始假设、窗口时间以及测温误差对缺陷深度识别的影响。研究结果表明在无测温误差时,在不同初始假设、缺陷深度和窗口时间下,缺陷深度都准确的识别;识别精度会随随机误差的增大而减小而均匀误差不改变识别精度,并且在较大的随机误差下仍有较好的识别精度,表明了利用检测表面相位进行缺陷深度反演辨识的可行性。 展开更多
关键词 脉冲相位 无损检测 缺陷深度 反演识别 L—M算法
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基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究 预览
17
作者 梁杰 晏天 李庆超 《计算机测量与控制》 2017年第12期302-306,共5页
针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最... 针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。 展开更多
关键词 湿度传感器 误差补偿 反向传播网络 共轭梯度算法 拟牛顿算法 L-M算法
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基于改进IGG模型的全景图像拼接缝消除算法 预览 被引量:1
18
作者 瞿中 李秀丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期274-278,共5页
为了提高序列图像拼接得到的全景图的质量,通常将L-M(Levenberg-Marquardt)算法用于图像拼接中变换模型的参数优化,但L-M算法不能消除误匹配点对模型求解的影响。为了消除误匹配点的影响,提出了基于IGG(Instituteof Geodesy & Ge... 为了提高序列图像拼接得到的全景图的质量,通常将L-M(Levenberg-Marquardt)算法用于图像拼接中变换模型的参数优化,但L-M算法不能消除误匹配点对模型求解的影响。为了消除误匹配点的影响,提出了基于IGG(Instituteof Geodesy & Geophysics)函数模型的抗差L-M算法。首先利用IGG算法的迭代过程具有良好的抗粗差能力和可靠的收敛性等特点来优化变换模型,提高图像配准的精准度。然后采用自适应区域的拉普拉斯多分辨和最优拼接缝相结合的方法对拼接结果进行融合,以消除因拼接缝及光照不均而造成的过渡不连续现象。实验结果表明,所提算法不仅有效提高了配准精度,同时还实现了无缝拼接,获得了高质量的无缝拼接全景图。 展开更多
关键词 全景拼接 L-M算法 IGG方法 参数优化 拼接缝消除
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基于Voigt函数拟合的拉曼光谱谱峰判别方法 被引量:5
19
作者 刘铭晖 董作人 +4 位作者 辛国锋 孙延光 戴艳 瞿荣辉 魏芳 《中国激光》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期249-254,共6页
提出了一种新的拉曼光谱谱峰判别算法,采用Voigt函数作为拟合函数,对小波变换脊线寻峰后得到的谱峰进行拟合处理,将拟合前后的谱峰相似度作为判别谱峰的依据,可有效识别与噪声幅值相近的小幅值拉曼信号。通过与已有的两种谱峰判别... 提出了一种新的拉曼光谱谱峰判别算法,采用Voigt函数作为拟合函数,对小波变换脊线寻峰后得到的谱峰进行拟合处理,将拟合前后的谱峰相似度作为判别谱峰的依据,可有效识别与噪声幅值相近的小幅值拉曼信号。通过与已有的两种谱峰判别方法进行对比,在误判率为5%的情况下,该算法准确率提高了60%;在准确率高于90%的情况下,该算法误判率降低了10%。 展开更多
关键词 光谱学 拉曼光谱 Voigt函数拟合 拉曼谱峰判别 L—M算法
优化的BP网络在面部特征点的深度估计 预览
20
作者 宋乐 谷林 +1 位作者 东虎 杜俏俏 《西安工程大学学报》 CAS 2017年第4期551-555,共5页
针对在单张面部照片的三维人脸建模过程中因平面照片上各特征点的第三维度数据缺失导致的三维人脸失真的现象,利用BP神经网络预测人脸部各特征点的深度信息.将神经网络用作函数映射,网络的输入为人脸的平面特征点坐标,网络的输出则是特... 针对在单张面部照片的三维人脸建模过程中因平面照片上各特征点的第三维度数据缺失导致的三维人脸失真的现象,利用BP神经网络预测人脸部各特征点的深度信息.将神经网络用作函数映射,网络的输入为人脸的平面特征点坐标,网络的输出则是特征点对应的深度信息.并采取5种不同优化函数辅助训练BP神经网络的各层权值,同时根据实验结果调整隐含层节点数和网络中各项参数,最终构建一个较为优化的BP神经网络用于特征点深度值的估计.结果表明,经Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化后的神经网络估计结果精确度较高,同时网络的稳定性较好.利用优化后的BP神经网络得到的特征点的深度信息可用于在三维人脸建模过程中特征点位置的确定上. 展开更多
关键词 深度估计 BP神经网络 L-M算法 三维人脸建模 面部特征点
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