期刊文献+
共找到47篇文章
< 1 2 3 >
每页显示 20 50 100
基于优化列文伯格-马夸尔特法的SLAM图优化 被引量:5
1
作者 戴天虹 李志成 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期68-74,共7页
针对目前的视觉SLAM技术中存在的非线性优化方法过程复杂、优化速度慢、优化精度低等缺点,在广泛应用的BA非线性优化方法的框架基础之上,对其核心下降策略列文伯格-马夸尔特法进行优化,以便改善传统的列文伯格-马夸尔特法在BA非线性优... 针对目前的视觉SLAM技术中存在的非线性优化方法过程复杂、优化速度慢、优化精度低等缺点,在广泛应用的BA非线性优化方法的框架基础之上,对其核心下降策略列文伯格-马夸尔特法进行优化,以便改善传统的列文伯格-马夸尔特法在BA非线性优化中的不足之处。首先,初始化待优化点处的信赖区域半径;其次,拟定一个扩大倍数,并设定阈值;最后,通过拟定的近似范围限定每次迭代的信赖区间,以达到非线性优化的目的。通过设置对比实验和分析实验的仿真结果,可以得出经过优化后的列文伯格-马夸尔特法下降策略能够加快优化速度,具有优化建图的效果。 展开更多
关键词 BA非线性优化 列文伯格-马夸尔特法下降策略 信赖区域
在线阅读 下载PDF
面向三维重建的自适应列文伯格-马夸尔特点云配准方法 被引量:12
2
作者 曾俊飞 杨海清 吴浩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第3期137-142,共6页
针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素... 针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素栅格滤波相结合的方式进行降噪预处理;然后,对滤波后的点云进行分层,剔除位于层外的外点数据,以提高后续点云配准的精度;针对传统点云特征描述方法计算量大的问题,使用平滑度参数提取点云特征,以提升点云配准的效率;最后,根据点云特征建立帧间点到线及点到面的约束关系,采用改进的列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)方法完成点云配准,构建较理想的三维重建模型。实验结果表明,提出的点云配准方法适用于室内及室外场景的三维重建,环境适应性强,且点云配准精度和效率都有较大提升。 展开更多
关键词 三维重建 点云配准 点云特征 平滑度 列文伯格-马夸尔特
在线阅读 下载PDF
解约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法 被引量:2
3
作者 王贵峰 凌晨 《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》 2013年第4期83-86,共4页
该文考虑非光滑约束方程组的求解问题。首先将问题转化为等价的无约束方程组,然后给出一个光滑化列文伯格-马夸尔特算法。该算法在每步迭代中,只需求解一个线性方程组。该算法具有全局收敛性,并在局部误差界条件下,具有局部二次收敛性... 该文考虑非光滑约束方程组的求解问题。首先将问题转化为等价的无约束方程组,然后给出一个光滑化列文伯格-马夸尔特算法。该算法在每步迭代中,只需求解一个线性方程组。该算法具有全局收敛性,并在局部误差界条件下,具有局部二次收敛性质。数值试验结果表明,该算法具有良好的实际计算效果。 展开更多
关键词 光滑化技术 强半光滑性 列文伯格-马夸尔特算法 收敛性分析
在线阅读 下载PDF
求解非光滑约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法 被引量:1
4
作者 王贵峰 张杰 《淮北师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第4期31-36,共6页
文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只... 文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只需求解一个严格凸二次规划问题且算法.具有全局收敛性和局部二次收敛性;最后给出数值实验. 展开更多
关键词 凸组合 光滑函数 列文伯格-马夸尔特算法 收敛性分析
在线阅读 下载PDF
基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法 被引量:3
5
作者 李芳 陆安祥 王纪华 《食品安全质量检测学报》 CAS 2016年第3期1152-1158,共7页
目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分... 目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分分析(PCA)提取特征参数,随机选取训练集、校正集、预测集样品个数分别为42、21、21。以均方差(MSE)、校正决定系数(R^2)、校正标准差(SEC)、验证决定系数(r^2)、预测标准差(SEP)和相对预测误差(RPD)为评价指标,同时分析比较LM-BP-ANN、BP-ANN、PLS三种算法的建模结果,并利用模型预测土壤重金属含量。结果实验确定隐含层神经元数目、学习率和迭代次数值依次为:6、0.1和8,3种建模方法中LM-BP-ANN效果最优,模型的相关系数高于0.98,表明模型有效。结论模型分析快速,可用于实际土壤样品中重金属含量的检测,对于改进X射线荧光光谱仪的检测准确度有着重要的意义。 展开更多
关键词 列文伯格-马夸尔特算法 反向传播神经网络 X射线荧光光谱
在线阅读 下载PDF
基于凸组合的列文伯格-马夸尔特算法 被引量:1
6
作者 王贵峰 《商丘师范学院学报》 CAS 2019年第3期18-21,共4页
在列文伯格-马夸尔特算法(L-M)在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术(convex combination skill),将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有... 在列文伯格-马夸尔特算法(L-M)在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术(convex combination skill),将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有的步长做出改进,提出一种新的CMLM算法,该算法每步迭代中,可以根据实际情况调整步长,并只需求解一个线性方程组.该算法全局收敛,并在局部误差界条件下,局部二次收敛.数据实验结果表明,该算法具有良好的计算效果. 展开更多
关键词 凸组合 光滑技术 列文伯格-马夸尔特算法 收敛性分析
在线阅读 下载PDF
一种基于列文伯格-马克夸特的高精度荧光寿命计算成像方法(英文) 被引量:2
7
作者 刘洋 周燕 刘育梁 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2015年第10期158-162,共5页
介绍了一种用于荧光寿命图像数据分析的高精度列文伯格-马克夸特(LM)迭代算法。该算法的性能经过标准荧光寿命试剂以及生物图像的算法验证。该算法适用于不同的荧光衰减模型,相对于普通的非线性最小二乘估计方法具有更高的精度。结果表... 介绍了一种用于荧光寿命图像数据分析的高精度列文伯格-马克夸特(LM)迭代算法。该算法的性能经过标准荧光寿命试剂以及生物图像的算法验证。该算法适用于不同的荧光衰减模型,相对于普通的非线性最小二乘估计方法具有更高的精度。结果表明,列文伯格-马克夸特算法是一种高精度、适用性广的荧光寿命图像计算方法,可以满足生物学、生物化学、生物物理学、医学诊断等实际应用的需求。 展开更多
关键词 成像系统 列文伯格-马克夸特 非线性最小二乘优化方法 门控荧光寿命成像系统 荧光寿命图像
原文传递
基于向导点法反演水文地质参数 被引量:1
8
作者 何金沙 李春光 +2 位作者 吕岁菊 杨佩瑶 黄传霁 《节水灌溉》 北大核心 2021年第10期13-17,共5页
为了研究观测井与向导点布置范围以及水文地质参数初值对反演结果的影响,利用二维承压含水层理想模型,分别建立观测井、向导点不同分布范围(占研究区面积16%、36%、64%、81%和100%)以及不同渗透系数场初值的地下水反演模型,讨论其反演... 为了研究观测井与向导点布置范围以及水文地质参数初值对反演结果的影响,利用二维承压含水层理想模型,分别建立观测井、向导点不同分布范围(占研究区面积16%、36%、64%、81%和100%)以及不同渗透系数场初值的地下水反演模型,讨论其反演规律。其中,初始渗透系数场与实际渗透系数场之间的均方根误差记作R1,表示先验信息精度;初始渗透系数场经过PEST程序反演后的结果称为渗透系数估计场,与实际渗透系数场之间的均方根误差记作R2,表示参数估计精度,R2值越小反演精度越高。结果表明:随观测井、向导点分布范围增加,相应模型的R2值先减小后逐渐保持稳定;同时随向导点分布范围的增加,调用Modflow程序与优化迭代的次数减少;R1值增加,不同渗透系数初值模型的R2值、Modflow程序调用次数与优化迭代也会增加。由此看出,观测井与向导点分布范围越大,初始渗透系数场越接近真实值,反演结果越理想。研究成果为观测井与向导点的科学布置以及初始渗透系数场的取值提供了理论依据,有助于向导点法的推广。 展开更多
关键词 向导点法 向导点分布范围 观测井分布范围 地质参数反演 高斯-马夸尔特-列文伯格迭代算法 PEST
在线阅读 下载PDF
柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测
9
作者 张帆 马庆国 +3 位作者 王子玉 曹如楼 李超凡 裴毅强 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期473-481,共9页
基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、... 基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度. 展开更多
关键词 柴油机 Wiebe燃烧模型 列文伯格-马夸尔特算法 神经网络 随机森林算法
在线阅读 下载PDF
基于LM方法的麻花钻刃带宽度测量研究
10
作者 周正 台立钢 +1 位作者 陈志远 张禹 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期480-488,共9页
提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的... 提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的点进行拟合,得到刃带宽度曲线并求其拐点,求取麻花钻刃带宽度的数据。最后进行对比实验,用LM方法对未处理的M35直径2.5 cm的刃带图像进行处理得到刃带宽度1.467 mm,测量误差0.467 mm。改进后的测量结果为0.853 mm,测量误差为0.147 mm。 展开更多
关键词 几何量计量 麻花钻刃带宽度 列文伯格-马夸尔特方法 二值化算法 视觉测量
在线阅读 下载PDF
基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法
11
作者 杨彦霞 王普 +2 位作者 高学金 高慧慧 齐泽洋 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期38-49,共12页
针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,H... 针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络(radial basis function neural network RBFNN) 自组织 列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt LM)算法 混合双层 优化学习 泛化性能
在线阅读 下载PDF
基于LM算法的CRDS绝缘气体特征分解产物H_(2)S检测技术
12
作者 张欣冉 吴芳芳 +3 位作者 吕浩楠 钱文超 蒋安昊 张潮海 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期141-149,168,共10页
光腔衰荡光谱法(cavity ring-down spectroscopy,CRDS)以其灵敏度高、检测速度快等优势,被应用于绝缘气体特征分解组分H2S的在线检测领域,对绝缘电气设备的故障状态诊断具有重要意义。衰荡时间作为进行浓度计算的关键参数,如何拟合出衰... 光腔衰荡光谱法(cavity ring-down spectroscopy,CRDS)以其灵敏度高、检测速度快等优势,被应用于绝缘气体特征分解组分H2S的在线检测领域,对绝缘电气设备的故障状态诊断具有重要意义。衰荡时间作为进行浓度计算的关键参数,如何拟合出衰荡曲线实现衰荡时间的准确求解成为该技术领域的一大难点。而衰荡曲线的高精度拟合算法是决定CRDS精度的关键因素,选取STM32F407型号的单片机建立衰荡曲线模型,通过列文伯格-马夸尔特(LevenbergMarquardt,LM)算法对H2S气体在1578.1 nm处采集到的衰荡信号进行拟合并搭建CRDS实验平台进行验证,基于LM算法进行了仿真与实验,同时与最小二乘法进行对比。仿真结果显示,单片机拟合决定系数R2达到了0.996,与离线软件平台高度接近。在不同的气体浓度下的实验结果表明,拟合精度呈上升趋势。通过浓度标定实验实现了微量H2S的准确测量,气体实际值与测量值的相关系数为0.9925,结果的绝对误差不超过0.5×10-6。与基于最小二乘法的浓度测量结果相比,基于LM算法的浓度数据均方根值更小,检测准确性更高。 展开更多
关键词 光腔衰荡光谱法 列文伯格-马夸尔特算法 STM32单片机 衰荡时间 非线性拟合
在线阅读 下载PDF
基于深度信念网络的短期负荷预测方法 被引量:176
13
作者 孔祥玉 郑锋 +2 位作者 鄂志君 曹旌 王鑫 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期133-139,共7页
电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐... 电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐层预训练和微调,以及模型的应用等步骤。在模型参数预训练过程中,采用高斯—伯努利受限玻尔兹曼机(GB-RBM)作为堆叠组成深度信念网络的第1个模块,使其能够更有效地处理对负荷有影响的多类型实值输入数据;并采用无监督训练和有监督训练相结合的部分有监督训练算法进行预训练;利用列文伯格—马夸尔特(LM)优化算法微调预训练阶段得到的网络参数,使其更快收敛于最优解。最后,以实际负荷数据进行算例分析,结果表明,在训练样本较大且负荷影响因素复杂的情况下,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 受限玻尔兹曼机 深度信念网络 列文伯格—马夸尔特算法
在线阅读 下载PDF
Efficient Inverse Analysis for Solving a Coupled Conduction,Convection and Radiation Problem Involving Non⁃gray Participating Media
14
作者 HE Zheng CAO Zhenkun +2 位作者 CHENG Xiang CUI Miao LIU Kun 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第5期621-631,共11页
The presence of non-gray radiative properties in a reheating furnace’s medium that absorbs,emits,and involves non-gray creates more complex radiative heat transfer problems.Furthermore,it adds difficulty to solving t... The presence of non-gray radiative properties in a reheating furnace’s medium that absorbs,emits,and involves non-gray creates more complex radiative heat transfer problems.Furthermore,it adds difficulty to solving the coupled conduction,convection,and radiation problem,leading to suboptimal efficiency that fails to meet real-time control demands.To overcome this difficulty,comparable gray radiative properties of non-gray media are proposed and estimated by solving an inverse problem.However,the required iteration numbers by using a least-squares method are too many and resulted in a very low inverse efficiency.It is necessary to present an efficient method for the equivalence.The Levenberg-Marquardt algorithm is utilized to solve the inverse problem of coupled heat transfer,and the gray-equivalent radiative characteristics are successfully recovered.It is our intention that the issue of low inverse efficiency,which has been observed when the least-squares method is employed,will be resolved.To enhance the performance of the Levenberg-Marquardt algorithm,a modification is implemented for determining the damping factor.Detailed investigations are also conducted to evaluate its accuracy,stability of convergence,efficiency,and robustness of the algorithm.Subsequently,a comparison is made between the results achieved using each method. 展开更多
关键词 inverse problem coupled heat transfer problem Levenberg-Marquardt algorithm
在线阅读 下载PDF
基于LM法的光束法平差巡视器导航定位 被引量:12
15
作者 马友青 贾永红 +1 位作者 刘少创 贾阳 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期489-493,共5页
光束法平差是一种通过高斯牛顿法进行最优估计的方法,在利用相机图像进行巡视器导航定位时起着重要的作用.为获得在缺少足够控制信息的月面环境下的高精度定位信息,提出一种利用列文伯格-马夸尔特算法(LM算法)代替高斯牛顿算法,进行图... 光束法平差是一种通过高斯牛顿法进行最优估计的方法,在利用相机图像进行巡视器导航定位时起着重要的作用.为获得在缺少足够控制信息的月面环境下的高精度定位信息,提出一种利用列文伯格-马夸尔特算法(LM算法)代替高斯牛顿算法,进行图像光束法平差的巡视器导航定位方法.根据LM算法的核心思想和巡视器图像的构网特征,构建光束法平差模型,并给出了合适的阻尼策略和验后权估计方法.实验结果表明,基于LM算法的光束法平差巡视器导航定位,可以克服高斯牛顿算法适用性弱的缺点,具有较高的定位精度和理想的收敛速率. 展开更多
关键词 光束法平差 高斯牛顿法 列文伯格-马夸尔特法 导航定位 验后权估计
在线阅读 下载PDF
弧齿锥齿轮齿面的高精度修形方法 被引量:19
16
作者 苏进展 贺朝霞 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期91-96,104,共7页
为了改善齿轮的啮合传动性能,提出基于Ease-off的弧齿锥齿轮齿面修形优化方法.通过预置齿轮副重合度、对称抛物线传动误差及接触椭圆参数,分别沿接触路径和啮合线对小轮齿面进行双向修形,获得目标齿面;建立最小二乘法优化模型,采用基于... 为了改善齿轮的啮合传动性能,提出基于Ease-off的弧齿锥齿轮齿面修形优化方法.通过预置齿轮副重合度、对称抛物线传动误差及接触椭圆参数,分别沿接触路径和啮合线对小轮齿面进行双向修形,获得目标齿面;建立最小二乘法优化模型,采用基于置信域策略的列文伯格-马夸尔特优化算法反求与目标齿面高精度逼近的小轮机床调整参数.算例表明,经过有限次迭代优化,可获得逼近目标齿面的一组机床调整参数,实现预置传动性能,且齿面偏差不大于2.0μm;齿轮副的设计重合度、传动误差幅值及接触椭圆参数对修形优化的迭代次数和精度有直接的影响. 展开更多
关键词 弧齿锥齿轮 齿面修形 传动误差 重合度 列文伯格-马夸尔特法
在线阅读 下载PDF
燃料油中有机硫化物在不同色谱柱上的定量结构保留关系(QSRR)的研究 被引量:4
17
作者 张晓彤 石丽华 +2 位作者 宋丽娟 孙兆林 孙挺 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期94-99,共6页
硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱... 硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱保留关系研究。采用GA-MLR方法选取模型的输入参数,并将筛选得到的描述符:一阶分子连接性指数(~1χ)、二阶分子连接性指数(~2χ)、电子能(EE)、Y轴偶极(D_y)用于BP神经网络、L-M ANN人工神经网络定量结构保留(QSRR)模型的构建。结果表明:3种方法所建立的定量模型均具有较强的稳定性和良好的预测能力,其相关系数均在0.98以上,但L-M ANN模型的预测结果稍好于其它2种方法;L-M ANN算法首次被应用于燃料油中有机硫化物定量结构-气相色谱保留关系的研究中,效果十分理想,表明L-M ANN算法可以作为一种替代性的建模方法用于物质的定量结构保留关系的研究中。 展开更多
关键词 燃料油 有机硫化物 色谱保留行为 遗传算法-多元线性回归法 BP神经网络 列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法 气相色谱硫化学发光检测法
在线阅读 下载PDF
光腔衰荡光谱法中衰荡时间的优化提取 被引量:5
18
作者 姜亚军 赵建林 杨德兴 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1740-1745,共6页
采用列文伯格-马夸尔特算法(L-M)和最小二乘法(LS)对带有高斯白噪音的两种模拟衰荡信号进行了拟合分析.结果表明:L-M相对于LS所得结果更准确,相对误差更小,抗噪音能力更强,且重复性更好.搭建了两种光腔衰荡光谱法系统,分别得到连续和脉... 采用列文伯格-马夸尔特算法(L-M)和最小二乘法(LS)对带有高斯白噪音的两种模拟衰荡信号进行了拟合分析.结果表明:L-M相对于LS所得结果更准确,相对误差更小,抗噪音能力更强,且重复性更好.搭建了两种光腔衰荡光谱法系统,分别得到连续和脉冲衰荡信号,依据理论分析结果对实验数据进行了处理,所得结论与模拟结果一致. 展开更多
关键词 衰荡时间 光腔衰荡光谱法 最小二乘算法 列文伯格-马夸尔特算法
在线阅读 下载PDF
基于相似日LM神经网络的高校图书馆能耗预测 被引量:4
19
作者 王茜 于军琪 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2022年第3期459-465,共7页
图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国... 图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国某高校图书馆为例,首先通过统计分析的方法得到影响图书馆能耗较为重要的因素,即室内人员、开放策略及气温.然后利用模糊聚类法划分相似日,依据相似日将原有数据进行筛选.接着将处理后的数据对预测模型进行训练.最后将改进后的预测模型与原预测模型的各项指标进行对比分析.依据对比结果可知,改进后模型的平均绝对百分比误差和均方误差分别降低了1.28%和23.06,拟合度提高了0.0421. 展开更多
关键词 能耗预测 高校图书馆 相似日 列文伯格-马夸尔特算法
在线阅读 下载PDF
改进的LM神经网络工程地质综合评价模型 被引量:3
20
作者 王明生 吕希奎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第36期234-237,共4页
以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境... 以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境中,实现了评价结果的三维可视化,实现对地质条件进行直观分析和评价。实例验证表明,基于步长自适应调整的LM神经网络具有准确度高、速度快的优点,是一种较为理想的工程地质综合评价方法。 展开更多
关键词 列文伯格-马夸尔特神经网络 工程地质 预测评价 步长自适应调整
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 3 下一页 到第
使用帮助 返回顶部