Study on Adaptive Fuzzy Control System Based on Gradient Descent Learning Algorithm
基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究
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bp 算法基于梯度下降原理,是一种局部寻优算法.
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基于K-均值聚类算法、梯度下降算法和PSO算法优化的RBF网络模型计算的权证理论价格与实际价格的趋势基本一致。
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Nonlinear Gradient Descent Algorithm Theories and Its Analysis for the Stability of Hopfield Network
非线性梯度下降算法理论及其对Hopfield网络稳定性的分析
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在得到门限模型的Euler-Lagrange方程后,我们利用梯度下降法实现数值计算。
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设计了一种统一潮流控制器(UPFC)模糊辅助控制器,能够阻尼互联系统之间功率低频振荡,分别使用遗传算法和梯度下降法实现了模糊阻尼控制器(FDC)的参数优化。
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对于参数的学习,提出了一种适用于分类器的可微经验风险函数,该函数能够有效地利用梯度下降法进行最小化。
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在对BP神经网络的各个参数进行充分分析后,引用了LM(Levenberg-Marquardt)经典优化算法来取代传统的最速梯度下降法作为BP网络的训练函数。
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基于数据挖掘思想,使用兴趣度度量和改进的梯度下降法,提出一种新的、具有自学习能力的模糊方法来建模和预测混沌时间序列。
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新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;
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以汽包水位为对象.结合机理分析确定原始变量作为神经网络的输入.通过k均值聚类法则与梯度下降法实现了网络的学习功能.并最终建立了基于RBF神经网络的软测量模型。
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打分模型使用正例概念集合和反例概念集合来引导筛选过程,采用主动学习策略结合随机梯度下降算法更新参数。
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基于上述两种设计理念,提出了一种新的FIR滤波器设计算法。该算法采用最陡梯度下降法来对平方误差最小化下的最佳滤波器系数进行迭代修正,得到最佳结果。
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本文采用全局寻优的遗传算法(GA)和基于梯度下降的局部寻优反传算法(BP)相结合来训练网络,使网络的连接权在不断迭代过程中自适应演化。
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介绍了一种环境特征判别学习的Robust语音识别方法,该方法基于最小分类错误准则利用梯度下降法迭代地学习环境特征,实现了高噪声背景下命令语音识别系统。
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Stochastic parallel gradient descent algorithm for adaptive optics system based on Zernike mode
基于Zernike模式的自适应光学系统随机并行梯度下降算法
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为此提出一种基于对角递归神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法,并给出一种基于误差梯度下降的在线学习算法,同时证明了闭环控制系统在Lyapunov意义下的稳定性。
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