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基于自适应共轭梯度参数估计的顽健卡尔曼滤波语音增强算法

对于加性噪声影响下的语音信号,利用双通道输入建立起来的增广卡尔曼滤波器模型,采用自适应共轭梯度方法对纯净语音和有色噪声干扰模型分别进行参数估计,  (本文共8页) 阅读全文>>

《广西师范学院学报(自然科学版)》2004年02期
广西师范学院学报(自然科学版)

一个新的共轭梯度类型方法

提出一种求解无约束问题的新的共轭梯度类型公式,与此相应的方法在...  (本文共4页) 阅读全文>>

《微波学报》1995年02期
微波学报

多层自适应共轭梯度方法及其在电磁问题中的应用

作者提出的自适应共轭梯度方法是对共轭梯度方法的改进和完善.本文将自适应共轭梯度方法用作多重网格方...  (本文共5页) 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

用于神经网络的带L_(1/2)正则项的共轭梯度学习方法

人工神经网络由于其超强的非线性映射能力,卓越的学习能力以及其广泛的用途,成为许多领域的研究热点.为了提高网络泛化能力,产生更经济的稀疏网络,克服梯度型神经网络学习算法收敛速度慢,容易过快陷入局部极小点,且易产生振荡现象的缺陷.为此本文主要研究带光滑L1/2正则项的批处理共轭梯度型学习方法.首先提出基于修正割线方程的共轭梯度法,并验证了该方法求解标准优化测试问题的有效性.其次提出双自适应参数的共轭梯度法,并对XOR问题搭建神经网络进行测试来验证算法的有效性.然后将双自适应参数的混合共轭梯度法引入BP前馈神经网络训练,提出带光滑L1/2正则项的共轭梯度学习方法.最后针对零阶Takagi—Sugeno模糊推理系统,提出带光滑L1/2正则项的常值学习率共轭梯度学习方法.本文对于这些方法均进行了收敛性分析,它们在数值结果上也展示出了不俗表现.本文的主要内容概括如下:1.第一章绪论部分回顾了神经网络的相关背景知识,介绍了本文的研究目的和研究...  (本文共105页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

一类Krylov子空间方法的加速算法研究

在某些特殊情况下,Krylov子空间方法的残量下降曲线会出现不稳定的现象,如停滞现象,不规则振荡现象等,从而严重影响到Krylov子空间方法的收敛速度。本文以带多右端项的大规模稀疏线性系统为研究对象,针对上述不稳定问题提出两类用于求解对称正定线性系统的新型算法:带自适应重新启动过程的免中断块共轭梯度(Adaptive Restart procedures for the Breakdown-Free Block Conjugate Gradient,简称AR-BFBCG)算法,基于投影的收缩块共轭梯度(Projected variant of the Deflated Block Conjugate Gradient,简称PD-BCG)算法。详细的研究内容与主要成果如下:提出了一种自适应重启的AR-BFBCG方法。基于Powell在1977年针对共轭梯度算法提出的重新启动过程(后命名为:Powell’s restart),以及D...  (本文共53页) 本文目录 | 阅读全文>>

东华理工大学
东华理工大学

AEMT干扰数据的压制及应用研究

空中电场大地电磁法(Air Electric field Magneto-Telluric method,AEMT)的基本的原理是用电场传感器直接测量地表空中的交变电场,用磁场传感器同时观测交变磁场,将所测电场值和磁场值的比值转化为视电阻率,通过对视电阻率的解释,达到查明地下地质体分布特征的目的。本文介绍了AEMT的基本原理,介绍了AMT各种干扰压制的方法。叙述了AEMT干扰数据压制研究的目的及意义,分析了AEMT法噪声的来源,主要有风的干扰、交流电的干扰、测点附近来往车辆、类脉冲噪声、测点附近的不均匀体等。介绍了AEMT借用EH-4系统进行数据采集的工作方式,详细的分析了EH-4的数据结构。用Matlab编写了时间序列Y文件数据读取、Y文件重构、X文件与Z文件的相互转换、傅里叶变换等程序。从AEMT的基本原理上分析,AEMT与AMT方法相比,AEMT没有电极距、电极相对高差、电极接地电阻引起的误差。分析了AEMT方法中高压线与...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>