变步长极化对消迭代滤波算法

分析了定步长自适应极化对消(APC)迭代算法,在此基础上提出了一种变步长的极化对消迭代算法,并分析了该算法的收敛条件和收敛性能。通过Matlab仿真,比较了参数变化对变步长算法收敛速度的影响,并且将定步长算法与变步长算法进行了比较,得出了变步长算法收敛速度更快的结论。     

一种瞬变步长LMS自适应滤波算法

基于规一化起动、平滑递推和ＰＬＳ算法导出了一种新的变步长ＬＭＳ算法。文中分析了起动后的平稳连接和提高起始收敛速度的条件，证明了步长因子μ（ｋ）的瞬变特性及其对减小失调噪声的作用。计算机仿真效果较好，支持了理论分析。     

神经网络自适应学习步长研究

论述了神经网络学习算法的研究现状和存在的问题，分析了ＢＰ算法中学习步长选取的局限性，建立了ＢＰ网络输出误差的非线性规划模型，并根据文献［６］的状态空间混合算法，推导出了一种自适应调整学习步长的公式。推得的学习步长能够利用环境改变的低息反馈不断自动改变。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中。通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

用于RBF-SVM参数搜索的伪梯度动态步长算法

针对基于径向基核函数(RBF)的支持向量机(SVM)超参数选择问题,提出了一种基于差分方程的新算法——伪梯度动态步长算法。该算法根据径向基核函数的特点提出由训练集的空间特性确定的核参数搜索范围,并采用对数刻度表示搜索空间;利用参数空间中SVM在两个临近点的分类精度的变化估计参数的搜索方向,并且随着搜索方向的变化动态调整搜索步长,从而实现较快的搜索。通过与Grid和PSO方法的对比实验,表明该算法具有良好的性能。     

凸可行问题的一种次梯度投影算法

提出了一种次梯度投影算法,解决凸可行问题,该算法在迭代过程中采用Armijo线搜索规则计算预测步长,且进一步给出一个校正步长规则,从而提高了算法的收敛性和收敛效果.最后给出了数值实例,表明算法的有效性.     

论步频和步长的关系

步频和步长是决定跑速度的重要因素。二者互相制约又相辅相成。本文论述了步频和步长的决定因素并分析了步频与步长的关系。通过保持步长加快步频,保持步频加大步长,或既增加步长又加快步频等都可以达到提高跑速的目的。片面提高步频或步长都无益于速度的提高。要根据运动员的具体身体条件和训练水平确定步长和步频的适宜组合比例并据此制定切实可行的训练方案。     

基于管管相贯的五轴插补算法的研究

针对目前等离子数控切割机进行管管相贯坡口切割过程中,管端相贯数学模型有局限性、插补算法尚不完善等问题,文章通过对各类管管相贯进行分析,提出统一的坡口相贯线数学模型,在该模型的基础上,提出变步长相贯线的五轴插补算法,最后在切割运动方案的基础上,完成机床逆解的理论计算。仿真结果显示,该算法在保证切割效率的前提下,实现了加减速控制,保证加工稳定性,提高切割加工精度。     

从生物力学的角度探讨影响跑速的两大因素

在田径运动的径赛项目中,速度是衡量运动员成绩好坏的惟一标准,而决定速度的绝对因素只有两个--步长和步频.从生物力学的角度去分析和探讨这两个因素,可以为教练的科学训练、运动员的科学练习提供有力的依据.     

通信光纤系统中暗孤子串的相互作用

采用分裂步长Fourier变换法 ,计算模拟了通信光纤系统中暗孤子串的相互作用 .结果表明 ,等初始间距的暗孤子串的相互作用不像明孤子那样复杂 ,非等初始间距的暗孤子串的传播表现出多样性 .但当初始间距离Δ≥ 5时 ,非等初始间的暗孤子串也保持原样地传输到6 0的归一化距离上 .     

基于多节点姿态信息融合的行人步长估计算法

针对单节点行人惯性定位算法中步长计算精度较低的问题,提出了一种基于多节点运动姿态信息融合的行人步长估计算法。首先,根据行走时足部节点Z轴加速度与X轴角速度的波峰、波谷值变化特征检测行人的步态;其次,通过腿部4个节点X轴角速度的波峰及波谷值变化特征,对足跟着地动作的识别进行约束;最后,结合行人双腿长度信息、步态检测结果及腿部俯仰角信息解算得到行人步长。实验数据表明,该步长估计算法能与身体多个部位的运动信息相结合,行人步长平均估计精度可达98.9%。     

一种新的凸二次规划的内点算法

提出了一个新的求解凸二次规划的内点算法 算法基于原始 -对偶仿射尺度算法的思想 ,每步迭代只须解一个线性方程组 ,通过适当选取步长 ,算法具有多项式计算复杂性     

一种新的基于分裂法的矢量量化算法

提出了一种新的适合于矢量量化技术的码书设计算法,它的主要思想是依据等误差准则和分区域收敛性质,对满足迭代终止条件的质心区域进行标记,以后不再对已标记区域进行迭代,每一步迭代执行基于分裂码字的改进LBG算法.该算法简单,能极大地提高训练速度,并得到较低的失真,而且还适合于并行计算.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效的并优于其它算法.     

补偿模糊神经网络的改进及实例分析

建立了一种改进的补偿模糊神经网络系统,使模糊系统较强的知识表达能力与神经网络强大的自学习能力优势互补.并提出了一种动态调整学习步长的机制,能够避免较大震荡现象的出现;同时加快了迭代速度,最后将该方法应用到预测我国第三产业的产值比重中,结果较为满意;与常规神经网络相比,迭代速度和误差精度都有大大的提高;实践证明该方法值得进一步推广运用.     

宽频带ADM系统分析与实验研究

实现了处理宽频带信号的自适应增量调制(ADM)及解调系统,并对该系统进行了一系列研究,实验结果与理论分析基本一致,系统在10Hz～10kHz工作带宽范围内具有良好的响应能力,其采样率、步长数和记忆比特均可变,适合不同条件下的应用要求。本研究在音乐信号处理实验上获得了满意的结果,对于语音、地震等信号的处理亦具有广泛的应用前景。     

编程考试中源程序的机器评卷算法

提出了机器评卷情况下用于测试考生编程能力的考试题型及依据源程序进行机器评卷的一种评卷算法 .对被评程序运行过程中可能存在的死循环进行了识别 ,并找到了一种强制终止死循环的算法 ,试用表明该算法是有效的 .     

步长与步频的合理组合对100米跑成绩的影响

文章采用文献资料法,研究了中外优秀男女100米跑运动员步频、步长的特点,比较了他们之间的差异,分析了影响中国优秀100米跑运动员成绩落后的原因,并得出结论:保持合理速度,比追求最大的速度更能提高100米运动的成绩,建立步长和步频的合理组合模式是提高运动成绩的有效途径。     

一种基于扩展Infomax的自适应学习算法

独立向量分析根据信源统计独立特性对观测信号进行分离运算,扩展Informax算法既能分离超高斯信号,也能分离亚高斯信号,得到广泛的应用。本文基于扩展Infomax算法特点,提出了一种自适应的学习算法,该算法使得学习步长根据信号的代价函数变化而变化,克服了扩展Infomax算法在稳态步长调整过程中的不足,仿真结果证实了该算法的有效性。     

一类正交多项式的两种并行算法

通过修正计算Chebyshev多项式的Forsythe算法和Clenshaw算法 ,提出了求解一类正交多项式的两种并行算法 ,并对其稳定性进行了分析 .     

输入受限不确定广义系统的离线鲁棒预测控制

针对带有输入约束的多面体不确定广义系统,利用线性矩阵不等式和椭圆不变集方法,提出了一种离线鲁棒预测控制算法.该算法在输入受限的条件下,将一部分在线计算转移到离线设计上,离线部分的设计降低了在线优化问题的计算量.数值仿真验证了算法的可行性.