摘要：本文针对一类非线性连续混沌系统,提出了一种直接的模糊自适应控制方法.该方法通过利用模糊系统逼近某个理想控制器来实现,而模糊控制器中参数的调整是使用梯度下降法设计的,即通过最小化理想控制器与模糊控制器之间误差的二次成本函数来实现.根据Lyapunov稳定性理论,分析了闭环系统的稳定性及跟踪误差的收敛性.最后,通过对Arneodo混沌系统Duffing混沌系统的数值仿真验证了该方法的有效性.

摘要：在求解优化问题时,通常是先有能量函数,然后再得出微分方程以及对应的神经网络。本文以模数转换问题为例,给出了能量函数设计的一般方法,以及如何用梯度下降法由能量函数推倒出电路运动方程,最后给出其电路实现。

摘要：分析了BP神经网络原理及污水处理过程中BP网络模型设计,经过对苏州市某污水厂123组实测数据异点剔除和归一化处理后,对网络进行了训练和学习,30组数据用来检验网络,并用另外70组实测数据进行了实际仿真模拟,分析模拟结果表明,对各出水水质指标的模拟平均相对误差均小于5%,建立BP神经网络活性污泥法污水处理过程模型是有效的、可行的。

摘要：近年,深度学习的快速发展致使越来越多的人从事相关的研究工作.但是,许多研究者在搭建深度神经网络模型时只是根据标准算法或改进算法直接搭建,而对算法本身及影响模型性能的因素不甚了解,致使在许多应用中或多或少存在盲目套用现象.通过研究深度神经网络,选择其中的重要影响因素激活函数进行深入研究.首先,分析了激活函数如何影响深度神经网络;接着对激活函数的发展现状及不同激活函数的原理性能进行了分析总结;最后,基于Caffe框架用CNN对Mnist数据集进行分类识别实验,对5种常用激活函数进行综合分析比较,为设计深度神经网络模型时选用激活函数提供参考.

摘要：近年来,高速发展的科学技术将人工智能带入大众的视野。机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术,引起了众多学者的关注。在机器学习领域,由于目标模型损失函数的复杂性,使得无法快速有效地得到参数估计的表达式,因此,运用基于梯度的优化方法求解该类优化问题很受欢迎,到目前为止最主流的一个算法就是梯度下降法,但在实际应用中,随着数据规模越来越大,传统的梯度下降法训练的过程及其缓慢,已不能够快速有效的解决大规模机器学习问题。所以,在梯度下降方法的基础上进行了改进,提出了随机梯度下降算法。随机方法因其良好的标度特性在大规模应用问题中受到青睐,本文首先详细介绍了梯度下降法、随机梯度下降法及小批量随机梯度下降法三个方法基本思想及其求解最优化问题的具体过程,然后设计数值例子进行模拟实验,并比较三种方法的优劣性,最后通过实验结果得出结论:梯度下降法收敛性较好,但计算效率低,随机梯度下降法计算效率高,而小批量梯度下降法则是介于二者之间。因此在计算大规模的问题时,随机梯度下降法相较于另外两种方法更为有效。

摘要：装配式建筑钢结构表观病害检测过程中,受环境和主观因素影响的细小病害检测性能较低。因此,利用BP算法,设计一种新的装配式建筑钢结构表观病害检测方法。在检测车上搭载工业相机,采集装配式建筑钢结构图像,通过线性灰度拉伸、非线性滤波等方式,进行图像预处理。通过图像灰度共生矩阵,计算出图像纹理特征参数。依托于BP算法,构建包含数个3层神经子网络的表观病害检测模型,并通过自适应调整和训练,实现复杂环境下的装配式建筑钢结构表观病害准确检测。实验结果表明:所提方法输出检测结果的综合指数F1值在0.9以上,满足表观病害检测质量要求,优化了检测质量。

摘要：目前二阶Thevenin等效模型能很好描述电动汽车锂电池非线性特性,但是作为非线性回归模型,该模型存在无法线性化的参数,给参数辨识带来了困难。针对二阶Thevenin锂电池模型参数辨识问题,提出了一种基于梯度下降算法的离线辨识方法。依据脉冲充放电实验所采集的有限量测数据,采用梯度下降算法并构造目标函数,通过递归性地逼近阈值得到辨识结果。仿真结果与实验数据的误差在2%以内,表明该辨识方案的准确有效。该方法为锂电池二阶等效模型的参数辨识提供了一种可行的方法。

摘要：分析表明,在机器学习和人工智能等领域,业界广泛采用梯度下降法来训练参数使得网络模型达到预期目标。然而,传统算法不仅存在收敛速度慢、训练时间长的问题,而且极易陷入局部极值导致算法提前终止,使得结果达不到期望精度。针对上述问题,提出一种新型的基于高斯噪声扰动的随机梯度法,训练过程中通过引入高斯噪声来提高随机搜索能力,并结合先进的优化策略,使得算法有很强的全局搜索能力的同时,还能快速收敛到期望目标,从而满足各类应用场景的快速性和高精度性的要求。仿真结果表明,提出的算法远优于传统算法,且具有更低的时间复杂度。

摘要：针对医学图像灰度分布模糊不确定、噪声污染重等特点,提出了一种新的FLICM的改进算法,以进一步提高医学图像的分割精度和算法抗噪性。对FLICM算法严格按照梯度下降法推导获得新的隶属度和聚类中心表达式,然后设计一种充分利用像素的灰度信息和局部空间信息的FLICM改进算法。相比于原FLICM算法的医学图像分割,其抗噪性能更强,分割精度更高。理论分析和实验测试结果表明,该改进算法更适用于医学临床诊断。

摘要：针对燃煤电厂湿法脱硫系统的浆液pH值控制过程中存在的高度非线性、时滞性及各种不确定性,提出了自优化模糊串级控制策略。经仿真验证及某电厂工程应用,自优化模糊串级控制提高了吸收塔浆液pH值控制系统的稳定性,增强了系统的鲁棒性和适应性。