局部最小相关论文
移动机器人是一种能够在工作环境中自主移动并完成预定任务的智能系统,是机器人学和智能控制的一个重要研究领域,在工业、农业、民......
针对采用传统人工势场法对双机械臂系统进行路径规划时无法约束双机械臂整体位姿,容易陷入局部极值点的问题,对人工势场法进行改进......
通过理论分析可知，惩罚系数C和核函数参数g的选取对支持向量机的性能有很大影响。木文将PSO快速全局优化的特点应川于SVM的训练......
本文提出基于DGA-NN的配网故障区段诊断模型，该模型是通过双重遗传算法(DGA)对NN结构和权重进行双重优化，故障区段诊断可获得较高的......
K均值算法是最通用的划分聚类算法,然而它有高度依赖初始值和收敛于局部最小的缺点,K调和均值算法采用数据点与所有聚类中心的距离......
基站中空调一般处于无间隔地运行状态，造成大量的无效能耗，缩短了空调的寿命，提出基于多选择遗传智能变频的基站节能控制研究技术，传感......
局部最小问题是ＢＰ算法本身固有缺点。本文针对这一问题，提出了一种改进算法－ＢＰ算法。该算法把较大的学习率能导致网络振荡这一消极因素，成......
9.1.x可为0或12。 注意抵达时刻中的分钟数z或为x+y,或为x+y-60,但因x+y【24+24【60,所以仅可能为z=x+y。 假定火车在行走途中共经......
BP算法具有数学意义明确、学习规则简单等优点，是前向多次神经网络的典型学习算法。但是，BP算法在学习过程中容易陷入局部最小问题。......
本文提出了引入可调因子和遍历局部最小并逃逸的方法,以解决标准BP算法中误差曲面过于平坦导致迭代次数增加、易陷入局部最小的缺......
This paper gives a new definition of the filled function for nonlinear integer programming problem. A filled function sa......
In this paper,a fast neural network model for the forecasting of effective points by DEA model is proposed,which is base......
机器人导航理论和技术是机器人技术和智能控制的一个重要研究领域．一般地可分为基于模型的环境已知的全局导航和基于传感器的环境未......
如何提高字符识别的速度和准确率在车牌识别系统中是很关键的问题。传统的BP算法可以实现非线性函数的映射,经过有监督式的学习规......
BP神经网络易于陷入局部最小点以及收敛速度较慢,为了克服这些缺陷,本文对BP神经网络进行改进。通过对BP神经网络的样本进行采样分......
BP神经网络,有着较好的函数拟合性,但仍存在着网络不收敛、陷入局部最小的风险和收敛速度慢的缺点。对这些缺点的克服,大量的科研......
在约束条件复杂的情况下,采用变权值最小生成树理论优化排水管网平面布置时易得出局部最小的次优解。针对该问题提出了多步寻优算......
针对神经网络迭代过程中易陷入局部极小点的问题,提出一种BP-PSO算法。采用负梯度下降法迭代神经网络中的各项参数,利用得到的权值......
随着社会经济和科技的迅速发展，人们生活与社会生产中的自动化水平日益提高，最能体现自动化程度的机器人随之进入人们的视线。从用于......
