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基于改进Adam算法的胃肠镜图像分类方法 认领 引用 被引量：1
1
作者 孙海静 崔佳琪 +3 位作者 邵一川 赵骞 张乐 李刚 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期53-60,90,共8页
提出一种针对胃肠镜图像分类任务优化的改进Adam算法。该算法通过引入学习率衰减和自适应梯度正则化,有效提升了模型在胃肠镜图像上的分类性能和收敛速度。学习率衰减根据梯度变化调节学习率,以加快收敛并减少振荡;自适应梯度正则化能... 提出一种针对胃肠镜图像分类任务优化的改进Adam算法。该算法通过引入学习率衰减和自适应梯度正则化,有效提升了模型在胃肠镜图像上的分类性能和收敛速度。学习率衰减根据梯度变化调节学习率,以加快收敛并减少振荡;自适应梯度正则化能够减少过拟合,提高泛化能力。为验证改进后算法的有效性,在公开的Kvasir数据集上进行了实验,取得了67.67%的准确率,与Adam、SGD、AdamW等算法相比有所提高。 展开更多
关键词 深度学习 改进Adam算法 学习率衰减 自适应梯度正则化 胃肠镜图像分类
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LMAdam:Enhancing Adam via Linear Multistep Discretization 认领 引用
2
作者 Liangming Chen Longbang Wang +1 位作者 Long Jin Jun Wang 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2026年第1期161-169,共9页
In this paper,we propose a learning algorithm termed linear multistep adaptive moment(LMAdam) to enhance the adaptive moment(Adam) algorithm for machine learning.Considering Adam as a single-step discretization of its... In this paper,we propose a learning algorithm termed linear multistep adaptive moment(LMAdam) to enhance the adaptive moment(Adam) algorithm for machine learning.Considering Adam as a single-step discretization of its continuous counterpart,we develop the LMAdam algorithm based on a linear multistep discretization scheme.We design a feedforward neural network for learning the coefficients of the multistep terms with ensured consistency and select the coefficients to ensure zero stability of the multistep terms.We experimentally demonstrate the superiority of the LMAdam via extensive experimentation on benchmark datasets for training various deep neural networks in three applications. 展开更多
关键词 Adaptive moment(Adam)algorithm continuous dynamic deep learning multistep discretization
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基于Adam-RBF神经网络的储能VSG多参数协同自适应控制策略 认领 引用
3
作者 杨森 田桂珍 +1 位作者 刘广忱 孙冷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2026年第10期59-70,共12页
为了提升储能虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的频率支撑性能,提出了基于适应性矩估计算法的径向基函数(adaptive moment estimation-radial basis function,Adam-RBF)神经网络的储能VSG多参数协同自适应控制策... 为了提升储能虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的频率支撑性能,提出了基于适应性矩估计算法的径向基函数(adaptive moment estimation-radial basis function,Adam-RBF)神经网络的储能VSG多参数协同自适应控制策略。首先,建立风-储-火联合系统的调频响应模型,推导计及火电和储能VSG控制的频率传递函数,定量分析VSG的转动惯量、阻尼系数和调频系数对一次调频性能的影响。然后,研究储能VSG多参数协调控制策略。该控制策略利用RBF神经网络算法来拟合转动惯量、阻尼系数以及调频系数三者之间的非线性关系。同时引入Adam算法,显著加快了系统一次调频的恢复速度,减少了权值的迭代次数,降低了对初始参数的依赖性。最后,通过仿真和实验结果验证了所提控制策略能够减小系统频率波动,使系统频率更快达到稳定状态。 展开更多
关键词 VSG RBF神经网络算法 多参数协同 Adam算法
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自适应隐私预算分配的差分隐私Adam算法 认领 引用 被引量：1
4
作者 王鑫 董迪昊 +1 位作者 郭雅婷 吴浩宇 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期291-296,373,共6页
针对用户个人敏感数据用来构建深度学习模型时,一些敏感数据会被网络所“记忆”,造成隐私的泄露。该文根据SGD算法中引入差分隐私所设计的DP-SGD算法的思想,在Adam算法中引入差分隐私,提出一种基于幂函数的自适应隐私预算分配算法来更... 针对用户个人敏感数据用来构建深度学习模型时,一些敏感数据会被网络所“记忆”,造成隐私的泄露。该文根据SGD算法中引入差分隐私所设计的DP-SGD算法的思想,在Adam算法中引入差分隐私,提出一种基于幂函数的自适应隐私预算分配算法来更合理地分配隐私预算,更好地平衡隐私性和模型准确性,以此设计了DP-Adam。实验结果表明,该文的DP-Adam算法比传统的DP-SGD算法在相同隐私预算下,具有更好的准确性,低隐私预算情况下高出约5%,中高隐私预算情况下高出约2%;并且将幂函数分配算法与指数函数分配算法做比较,前者具有更好的适用性。 展开更多
关键词 差分隐私 深度学习 隐私保护 Adam算法 自适应隐私预算
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Adam优化神经网络的连续刚构桥施工线形预测 认领 引用 被引量：5
5
作者 覃聪 田仲初 +1 位作者 马连峰 张凤祺 《交通科学与工程》 2025年第1期98-104,139,共7页
【目的】针对现有桥梁施工线形预测方法的不足,提出一种基于自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的连续刚构桥线形预测方法。【方法】以小乌江大桥为研究对象,通过正交试验确定了... 【目的】针对现有桥梁施工线形预测方法的不足,提出一种基于自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的连续刚构桥线形预测方法。【方法】以小乌江大桥为研究对象,通过正交试验确定了桥梁施工线形的敏感参数为混凝土容重、混凝土弹性模量、张拉控制应力和温度。以均方根误差、平均绝对误差、决定系数和运算耗时为评价指标,在初始学习率相同的条件下,对梯度下降、梯度下降最小化、均方根传播和Adam四种优化算法的性能进行对比。【结果】基于Adam优化算法的BP神经网络收敛时的运算耗时为0.518 s,相较于其他三种优化算法,Adam优化算法下BP神经网络具有更快的收敛速度和更高的拟合精度。【结论】所提方法可较准确地预测连续刚构桥施工过程的线形。 展开更多
关键词 连续刚构桥 施工监控 线形预测 多层BP神经网络 Adam算法
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基于改进ADAM算法的变电站SCD文本分词方法 认领 引用 被引量：1
6
作者 郑翔 陈韶昱 +3 位作者 吴俊飞 阮黎翔 骆兆军 徐小俊 《微型电脑应用》 2025年第1期255-258,共4页
针对电力领域文本数据分词准确性较低的问题,提出一种基于改进ADAM(adaptive moment estimation)算法的中文分词技术。选用Skip-Gram模型作为字嵌入模型,将字词转为分布式向量,搭建卷积神经网络-门控循环单元-条件随机场(CNN-Bi-GRU-CRF... 针对电力领域文本数据分词准确性较低的问题,提出一种基于改进ADAM(adaptive moment estimation)算法的中文分词技术。选用Skip-Gram模型作为字嵌入模型,将字词转为分布式向量,搭建卷积神经网络-门控循环单元-条件随机场(CNN-Bi-GRU-CRF)模型实现电力领域文本语句的分割,提出一种改进的ADAM算法,通过控制不同时间窗口的学习率优化神经网络模型,提高模型训练速度。将所提算法运用于变电站SCD(system configuration description)文本数据分词的算例分析,通过与其他主流分词算法进行比较,验证所提分词技术的先进性与准确性。 展开更多
关键词 中文分词技术 ADAM算法 CNN-Bi-GRU-CRF 变电站SCD文本
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基于Adam的分数阶GRU神经网络的轴承故障诊断 认领 引用 被引量：1
7
作者 李赛 雷欣怡 +1 位作者 丁芝侠 张永 《自动化与仪表》 2025年第4期56-60,66,共5页
为解决传统梯度下降算法训练门控循环单元网络(GRU)时收敛速度较慢的问题,提出了一种基于Adam优化的分数阶GRU神经网络的轴承故障诊断方法。首先,将分数阶微积分引入传统整数阶GRU网络,设计了基于分数阶梯度下降的GRU网络(FGRU);其次,结... 为解决传统梯度下降算法训练门控循环单元网络(GRU)时收敛速度较慢的问题,提出了一种基于Adam优化的分数阶GRU神经网络的轴承故障诊断方法。首先,将分数阶微积分引入传统整数阶GRU网络,设计了基于分数阶梯度下降的GRU网络(FGRU);其次,结合Adam算法的自适应学习率和动量机制,构建了Adam分数阶GRU网络(Adam-FGRU)。实验结果表明,Adam-FGRU不仅显著提高了GRU网络的收敛速度和诊断精度,而且在不同分数阶参数条件下均表现出较高的诊断精度,避免了由于分数阶参数选择不当引起的诊断误差。 展开更多
关键词 故障诊断 GRU神经网络 分数阶梯度下降 Adam算法
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基于DBN-GA-Adam混合算法的锤击能量动态优化研究 认领 引用
8
作者 陈建均 杨泽 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2025年第5期42-47,共6页
针对传统GRLWEAP软件在动态锤击能量优化与地质参数突变适应性方面的理论缺陷,提出一种融合动态贝叶斯网络(DBN)、遗传算法(GA)与自适应矩估计(Adam)的混合算法模型。基于多物理场耦合框架构建动态土体阻力函数,通过DBN的实时参数修正能... 针对传统GRLWEAP软件在动态锤击能量优化与地质参数突变适应性方面的理论缺陷,提出一种融合动态贝叶斯网络(DBN)、遗传算法(GA)与自适应矩估计(Adam)的混合算法模型。基于多物理场耦合框架构建动态土体阻力函数,通过DBN的实时参数修正能力,量化地层不确定性对锤击能量的影响;进一步集成GA的全局搜索与Adam的自适应学习机制,攻克锤击能量与地质响应的非线性优化难题。惠州海上风电场工程实践表明:模型展现出极强的一致性(R=0.9999,p<0.01),较GRLWEAP平均相对误差降低两个数量级(从0.481%降至0.004%)。本研究为复杂地质条件下的沉桩施工提供了高精度决策工具,并为动态优化问题研究提供了方法论范式。 展开更多
关键词 工程地质 桩基施工 DBN-GA-Adam算法 动态参数修正 锤击能量优化 多物理场耦合
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基于改进LSTM的商业建筑冷负荷预测模型 认领 引用
9
作者 董芳楠 武强 +1 位作者 刘佳瑶 于军琪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期998-1005,共8页
传统冷负荷预测多未考虑时间因素,导致预测效果差和泛化能力低,为此提出基于权重衰减适应性矩估计优化算法的长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型(WAdam-LSTM),用于建筑的高精度冷负荷预测.采用交叉相关函数得到变量最佳特征作为输入变量... 传统冷负荷预测多未考虑时间因素,导致预测效果差和泛化能力低,为此提出基于权重衰减适应性矩估计优化算法的长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型(WAdam-LSTM),用于建筑的高精度冷负荷预测.采用交叉相关函数得到变量最佳特征作为输入变量,更新LSTM变量参数时引入权重衰减项,构建WAdam-LSTM.以2个典型大型商业建筑逐时冷负荷数据为样本开展模型预测性能对比实验.结果表明:解耦权重衰减项的引入提高了优化算法的稳定性和收敛性,适用于LSTM网络的参数优化;WAdam-LSTM比SVR、SCOA-LSTM和Adam-LSTM的预测效果更准确,均方误差分别下降了83%、66%和30%;WAdam-LSTM具有比单一模型(LSTM、SVR和BPNN)和混合预测模型(SCOA-LSTM和Adam-LSTM)更强的泛化能力,能对不同商业建筑不同月份的冷负荷进行精确预测. 展开更多
关键词 商业建筑 冷负荷 长短期记忆(LSTM) Adam算法 预测性能
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基于自动微分的VTI介质各向异性参数全波形反演 认领 引用
10
作者 毛士博 李键 +4 位作者 童思友 谭军 秦德文 赵彩霞 宋鹏 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期292-309,共18页
常规全波形反演计算需要显式计算伴随源反传波场,且需推导伴随方程得到目标函数对模型参数的梯度,然而包含多参数的复杂方程其梯度方程推导通常都较为困难,这增加了各向异性方程等多参数全波形反演的开发和应用难度.针对上述问题,本文... 常规全波形反演计算需要显式计算伴随源反传波场,且需推导伴随方程得到目标函数对模型参数的梯度,然而包含多参数的复杂方程其梯度方程推导通常都较为困难,这增加了各向异性方程等多参数全波形反演的开发和应用难度.针对上述问题,本文实现了深度学习框架下的VTI介质波动方程求解和自动微分反演,将全波形反演转化为深度学习框架下最小化目标函数的优化问题,通过链式法则直接求解梯度,避免伴随源的显式计算和反传,简化了波形反演的实现流程,同时,引入了深度学习领域的Adam梯度优化算法,相对于传统的共轭梯度算法,其可以进一步提升VTI介质的多参数反演效率和反演精度,最终实现了高效高精度的VTI介质多参数全波形反演. 展开更多
关键词 自动微分 VTI 全波形反演 Adam梯度优化算法
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二十辊轧机辊系变形算法优化与辊端压力研究 认领 引用
11
作者 张杰 陈鹏 +2 位作者 王涛 刘晓 王振华 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期136-147,共12页
针对传统二十辊轧机板形预测模型未考虑辊端压靠从而导致轧制力与辊间压力仿真结果不准确的问题,基于影响函数法提出了轧制力修正计算方法。仿真结果表明,改进模型在非轧制区计算所得辊端压力占总轧制力的1.65%,其中辊间压力的计算误差... 针对传统二十辊轧机板形预测模型未考虑辊端压靠从而导致轧制力与辊间压力仿真结果不准确的问题,基于影响函数法提出了轧制力修正计算方法。仿真结果表明,改进模型在非轧制区计算所得辊端压力占总轧制力的1.65%,其中辊间压力的计算误差范围为5.42%~10.72%。此外,为实现辊系变形迭代计算效率与稳定性的平衡,结合平滑指数法与Adam算法的收敛特性提出了自适应平滑指数法,并在此基础上构建了迭代算法的组合策略,各层辊间压力的迭代效率提高了34.7%~72.3%。相同收敛条件下的仿真结果表明,自适应平滑指数法具有最优的鲁棒性。研究还发现,第一中间辊正向窜辊可同时改善轧件边部减薄和工作辊辊端压靠问题,通过合理调控第一中间辊的窜辊量,能够实现板形质量和辊端压靠现象的双重优化。 展开更多
关键词 板形预测模型 辊端压靠 Adam算法 极薄带 二十辊轧机
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基于Adam优化深度神经网络快速确定瓦斯抽采半径 认领 引用 被引量：13
12
作者 郝天轩 陈国印 +1 位作者 赵立桢 唐一举 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期52-57,共6页
为解决煤矿瓦斯有效抽采半径难以快速准确确定的问题,采用基于Adam算法优化DNN(深度神经网络)方法来预测瓦斯抽采半径。查阅文献共收集已得到验证的970组数据集,每组数据选取煤层瓦斯初始渗透率、钻孔直径、抽采时间、地应力、煤层初始... 为解决煤矿瓦斯有效抽采半径难以快速准确确定的问题,采用基于Adam算法优化DNN(深度神经网络)方法来预测瓦斯抽采半径。查阅文献共收集已得到验证的970组数据集,每组数据选取煤层瓦斯初始渗透率、钻孔直径、抽采时间、地应力、煤层初始瓦斯压力作为预测模型的5个特征量,有效抽采半径作为目标输出值。接着预测模型进行不断学习和训练,最终训练得到1个最优的瓦斯有效抽采半径预测模型。利用训练好的最优预测模型结合Python语言开发出计算有效抽采半径的软件,并使用该软件在四季春煤矿和鹤煤六矿进行有效抽采半径预测的工程实例研究,验证该软件预测抽采半径的实用性和准确性。研究结果表明:通过使用开发的软件,可快速且较准确地计算出矿井瓦斯有效抽采半径,可为暂不具备现场测试条件的矿井抽采设计提供一定的参考依据。 展开更多
关键词 Adam算法 有效抽采半径 预测模型 Python语言 有效抽采半径计算软件
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基于GA-Adam优化算法的BP神经网络农业灌水量预测模型 认领 引用 被引量：13
13
作者 王建辉 冉金鑫 +3 位作者 沈莹莹 韩振中 崔远来 罗玉峰 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第4期138-143,共6页
针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型。该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采... 针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型。该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采用Adam算法来实现学习率自适应于参数梯度不断更新。收集黄河流域陇中片灌溉分区内7个典型灌区的气象数据以及玉米实测灌水数据对模型进行训练,同时与传统GD法、GA法、Adam法下的网络模型进行对比。结果表明:GA-Adam模型仅在训练次数为67次,训练时长为0.403 s时便达到预设精度;且GA-Adam模型预测值与期望值的RMSE和MAE最小,分别为54.73和47.76,决定系数R2为0.81,总体预测效果最好。 展开更多
关键词 农业灌水量预测 BP神经网络 遗传算法 Adam算法 GA-Adam
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基于Adam算法和神经网络的照度计算方法 认领 引用 被引量：16
14
作者 汤烨 陆卫忠 +1 位作者 陈成 黄宏梅 《照明工程学报》 2019年第2期50-54,共5页
针对传统照度计算中利用系数计算过程繁琐、误差大的问题,提出并实现了基于Adam优化算法的由固定网络和可变网络并联构成的神经网络模型,进行灯具的利用系数拟合计算,分别拟合了计算地板反射比为0.2时的利用系数和地板反射比不为0.2时... 针对传统照度计算中利用系数计算过程繁琐、误差大的问题,提出并实现了基于Adam优化算法的由固定网络和可变网络并联构成的神经网络模型,进行灯具的利用系数拟合计算,分别拟合了计算地板反射比为0.2时的利用系数和地板反射比不为0.2时利用系数修正系数。使用训练好的模型代替传统的利用系数查表过程,降低了照度计算的计算误差,提高了工程实用性。实验结果表明,最大误差率约为2%。 展开更多
关键词 Adam算法 神经网络 照度计算 利用系数
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基于混合PSO-Adam神经网络的外协供应商评价决策模型 认领 引用 被引量：13
15
作者 李益兵 宋东林 王磊 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2142-2152,共11页
当前复杂外协环境中外协加工资源的分散性、多样性、动态性、组合性对制造企业的外协供应商评价提出了更高的要求,这使得传统的方法难以满足当前环境下外协供应商评价的需求.对此,提出一种基于混合PSOAdam神经网络的外协供应商评价决策... 当前复杂外协环境中外协加工资源的分散性、多样性、动态性、组合性对制造企业的外协供应商评价提出了更高的要求,这使得传统的方法难以满足当前环境下外协供应商评价的需求.对此,提出一种基于混合PSOAdam神经网络的外协供应商评价决策模型,以弥补多目标决策方法主观性太强、数学规划方法难以求解复杂问题以及经典神经网络方法的性能不稳定等缺陷.为验证模型的有效性,以某建材装备制造企业外协供应商评价问题实例进行实验分析,并与其他现有算法进行对比.结果表明,该决策模型能够针对当前复杂的外协环境客观高效地进行外协供应商评价决策,进一步减少对个人经验的依赖,降低供应商评价难度,减少供应链管理成本. 展开更多
关键词 供应商评价 混合PSO-Adam算法 神经网络优化 外协管理
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一种改进ADAM-CNN模型的钢筋混凝土腐蚀检测方法 认领 引用 被引量：7
16
作者 林旭梅 胡川 +2 位作者 朱广辉 陈一戈 苗芳荣 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第2期8-14,共7页
针对钢筋混凝土腐蚀检测中单一传感器或检测方式获取锈蚀特征信息不足及准确率不高等问题,提出一种改进神经网络模型结构下对集成阳极梯、应变力、温度传感器的多传感器数据融合检测方式。首先将一维多传感器数据二维化,采用卷积核对特... 针对钢筋混凝土腐蚀检测中单一传感器或检测方式获取锈蚀特征信息不足及准确率不高等问题,提出一种改进神经网络模型结构下对集成阳极梯、应变力、温度传感器的多传感器数据融合检测方式。首先将一维多传感器数据二维化,采用卷积核对特征信息滤波提取,提取后的信息平展后连接BP残差神经网络层,增强浅层低非线性度特征信息向深层网络的直接传递和重复利用,提高网络模型的拟合及泛化能力。针对ADAM优化算法在模型训练后期学习率可能震荡不收敛问题,引入分段学习率衰减策略抑制后期震荡,同时对二阶矩估计梯度变化进行调整,提高迭代收敛效率。仿真结果表明,改进后的ADAM-CNN算法模型具有更好的分类性能,在钢筋腐蚀样本测试集上的平均准确率为96.2%。 展开更多
关键词 钢筋混凝土 腐蚀检测 多传感器检测 残差神经网络 ADAM算法 学习率衰减
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基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预测模型 认领 引用 被引量：18
17
作者 高翱 李国玉 +3 位作者 撖奥洋 周生奇 魏振 张智晟 《电子设计工程》 2022年第9期180-183,188,共4页
为提高短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于Adam算法优化门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的短期负荷预测模型。针对循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)存在的梯度消失和梯度下降、长短期记忆神经网络(Long ... 为提高短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于Adam算法优化门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的短期负荷预测模型。针对循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)存在的梯度消失和梯度下降、长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在运行时计算时间较长的问题,采用GRU神经网络作为负荷预测的模型,针对随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)算法前期收敛速度较慢所导致的预测精度不高的问题,利用Adam算法来替代GRU神经网络中的随机梯度下降算法,并采用学习率衰减策略来加速模型的收敛,提高预测的精度。算例仿真结果表明,文中所提出的预测模型比常规GRU神经网络预测模型、BP神经网络预测模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 电力系统 GRU神经网络 Adam算法 循环神经网络
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基于Adam优化算法的双目机器人手眼标定方法 认领 引用 被引量：14
18
作者 费致根 吴志营 +3 位作者 肖艳秋 王才东 付吉祥 李培婷 《机床与液压》 北大核心 2021年第11期26-30,共5页
在智能制造领域,视觉机器人应用前景十分广阔。视觉机器人的手眼标定精度直接关系到机器人的后续作业精度。为了进一步提高机器人的手眼标定精度,现提出一种基于Adam优化算法的双目Eye-to-Hand型机器人的手眼标定方法。根据多体运动学理... 在智能制造领域,视觉机器人应用前景十分广阔。视觉机器人的手眼标定精度直接关系到机器人的后续作业精度。为了进一步提高机器人的手眼标定精度,现提出一种基于Adam优化算法的双目Eye-to-Hand型机器人的手眼标定方法。根据多体运动学理论,建立了6DOF机器人手眼标定数学模型,以Halcon输出的手眼标定矩阵为初始值,采用Adam优化算法对目标函数进行迭代求解,将由优化前后手眼矩阵得到的两组机器人末端坐标系的位姿分别与从示教器得到的位姿作差值,并取Frobenius范数。结果表明:相机标定误差为0.089个像素,优化后的Frobenius范数平均值小于优化前,且一致性好。 展开更多
关键词 手眼标定 双目视觉 Adam优化算法 Eye-to-Hand型机器人
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Adam优化CNN的滚动轴承多故障耦合诊断方法研究 认领 引用 被引量：11
19
作者 韩煜 张义民 +1 位作者 张凯 王一冰 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第8期169-172,共4页
针对传统的故障诊断技术在实际工程中滚动轴承多故障耦合情况下的故障诊断准确率偏低的问题,提出了一种基于Adam算法优化的卷积神经网络(CNN)诊断模型。该方法的原理是从多故障耦合情况下轴承振动数据中自主学习有用的轴承故障检测特征... 针对传统的故障诊断技术在实际工程中滚动轴承多故障耦合情况下的故障诊断准确率偏低的问题,提出了一种基于Adam算法优化的卷积神经网络(CNN)诊断模型。该方法的原理是从多故障耦合情况下轴承振动数据中自主学习有用的轴承故障检测特征信息然后进行准确的故障诊断。为了证明该方法的有效性和保证实验的公平性,在滚动轴承单种故障和多种故障同时存在的情况下,将提出的方法与随机梯度下降法优化的卷积神经网络,支持向量机进行比较。比对使用相同的数据来客观的评估相应的性能。该方法对滚动轴承多故障耦合情况下的15类故障进行实验诊断,准确率达到了100%,使多故障耦合情况的滚动轴承故障诊断准确率大大提高。 展开更多
关键词 滚动轴承 多故障耦合 Adam算法 卷积神经网络 故障诊断
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基于Adam算法的光学相控阵输出光束校准方法 认领 引用 被引量：4
20
作者 王子豪 龙烨 +6 位作者 仇轲 徐佳木 孙艳玲 范修宏 马琳 廖家莉 康永强 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期136-144,共9页
基于微纳集成的光波导相控阵芯片是近年来激光雷达技术领域的研究热点.随着激光雷达系统空间分辨这一实际应用需求的不断提高,作为激光雷达系统中的光束控制器件,光波导相控阵需要扩大阵列规模以提升输出光束的空间分辨率.同时也为光波... 基于微纳集成的光波导相控阵芯片是近年来激光雷达技术领域的研究热点.随着激光雷达系统空间分辨这一实际应用需求的不断提高,作为激光雷达系统中的光束控制器件,光波导相控阵需要扩大阵列规模以提升输出光束的空间分辨率.同时也为光波导相控阵输出光束的优化校准带来了困难,现有算法不仅光束校准质量不高,且校准效率较低.为此,本文将Adam算法应用于光波导相控阵输出光束校准系统中,通过建模仿真比较了Adam算法与现有SPGD算法和GS算法在光束校准层面上的优劣.同时,搭建实验系统实现了高质量的光束校准,根据校准结果,在Adam算法校准下光波导相控阵输出光束的主旁瓣比优于15.98 dB,对16×16光波导相控阵输出光束校准达到收敛所需的迭代次数低于600次.这一算法在光波导相控阵输出光束校准方面的应用,能够提高光波导相控阵的控制精度和效率,拓展光波导相控阵在激光雷达技术、数字全息技术和生物成像技术等方面的应用. 展开更多
关键词 光波导相控阵 光束校准算法 Adam算法
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