Adam算法相关论文
随着海洋经济的发展,越来越多的海洋工程项目投入建设或运营,伴随产生的海洋工程腐蚀问题也越发变得不可忽视。目前多数钢筋混凝土......
针对股票收盘价预测精度不高的问题，提出了一种优化长短期记忆（LSTM）神经网络模型（P-Adam-LSTM）。在LSTM神经网络结构的基础上，将通过自......
为了提高我国青少年引体向上测试成绩，文章对引体向上训练进行建模并优化。从物理学角度出发，将引体向上的过程看作为质点的变速运动......
为减少测试成本和缩短设计周期，基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联......
顶层油温是反映电力变压器负载能力和绝缘老化程度的重要指标.为准确预测顶层油温,文中实现了一种基于自适应动量估计(Adaptive Mo......
针对现有的磁瓦表面缺陷识别算法准确率低且泛化能力不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的磁瓦表面缺陷识别算法.该算法在轻量级......
自从股票市场诞生以来,投资者和从业人员一直致力于股票预测模型的研究,但由于影响股票价格变动的因素过于复杂,传统的预测方法在......
在推荐系统中,高维稀疏矩阵常用来描述用户和项目实体间的二元关系,隐特征分析方法能够对高维稀疏矩阵中缺失值进行估计,通过缺失......
在感知区域内用户分布稀疏的情况下,提前预测用户的位置是群智感知系统提高任务完成率的关键。提出了一种基于门控循环单元的用户......
分布式学习是减轻现代机器学习系统中不断增加的数据和模型规模压力的有效工具之一。DANE算法是一种近似牛顿方法,已被广泛应用于......
为预测缓坡场地地震液化侧向位移,基于改进自适应算法(Rectified Adam)和循环神经网络模型(RNN),提出液化侧移预测模型RA-RNN,通过......
针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,采用基于深度学习模型的特征学习与泛化能力与不平衡算法......
针对室内定位技术精度较低及数据量过大影响运算时间等问题,提出基于OCAE-SOM(Optimized Convolutional Autoencoder-Self Organiz......
延迟微分代数方程经常出现在许多科学工程领域,如电路设计、机械系统、电力系统、控制理论、多体控制系统、生物系统、原子系统、......
针对带有删失的生存数据,比例风险模型是应用最为广泛的半参数生存模型之一.在实际应用中,比例风险模型回归参数的估计需要使用数......
目的提出一种基于深度残差网络的银屑病分类诊断模型,该模型采用深度学习技术来对银屑病进行分类诊断,有助于减轻医生负担、简化诊......
针对颅骨民族判别问题,提出结合颅骨形态特征与神经网络的判别方法,可以推进法医人类学的发展,加快探索民族发展历程。首先,根据颅......
本文提出和制作了一种基于改进型长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)的锂离子电池健康度(SOH)估计系统。该系统可有效提取锂电池SOH......
针对传统BP神经网络搭建的电梯群控算法中出现的易于陷入局部极值、收敛速度慢、预测值与实际值偏差较大等问题,本文通过分析研究,......
本文针对处理图像分类的卷积神经网络(CNN)模型,设计并应用修正的三项PRP共轭梯度法(M-PRPCG)训练模型以提高图像分类的准确率。首......
大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求。基于深度学习,将历......
在车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)网络中,车辆计算资源受限导致无法处理海量的计算任务,需要将车载应用产生的计算任......
如何有效识别工业物联网入侵攻击行为是一个新挑战.针对工业物联网中入侵检测特征提取不高、检测效率低、适应能力差等问题,提出一......
为了有效评估当前电网本身的脆弱性问题,文章基于安全分析方法构建了线路的组织介数指标。基于复杂网络节点,首先通过Adam算法对各......
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智能电表的普及为短期负荷预测提供了海量数据,使得负荷精细化预测成为可能,而温度是影响夏季负荷的重要因素。提出一种考虑温度模......
因传统高校学业预警模型依据数据科学性不足、算法容易陷入局部最优化等因素,导致预测结果准确率低下且预警滞后。针对此问题,提出......
自适应优化算法可避免很多常用数值算法遭遇的困难,例如:高维矩阵求逆问题,初值选取的问题和算法的收敛问题等等.因此,自适应优化......
在智能电网中,若未考虑海量的住宅负荷和气象数据的相关性,就会导致输入信息冗余,为此提出一种长短期记忆(long short-term memory......
神经网络的优化算法在训练模型时所使用的数据集可能包含用户的敏感信息,容易在训练的过程中造成隐私泄露。为了在神经网络优化算......
针对传统无线传感器网络随机部署分布不均的问题,基于Adam优化算法改进布谷鸟算法的寻优过程,用学习率衰减法改进布谷鸟算法的淘汰......
本文旨在通过建立北大西洋研究海域海洋温度时间序列模型预测苏格兰鲱鱼和鲭鱼鱼群未来50年的迁移轨迹,给予周边渔业公司经营战略......
为解决制冷机组蒸发器系统故障预测要求高精度和高灵敏的问题,提出一种基于一步预测模式设置Adam算法改进的Elman神经网络故障预测......
短期负荷受社会因素和自然因素的影响,使得精准负荷预测困难重重。为了提高短期电力负荷预测精度,提出一种基于改进一般随机神经网......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
如何对股票价格未来的走势做出正确的判断是投资者关注的核心问题之一,这不仅有利于投资者做出合理的投资决策,而且也有利于提高市......
利用Adam算法优化后的BP神经网络训练预测P掺杂ZnO后的各体系的缺陷形成能,分析得出最易形成的体系是ZnO∶P Zn和ZnO∶P Zn(2V Zn)......
准确的负荷预测对保持电网的稳定性和提高当地经济效益、节约成本有重大帮助。考虑到负荷数据带有时序性,以及智能电网的发展所带......
物流园区是构建现代物流体系的重要节点,是我国物流业持续发展的重要支撑。随着近几年物流园区数量的骤增,物流园区安全事故随之引......
在第四代科技革命,即新信息技术高速发展的背景下,人工智能技术在股票市场中也得以广泛应用。股价综合指数可视为股票市场整体趋势......
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......
在时频峰值滤波(TFPF:Time-Frequency Peak Filtering)算法中,采用固定窗长进行滤波很难在滤除噪声和信号保幅之间取得折衷,无法追......
