基于PSO和LM的信号稀疏分解快速算法
本部分只对LM算法进行实验,实验环境和前文相同,实验结果如图3-7所示。 图3-7 LM算法的训练性能,识别率为97.333% 从实验结果中可以看出,LM算法在这几种方法中的收敛速度最快,仅仅只需5步即可达到精度要求,并且其识别率也可达到97.333%。但本实验中所采用的神经网络规模较小,因此并不能明显对比出各个算法内存占用...
根据《光学遥感成像链路耦合典型误差反演》所述，针对不具有显著刃边特征的遥感图像，有学者提出了基于深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network，DRSN）和LM-PSO（Levenberg Marquardt-Particle Swarm Optimization）混合优化的光学遥感成像链路耦合典型误差源反演算法。首先基于典型误差源的调制传递函数模型和耦合误差...
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed027020100c9lx.html 在前面的文章中,我们提到的梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法,以及LM算法等都属于最优化算法,这些最优化算法的共同点是优化一组可能的解,使该解尽可能接近真实解。粒子群算法(也称为PSO算法)也属于最优化算法,但该算法与上述提到算法的主要区别在于,该...
计算适应度:根据每个粒子的位置,利用RELM算法计算出对应的适应度值,即回归模型的拟合程度。 更新全局最优解和个体最优解:根据每个粒子的适应度值,更新全局最优解和个体最优解。全局最优解是整个粒子群中适应度最高的解,而个体最优解是每个粒子自身曾经找到的最优解。
式中,u’、v’是校正后的值。在求得k, A的初值之后,通过LM算法对参数进行全局优化,得到相机参数。通过上面介绍,该方法计算量较大,但标定精度好。因而适合于对进度要求较高的场合 本文参考文献中的方法来完成手眼标定。经过手眼标定标定后,可以得到摄像机坐标系下的任一点相对于机器人执行末端之间的位置。其基本原...
pso算法介绍 曾建潮 第一章 第一章 绪 论 1.1 最优化问题 所谓最优化问题，就是在满足一定的约束条件下，寻找一组参数值，以使某些最优性度量得到满足，即使系统的某些性能指标达到最大或最小。最优化问题的应用可以说遍布工业、社会、经济、管理等各个领域，其重要性是不言而喻的。最优化问题根据其目标...
基于PSO-LM-BP神经网络的压力传感器温度补偿方法
【多维时序】PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测 340 -- 0:13 App 【多输入多输出】PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测 318 -- 0:22 App 【分类预测】PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测 207 -...
PSO算法是一种模拟鸟群觅食行为的全局优化方法,常用于解决多目标、非线性和高维的优化问题。以下是关于PSO算法的介绍: 1. 算法原理: - PSO算法基于群体智能的概念,通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。每个粒子根据个体经验更新位置和速度,同时通过信息共享与合作来调整整个群体的搜索方向。 - 在每次迭代中,粒子...