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...
在这方面,粒子群优化(PSO)作为一种替代的神经网络(NN)训练算法,取代了传统的反向传播(BP)算法,用于预测香港城门河不同前导时间的水位。 为了进一步提高预测精度,人们提出了一种将分步PSO算法与Levenberg-Marquardt(LM)算法相结合的方法,用于训练神经网络的权重,从而实时预测香港城门河火炭的水位。 这种方法有效地将PSO...
基于PSO和LM的信号稀疏分解快速算法
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...
【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 -...
根据《光学遥感成像链路耦合典型误差反演》,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 Opt…
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...
首先基于典型误差源的调制传递函数模型和耦合误差源的解耦原理，建立耦合典型误差解耦方程组。然后，基于深度残差收缩网络，确定遥感图像的耦合典型误差源初值。最后利用LM-PSO混合优化算法对耦合典型误差解耦方程组进行解算，反演出光学遥感成像链路的典型误差源及其误差量。其中，残差收缩网络模块中还应用了软阈值化处理，其...
步骤三:解码后获得 和 ,然后赋给OELM神经网络模型训练后进行测试集验证计算误差; 步骤四:对适应度重新计算,再次进入步骤二; 步骤五:当迭代次数等于设定值时,输出最优 和 并结束操作;若不满足,则返回步骤三继续执行。 与传统的优化超限学习机方法相比,由HGPSO改进的优化超限学习机,它通过对原本是随机赋值的输入权...
设置学习率lr以及确定小批量训练样本batch与训练步2 3 k‑1数Epoch;所述S23中PSO算法的参数设定内容包括:初始化时粒子种群规模Q、最大迭代次数n、最大粒子速度v 、最小粒子速度v 、学习因子c和c和粒子的位置区间[m,m];max min 1 2 1 2所述S24中LM算法的参数设定内容包括:误差目标ε、阻尼系数mu、调节...