搜索结果: 1-15 共查到“最优化算法”相关记录710条 . 查询时间(0.443 秒)
为了实现对氮化镓高电子迁移率晶体管GaN HEMT（gallium nitride high electron mobility transistor）高速开关带来的开通过压、误导通、开关振荡和EMI噪声等问题展开定量的仿真分析,提出了一种基于建模数据和最优化算法的门极增强型GaN HEMT电热行为模型建模方法。相比较于常规GaN HEMT行为模型,所提出的建模方法采用2个简单的建模公式实现了对G...
库仑费用多边际最优输运问题的全局优化算法
库仑费用 多边际 最优输运 全局优化算法
2023/12/13
In this work, we construct a novel numerical method for solving the multimarginal optimal transport problems with Coulomb cost. This type of optimal transport problem arises in quantum physics and pla...
中国科学院合肥物质科学研究院专利：基于小生境粒子群优化算法的分类器集成的多层选择方法
针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm,ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题,提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm,IChOA).引入Halton序列初始化种群,提高初始化种群的多样性,加快算法收敛,提高收敛精度;考虑到收敛因...
针对一些智能优化算法缺乏完备数学物理理论基础的现状,利用优化问题和量子物理在概率意义上的相似性,建立优化问题的薛定谔方程,将优化问题转化为以目标函数为约束条件的基态波函数问题,同时利用波函数定义了算法的能量、隧道效应和熵,实现了以波函数为中心的优化问题量子模型。
基于Dropout优化算法和LSTM的铅酸蓄电池容量预测
长短期记忆神经网络 容量预测 铅酸蓄电池 人工智能
2024/3/6
针对变电站铅酸蓄电池容量预测模型存在的预测准确率低、泛化能力差等问题,提出一种基于Dropout优化算法和长短期记忆LSTM（long short-term memory）神经网络相结合的容量预测模型。该模型以LSTM神经网络为基础,结合变电站蓄电池充放电特性,将长时间跨度的蓄电池运行数据作为模型的输入,建立多层级LSTM预测模型来提升预测结果的准确率。同时基于Dropout优化算法完成LSTM预...
优化算法中多种群采样方式可转化为蒙特卡洛对当前函数积分的评估,针对不同子种群对整体评估的差异性,提出子种群规模(个体数)自适应的改进策略,并用于多尺度量子谐振子优化算法(Multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm,MQHOA)的改进,同时阐述多种群策略所具有的量子特性以及量子隧道效应与寻优性能的相关性.已有的优化算法忽视了动态调节子种群规模对...
改进的鲸鱼优化算法在ELD上的应用（图）
电力系统经济负荷 自适应权重 随机变异策略 鲸鱼优化优化算法
2023/8/14
针对电力系统经济负荷分配这一典型的非凸、非线性、组合优化问题，提出一种将基于自适应权重更新策略和差分进化的随机变异策略的鲸鱼优化优化算法（ADWOA）相结合。该算法首先在鲸鱼优化算法中引入了自适应权重来提高WOA的搜索能力，使算法能够在早期执行精细的全局搜索，在后期执行精确的局部搜索，加速寻优算法的迭代，同时由于随机变异策略，会再次更新位置。然后从更新的结果中选择最优位置，以加速种群的收敛，并有效...
2023年来，深度学习在材料科学领域中的原子模拟、材料成像、光谱分析等方向取得快速发展。与此同时，在芯片设计领域，为了满足边缘计算场景的算力需求，人工智能芯片也正在逐步完成与深度神经网络的高度适配。目前，由OpenAI公司推出的ChatGPT模型正在引领一次新的技术变革，该模型的本质就是一个超大规模的深度神经网络，属于深度学习框架。根据实践目标可以将深度学习划分为两个阶段：训练阶段和推理阶段。训练...
考虑全局和局部帕累托前沿的多模态多目标优化算法
多模态多目标优化 局部收敛性 进化算法 种群多样性
2024/1/17
多模态多目标优化问题(Multimodal multi-objective optimization problems,MMOPs)是指具有多个全局或局部Pareto解集(Pareto solution sets,PSs)的多目标优化问题(Multi-objective optimization problems,MOPs).在这类问题中,Pareto前沿(Pareto front,PF)上相距很...
优化算法是机器学习的重要组成部分，但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。为了在应用中推广加速一阶优化算法，中国图象图形学学会与浙江师范大学数理医学院、浙江师范大学数学与计算机科学学院、西安科技大学数学与统计学院共同主办了“CSIG-机器学习中的加速一阶优化算法系列讲座”，由中国图象图形学学会机...
优化算法是机器学习的重要组成部分，但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。为了在应用中推广加速一阶优化算法，中国图象图形学学会与浙江师范大学数理医学院、浙江师范大学数学与计算机科学学院、西安科技大学数学与统计学院共同主办了“CSIG-机器学习中的加速一阶优化算法系列讲座”，由中国图象图形学学会机...
苏州纳米所刘欣研究员周扬帆等在深度学习优化算法研究方面取得进展（图）
刘欣 周扬帆 人工智能芯片 非线性.算法伪代码
2023/7/20
2022年来，在材料科学、人工智能芯片等前沿领域，深度学习（Deep Learning）受到广泛的研究和应用。具体来说，深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次实现机器像人一样具有分析和学习的能力，因而在材料科学研究中可以帮助分析高维、非线性的特征数据；在人工智能芯片研发中可以提供高效、通用的网络模型。区别于传统的浅层学习，深度学习一般具有深层的神经网络模型结构，比如目前最复杂的深度模型BER...
噪声环境下基于蒲丰距离的依概率多峰优化算法
噪声环境 多峰优化 蒲丰距离 依概率
2024/1/19
针对噪声环境下求解多个极值点的问题,本文提出了噪声环境下基于蒲丰距离的依概率多峰优化算法(Probabilistic multimodal optimization algorithm based on the Button distance,PMB).算法依据蒲丰投针原理提出噪声下的蒲丰距离和极值分辨度概念,理论推导证明了二者与算法峰值检测率符合依概率关系.在全局范围内依据蒲丰距离划分搜索空间,...