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局部最小值造句

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  • 我们可以使用真空能量是正、负或零,来区分这三个局部最小值
  • 采用监督式训练方法,对过拟合有较好的抑制作用,使其不易陷入局部最小值,加快了收敛速度。
  • 根据现有控制经验,让锅炉先进入次优态运行,再进一步寻优,能有效避免最优化中的局部最小值问题。
  • 针对bp算法具有易于陷入局部最小值的缺点,应用改进遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息途径,克服神经网络的局部收敛的缺陷。
  • 上述的约束有点象可以在“随机遍历”算法找到的约束,结束条件类似“统计”或“局部最小值”结果但当然,这要比大多数现实世界中简单。
  • 因为遗传算法具有全局随机搜索能力,鲁棒性强、使用简单和广泛的特点,它不采用路径搜索,而采用概率搜索,不用关心问题本身的内在规律,能够在复杂的、多峰值的、不可微的大矢量空间中迅速有效地寻找到全局最优解,所以可以弥补神经网络学习算法的不足,使陷入局部最小值的可能性大大减少,使得收敛速度提高,训练量减小。
  • 计算结果表明游动过程中的形体阻力随侧向周期性摆动而增大;当背鳍前端位于身体侧向最宽处时,形体阻力具有局部最小值,结论与实验观测结果相吻合;在实验观测的典型运动参数下,波动面的运动方程中的非对称因素的出现使推进力增大约1 . 10倍。
  • 他们在早期的系列研究中: 1提出了更一般的非线性优化问题generalized constrained optimization problem ,简称gcop ,即约束间的逻辑关系不但有“与and ”的关系,而且还有“或or ”的关系,并给出了在实际应用中可行的数学求解方法2利用了计算机图形学中的constructive solid geometry csg方法来构建障碍物的不等式表述3将计算机cad中的插值方法与优化理论结合半无穷维优化,克服了路径规划问题中的局部最小值问题。
  • 本文应用线窗口、差分算子、 min算子、模糊数学、数学形态学等技术手段完成了车牌的精确定位,应用水平投影、局部最小值等方法完成了车牌字符的分割,应用神经网络感知机等技术解决了字符识别的问题,开发出实用的算法。
  • 目前块匹配运动估计算法有很多,如全搜索法、三步法、共轭方向搜索法、二维对数搜索法、交叉搜索法、钻石搜索法以及四步搜索法等,它们各有优缺点,全搜索法精度高,但计算量大,三步搜索法和交叉搜索法搜索速度较快,但搜索误差较大,容易陷入局部最小值
  • 局部最小值造句挺难的,這是一个万能造句的方法
  • 本文首先通过深入分析神经网络与思维进化算法的思想精髓、主要算法、特点及应用发展,提出了通过思维进化算法来弥补神经网络的不足之处,利用思维进化算法对神经网络的权值进行演化,以避免神经网络陷入局部最小值而且提高其收敛速度。
  • 再次,分析khatib人工势场模型存在的局部最小点问题和产生原因,为了解决由于模型参数的随机性带来的局部最小值问题,提出一种基于改进的人工势场模型的遗传算法搜索方法,并用该方法来寻求全局最优解,从而跳出函数的局部最小点,达到路径最优。
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