局部极值造句

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同时，针对sbp神经网络对于复杂的非线性问题容易陷入局部极值，提出了改进的bp算法( nfcs - caf ) 。
摘要针对量子遗传算法在多维复杂函数优化中迭代次数多、易陷入局部极值等缺点，提出新的量子遗传算法。
由于采用了动态规划法并在整个能量空间中搜索能量泛函的极值，算法对能量泛函的局部极值有较强的鲁棒性。
另外，由于迭代最优化方法是一种爬山法，所以难免会收敛到局部极值，因此如何解决该问题也是本文将讨论。
该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值。
利用等时原理，把建立速度场问题转化为求取判别函数的局部极值问题，可以利用优化方法求解此问题。
其中,共轭梯度法收敛速度较快,但要求目标函数可微、连续,而且优化参数数目有限;随机搜索无需计算梯度,但是效率太低,而且容易陷入局部极值。
与正交投影相比，加权投影可以利用搜索过程中的评价信息，使得搜索可能跳出局部极值，从而得到更准确、更鲁棒的结果。
而且在搜索的过程中，不仅接受使目标函数变好的解，而且还能以一定的概率接受坏解，这样将尽量避免陷入局部极值解而达到全局最优解。
且理论上可以证明其相对于标准模拟退火算法、遗传算法有更快的收敛速度及很强的脱离局部极值点和避免过早收敛的全局优化能力。
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针对遗传算法局部搜索能力差及容易陷入局部极值点的缺陷，提出一种改进的遗传算法，引入了“局部搜索?均值方差阀值”和“自适应防止熵减”两个算子。
通过白化处理模糊度，减少模糊度搜索中指标函数的局部极值点，采用适当的编码和遗传操作使得在种群个体较少的情况下避免搜索陷入早熟。
算例结果表明，该算法具有较快的寻优速度和更好的全局搜索能力，同时增加了解的多样性，减小了陷入局部极值的几率。
4 .通过rsm方法拟合复杂的响应关系，平滑设计空间“噪声” ，能够防止数值优化方法陷入局部极值点，获得良好的鲁棒性和适应性。
Bp算法以其良好的非线性映射逼近能力和泛化能力以及易实现性成为人工神经网络应用最广泛的训练算法,但是bp算法也有其明显的缺陷,即训练速度慢、容易陷入局部极值等。
这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制，实现简单，改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。
边缘检测和轮廓跟踪在计算机视觉中有着重要的地位，利用小波变换良好的时频域局部化特性和多尺度特性，针对计算机视觉中需要提取单像素的点线等边缘的需求，本文提出了一种基于小波变换的边缘检测和轮廓跟踪算法，通过真正的边缘点是模的局部极值点这一特点，应用模糊算法对模极大值点进一步筛选得到单像素级的边缘，并在边缘跟踪时，有效利用原图像的信息，通过在小邻域内寻找局部峰值对丢失弱边缘进行了补偿。
摘要结合复形法与粒子群算法的优点，提出粒子群复形法，用于求解非线性方程组，以克服牛顿法初始点不易选择的问题，同时克服复形法与粒子群算法由于易陷入局部极值而导致方程组的解的精度不够的不足。
模糊系统善于表达知识，推理类似于人的思维，但其过于依赖于人的主观因素，缺乏学习和适应的能力；神经网络结构可变，具有较强的自组织、自学习的能力，但是其不具有结构性知识表达能力，网络参数缺乏物理意义，且其学习过程中易于陷入局部极值。所以为了吸取二者的特点而将两者结合就成了一种必然的趋势。
首先对图像进行小波分解,在低分辨率情况下采用蚁群算法或者遗传算法进行搜索,高分辨率时采用powell法进行优化,这样能够有效地避免陷入局部极值、提高优化速度,同时也可以克服智能优化算法局部搜索能力不强的缺点。