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《2011年全国电子信息技术与应用学术会议论文集》2011年
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双动量项变步长符号自然梯度算法

欧世峰  宋国廷  高颖  
【摘要】:本文提出了一种新的变步长符号自然梯度算法。该算法受神经网络算法的启发,分别在对步长因子和分离矩阵引入动量项。其中步长动量项能够加快步长的收敛速度,避免步长陷入局部极小值;分离矩阵动量项能够进一步加快整个算法的收敛速度,并改善系统的稳态性能。通过仿真实验证实:在平稳和非平稳环境下,本文提出的算法较变步长符号自然梯度算法和加动量项的符号自然梯度算法,在保持稳态误差变化不明显的情况下,收敛速度和跟踪性能却都有明显的改善。
【作者单位】:烟台大学光电信息科学技术学院
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61005021)
【分类号】:TN911.7

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【相似文献】
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