搜索到926 篇“ L-M算法 “的相关文章
一种基于L -M 算法 改进的电力故障数据识别方法及系统 L ‑M 算法 改进的电力故障数据识别方法及系统，其中方法包括：数据归一化处理：采集现有继电保护装置中的电气量数据，提取电气量数据中的目标特征量并进行归一化处理；模型构建与训练：构建电力故障数据识别模型，基...基于L -M 算法 的铝合金铸造过程界面换热系数的反问题模型 2024年 L -M (L evenberg-M arquardt)算法 建立了铝合金铸造过程传热反问题模型,通过反问题分析获得铝合金铸造过程中铸件-铸模界面换热系数。通过将铸件-铸模界面换热系数反演值与标准值进行比较,验证传热反问题模型的准确性。在此基础上,分析了铸模上测点位置(与铸件-铸模界面距离、相邻测点间距)和温度测量误差对铸件-铸模界面换热系数反演值的影响规律,并给出了最优的测点布置方案和温度测量误差要求。通过铝合金铸造实验,用该反问题模型能求解出铝合金凝固过程中的铸件-铸模界面换热系数。关键词：LEVENBERG-MARQUARDT算法 界面换热系数 基于神经网络和L -M 算法 的涡轮叶片三波段辐射测温方法 L ‑M 算法 的涡轮叶片三波段辐射测温方法，其包括：获取样本数据构建神经网络模型，并对神经网络模型进行训练和优化；将待预测数据输入值输入至神经网络模型多次迭代，得到预测电压信号输出值，将预测电压...基于神经网络和L -M 算法 的涡轮叶片三波段辐射测温方法 L ‑M 算法 的涡轮叶片三波段辐射测温方法，其包括：获取样本数据构建神经网络模型，并对神经网络模型进行训练和优化；将待预测数据输入值输入至神经网络模型多次迭代，得到预测电压信号输出值，将预测电压...基于L -M 算法 和多项式插值对相机跟踪进行优化的方法 L ‑M 算法 和多项式插值对相机跟踪进行优化的方法，涉及增强现实技术领域。该方法首先对目标图片进行检测识别，识别到目标图片后，移除目标图片，进入无标识式AR跟追踪状态，并创建AR场景地图；将AR场景地图的坐...基于L -SHADE算法 的AUV载体磁干扰参数辨识的数值模拟 2024年 l e,AUV)磁测平台可开展海洋地磁场测量、水下磁性目标探测和识别等工作,AUV磁测平台具有广阔的应用前景,但目前AUV载体磁干扰补偿技术研究尚不成熟,制约着水下航行器测磁精度。基于磁测平台抗磁干扰基本原理,提出一种基于线性种群规模缩减和成功历史的参数自适应差分进化(Success History-based Adaptive Differential Evol ution with L inear Popul ation Size Reduction,L -SHADE)算法 的AUV载体磁干扰参数辨识的数值模拟方法。用磁偶极子和旋转椭球壳混合模型来等效模拟AUV载体磁干扰,通过模拟航行获得多组磁测数据,据此建立磁干扰参数辨识模型,并采用L -SHADE算法 求解。通过数值模拟实验定量分析研究磁测平台测磁精度随磁传感器、平台姿态及航向等误差的传播规律。研究结果表明:当磁传感器测量精度为10 nT、姿态测量精度为0.01°、航向测量精度为0.1°时,测磁误差可小于100 nT。设计的AUV磁测平台抗干扰试验表明,地磁场总量最大相对误差为1.07%。关键词：自主水下航行器 参数辨识 联合残差神经网络和L -M 算法 的随钻方位电磁波测井反演方法及系统 L ‑M 算法 的随钻方位电磁波测井反演方法及系统，所述方法步骤为：S1、构建地层电阻率正演模型；S2、根据设置的地层变化参数正演模拟得到随钻方位电磁波测井响应；S3、...联合残差神经网络和L -M 算法 的随钻方位电磁波测井反演方法及系统 L ‑M 算法 的随钻方位电磁波测井反演方法及系统，所述方法步骤为：S1、构建地层电阻率正演模型；S2、根据设置的地层变化参数正演模拟得到随钻方位电磁波测井响应；S3、...基于L --SHADE算法 和径向基函数代理模型的Savonius水轮机叶片优化及增效结构设计 一种基于L -BFGS算法 的通用硬件加速装置 L ‑BFGS算法 的通用硬件加速装置，包括顶层模块、搜索方向模块、目标函数模块、搜索步长模块；所述搜索方向模块用于计算搜索方向；所述搜索步长模块用于执行Armijo回溯线搜索算法 。本方案在现实世界的应用...
