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1.
采用改进粒子群优化算法(IPSO)结合Lennard-Jones势对氩原子团簇结构进行优化,得到了氩原子团簇的稳态结构能量。以氩原子团簇Arn(n = 2-14)为例,验证了该方法的有效性。结果表明,应用本文提出的方法可得到对称性良好的团簇结构。与基本粒子群优化算法(BPSO)及遗传算法(GA)相比,改进粒子群优化算法具有更好的收敛特性,能较快地得到氩原子团簇结构的最优解。  相似文献   
2.
基于最小二乘支持向量机建模的混沌系统控制   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
叶美盈 《物理学报》2005,54(1):30-34
提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVMs)建模的混沌系统控制方法.与前向神经网络相比,LS-SVMs的优点是其训练过程遵循结构风险最小化原则,不易发生过拟合现象;它通过解一组线性方程组可得到全局惟一的最优解;LS-SVMs的拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定.该方法不需要被控混沌系统的解析模型,且当测量噪声存在情况下控制仍然有效.以一维和二维非线性映射为例进行数值仿真,表明该方法是有效和可行的. 关键词: 混沌控制 支持向量机 建模  相似文献   
3.
二维光电位置敏感器件的非线性修正   总被引:13,自引:2,他引:11  
汪晓东  叶美盈 《光学技术》2002,28(2):174-175
根据二维光电位置敏感器件 (PSD)的工作原理 ,分析了影响PSD线性度的主要因素 ,提出了一种用神经网络对PSD进行非线性修正的方法。以PSD的输入输出数据对作为样本训练的神经网络 ,利用神经网络所具有地能够以任意精度逼近非线性函数的能力 ,实现PSD的输出与实际光点位置之间的映射 ,在神经网络的输出端得到线性响应。该方法的优点是不需要很大的数据存储量即可得到很好的修正效果。结果表明 ,修正后的PSD能在较宽的位置范围内输出高线性度的信号  相似文献   
4.
叶美盈  汪晓东  张浩然 《物理学报》2005,54(6):2568-2573
提出了一种基于在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归的混沌时间序列的预测方法.与离线支持向量机相比,在线最小二乘支持向量机预测方法即使当混沌系统的参数随时间变化时仍然有效.以Chen's混沌系统、Rssler混沌系统、Hénon映射及脑电(EEG)信号四种混沌时 间序列为例评估本文提出的预测方法,结果验证了其混沌时间序列预测的有效性. 关键词: 混沌时间序列 预测 在线学习 支持向量机  相似文献   
5.
An intelligent method for improving position linearity of position-sensitive detector (PSD), based on support vector machines (SVMs), is developed. The SVM is established based on the structural risk minimization principle rather than minimizing the empirical error commonly implemented in neural networks. SVM can achieve higher generalization performance. Training SVM is equivalent to solving a linearly constrained quadratic programming problem, thus the solution of SVM is always unique and globally optimal. The improving position linearity procedure has been illustrated using a two-dimensional (2D) PSD. It is pointed out that the position linearity of the measuring system with a proper SVM correction is improved by two orders of magnitude in the measurement range.  相似文献   
6.
叶美盈  汪晓东 《中国物理》2004,13(4):454-458
We propose a new technique of using the least squares support vector machines (LS-SVMs) for making one-step and multi-step prediction of chaotic time series. The LS-SVM achieves higher generalization performance than traditional neural networks and provides an accurate chaotic time series prediction. Unlike neural networks‘ training that requires nonlinear optimization with the danger of getting stuck into local minima, training LS-SVM is equivalent to solving a set of linear equations. Thus it has fast convergence. The simulation results show that LS-SVM has much better potential in the field of chaotic time series prediction.  相似文献   
7.
翟子羽  叶美盈 《光子学报》2014,40(9):1338-1341
粒子群优化算法是一种新的演化计算技术,与遗传算法相比,粒子群优化算法具有易于实现,控制参量少等优点,且在大多数的情况下,可快速收敛于最优解.为了获得更优的膜系结构,本文提出了一种利用粒子群优化算法进行膜系设计的方法,并以增透膜、高反膜及分光膜为优化设计实例验证该方法的可行性.在这些实例中,以理论反射率和实际反射率的误差平方和为评价函数.结果表明,将粒子群优化算法用于膜系设计是有效的,在相同设计条件下,应用粒子群优化算法可以得到比遗传算法更优的膜系结构.  相似文献   
8.
粒子群优化算法是一种新的演化计算技术,与遗传算法相比,粒子群优化算法具有易于实现,控制参量少等优点,且在大多数的情况下,可快速收敛于最优解.为了获得更优的膜系结构,本文提出了一种利用粒子群优化算法进行膜系设计的方法,并以增透膜、高反膜及分光膜为优化设计实例验证该方法的可行性.在这些实例中,以理论反射率和实际反射率的误差平方和为评价函数.结果表明,将粒子群优化算法用于膜系设计是有效的,在相同设计条件下,应用粒子群优化算法可以得到比遗传算法更优的膜系结构.  相似文献   
9.
混沌光学系统辨识的支持向量机方法   总被引:5,自引:2,他引:3  
叶美盈  汪晓东 《光学学报》2004,24(7):53-956
将支持向量机用于混沌光学系统的辨识,以布拉格声光双稳混沌系统为例,通过计算机仿真实验,尝试了用最小二乘支持向量机进行混沌光学系统辨识的可行性,并将其与采用反向传播算法的前向神经网络辨识方法进行了比较。采用最小二乘支持向量机辨识的优点是其训练过程遵循结构风险最小化原则,不易发生过拟合现象;它通过解一组线性方程组可得到全局唯一的最优解;最小二乘支持向量机的拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定。结果表明,本方法的辨识精度和速度均优于基于反向传播算法的前向神经网络,且对含噪混沌光学系统的辨识也同样适用,它可作为混沌光学系统辨识的有力工具。  相似文献   
10.
单模激光混沌系统的可视化模型及仿真研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
叶美盈  汪晓东 《光学技术》2002,28(5):455-458
提出了一种直接用仿真软件建立单模激光混沌系统可视化模型的方法。分析了单模激光系统的混沌特性 ,并对单模激光系统的混沌同步与控制进行了仿真研究。该方法的优点是无需用传统的程序代码对模型和算法进行编程 ,且可实现混沌光学系统建模及仿真分析的全程可视化 ,是研究光学动力学系统的一种简便、有效的新方法  相似文献   
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