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[发明专利]抑制目标函数测量噪声的随机并行梯度下降光纤耦合方法-CN202211447156.5在审
发明人：亓波;彭锦锦;毛耀 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G02B6/42 文献下载
摘要：本发明提出一种抑制目标函数测量噪声的随机并行梯度下降光纤耦合方法，称作卡尔曼随机并行梯度下降算法(Kalmanstochasticparallelgradientdescent)(KSPGD)，用于当存在光电探测噪声时提高空间激光束光纤耦合效率传统随机并行梯度下降(Stochasticparallelgradient descent)(SPGD)算法通过实时测量目标函数值估计迭代点梯度，进而按梯度下降的方式更新迭代点。因此当目标函数测量存在较大噪声时，迭代点梯度估计值会振荡，因而影响算法的收敛性能。针对这一问题本发明提出的KSPGD算法利用目标函数模型信息，通过卡尔曼滤波算法得到迭代点梯度的最优加权估计，提高梯度估计值的准确性，进而抑制测量噪声对算法收敛性能的影响。将该方法应用于自适应耦合系统上，采用KSPGD算法的系统在不同大小的噪声下均能稳定收敛。
抑制目标函数测量噪声随机并行梯度下降光纤耦合方法

[发明专利]用于通过液相色谱法优化缓冲条件的方法和系统-CN202010495045.6有效
发明人： S·L·莱尔;J·U·贝克;C·A·波尔;M·L·特雷西;刘晓东 -专利权人：戴安公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G01N30/34 文献下载
摘要：采用具有一定范围内的恒定pH值的盐梯度或采用具有一定范围内的恒定盐浓度的pH梯度来运行多个色谱图。可以使用色谱优化算法来鉴定至少一个盐梯度色谱图或至少一个pH梯度色谱图，以建立优化的缓冲条件。所述色谱优化算法可以包含峰总数算法、峰谷算法和/或峰容量算法。
用于通过色谱优化缓冲条件方法系统

[发明专利]一种基于改进型随机并行梯度下降算法的光纤耦合方法-CN201910144363.5在审
发明人：胡钦涛;毛耀;周国忠;乔琦;聂康;周翕;李志俊;张超;段倩文;何秋农 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2019-02-27 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G02B6/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进型随机并行梯度下降算法的光纤耦合方法，旨在解决传统光纤耦合使用并行梯度下降算法收敛速度过慢和稳定性差的问题。该方法首先对光纤耦合的控制量同时施加随机扰动{δu_i}，然后计算施加扰动后的目标函数光功率J改变量，进而得到目标函数的近似梯度grad_l⁽ⁿ⁾＝δJδu_l⁽ⁿ⁾，通过计算近似梯度的一阶矩和二阶矩，得到解决随机并行梯度下降算法的自适应增益，以替代随机并行梯度算法的固定增益，用来迭代更新控制量，最终达到使并行梯度下降算法跳出局部，加快收敛和增加算法稳定性的能力。
随机并行梯度下降算法并行梯度光纤耦合目标函数下降算法改进型控制量收敛近似施加算法稳定性传统光纤迭代更新固定增益随机扰动扰动耦合二阶矩改变量光功率一阶矩自适应算法跳出替代

[发明专利]一种梯度下降算法的差异可视分析方法-CN202010119920.0在审
发明人：孙国道;付伟胜;厉栋;蒋莉 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种梯度下降算法的差异可视分析方法，包括以下步骤：采用梯度下降算法对线性回归数据集进行训练，提取训练过程中的特征向量，并且得到最优线性回归系数。运用可视化技术对上面提取的特征向量进行可视分析，通过热力图来展示梯度下降算法对多个模型的训练结果，采用线性拟合和误差曲线协助用户直观地认识梯度下降算法，运用矩阵图来进行横向和纵向比较，以此来帮助用户理解梯度下降算法通过以上步骤帮助深度学习初学者理解梯度下降算法的工作原理，并且帮助他们掌握并且熟练使用不同的梯度下降算法，以及明白它们的差异性。
一种梯度下降算法差异可视分析方法

[发明专利]对磁共振设备所记录的失真校正后的2D或3D重建图像进行处理的方法-CN200680027237.2有效
发明人：弗朗兹·赫布朗克;索尔斯坦·斯佩克纳;阿克塞尔·沃姆恩特 -专利权人：西门子公司
申请日： 2006-07-13 - 公布日： 2008-07-23 - 主分类号： G01R33/565 文献下载
摘要：一种通过使用对成像体积中不同测量点上的测量信号进行处理的算法来处理2D或3D重建图像的方法，所述2D或3D重建图像由包括用来产生梯度场的梯度线圈的磁共振设备纪录，并且对于引起图像失真的梯度场非线性进行了失真校正，所述算法针对每个经其处理的信号处理第一输入值，所述第一输入值描述的是在所述信号的真实测量点上所存在的真实梯度场，在所述方法中，为了将所述失真校正后的重建图像反向变换到未经失真校正的重建图像，通过使用第一算法或与第一算法相对应的第二算法，针对每个由所述第一算法或第二算法处理过的信号为所述第一算法或第二算法提供第二输入值，所述第二输入值描述的是出现所述经处理的信号的相应失真测量点上的假想梯度场，所述假想梯度场与线性理想梯度场相比而言升高或降低了真实梯度场的非线性场分量
磁共振设备记录失真校正重建图像进行处理方法

[发明专利]一种基于梯度下降法的多目标粒子群优化方法-CN201610573200.5在审
发明人：徐新黎;李笠;陈超;王万良;李伟琨;任沁 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-07-20 - 公布日： 2016-12-14 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能研究领域，尤其涉及一种基于梯度下降法的多目标粒子群优化方法，本方法将粒子群优化算法扩展到多目标优化，同时结合梯度下降法，改善多目标粒子群算法的优化性能，解决了非连续函数梯度的计算，加快了算法在计算梯度方面的速度，降低了算法的复杂度。
一种基于梯度下降多目标粒子优化方法

[发明专利]一种落石梯度优化算法-CN202110360074.6在审
发明人：李子豪 -专利权人：李子豪
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种落石梯度优化算法，涉及梯度优化算法领域。分析此物理现象，落石梯度优化算法通过提炼模型要点并建立数学模型，结合数学理论推导，总结出一种变步长的梯度迭代算法，算法可以在理论情况下，达到初期迭代速度快，后期迭代精度高的效果。与同类型的GD算法相比，在GD取最优步长，迭代步数相同的情况下，迭代速度基本相同，并且最后收敛时的精度提高了近50％。
一种梯度优化算法

[发明专利]一种基于遗忘增广随机梯度算法的分数阶水箱辨识方法-CN202210741226.1在审
发明人：李俊红;张泓睿;蒋一哲;顾海勤;宗天成;袁银龙;储杰 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遗忘增广随机梯度算法的分数阶水箱辨识方法，属于供水系统辨识技术领域，解决了随机梯度算法收敛速度慢且辨识精度不高的问题。其技术方案为：一种基于遗忘增广随机梯度算法的分数阶水箱辨识方法，其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶水箱系统Wiener非线性模型；步骤2)构建遗忘增广随机梯度算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的遗忘增广随机梯度算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对分数阶水箱系统的建模和参数辨识。
一种基于遗忘增广随机梯度算法分数水箱辨识方法

[发明专利]结合梯度算法和演化算法对神经网络模型进行优化的方法-CN202210651534.5在审
发明人：邓皓键;吴启荣;杨森乔 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合梯度算法和演化算法对神经网络模型进行优化的方法，包括步骤1：使用梯度算法对神经网络模型进行初步训练；步骤2：将使用梯度算法优化神经网络模型所得最后N个迭代的优化解取出，将最后N个迭代的优化解作为演化算法的初始搜索范围；步骤3：使用演化算法对神经网络模型进行参数更新，获得更优解。本发明的有益效果是:本发明可以融合梯度算法与演化算法的优点，提高模型准确率，较大程度地保证模型收敛到全局最优解，确保模型稳定性，同时在不同数据集及神经网络模型中可广泛应用。
结合梯度算法演化神经网络模型进行优化方法

[发明专利]基于动量梯度下降的聚类联邦学习方法-CN202310030681.5在审
发明人：谢萍;朱军龙;赵晓伊;邢玲;高祥瑞;李凡;孙含笑;张瑜 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动量梯度下降的聚类联邦学习方法，提出了基于损失函数最小化的聚类方法，并且在联邦学习的本地更新阶段改进了随机梯度下降（SGD）算法，采用动量梯度下降的优化算法，在全局更新阶段提出了梯度平均与模型平均；本发明基于动量梯度下降的聚类联邦学习算法(CFL‑MGD)不仅在凸设置上得到了以指数收敛的理论保证，还在神经网络等非凸设置上比其他算法更加高效；框架结构简单、算法高效，结合聚类和polyak’s动量，既缓解了因数据异质性带来的模型性能差的问题又解决了算法收敛慢的问题，具有广泛的应用前景。
基于动量梯度下降联邦学习方法

[发明专利]一种基于梯度提升算法的终端更换概率预测方法及装置-CN201910727070.X在审
发明人：张帆;宋春涛;程新洲 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于梯度提升算法的终端更换概率预测方法及装置，涉及通信领域，用于预测未来一段时间内用户更换终端的概率。包括：从运营商系统中获取多个用户一段时间内相关数据并生成训练集和验证集；利用训练集对梯度提升算法模型进行训练；其中，每进行一轮训练后，生成验证集损失值，并根据验证集损失值，调节下一轮训练中梯度提升算法模型的学习率；梯度提升算法模型的学习率随验证集损失值的降低而降低；梯度提升算法模型训练结束后，根据训练好的梯度提升算法模型生成第二模型；利用第二模型进行预测，生成用户未来一段时间内终端更换概率。
算法模型验证集终端更换训练集预测用户终端更换运营商系统概率预测通信领域概率算法申请终端学习应用

[发明专利]基于DDPG的线控转向系统转向补偿控制方法及装置-CN202110357530.1有效
发明人：薛仲瑾;李亮;赵锦涛;黄昌尧;钟志华 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： B62D5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DDPG的线控转向系统转向补偿控制方法及装置，建立线控转向系统的动作Actor网络和动作价值Critic网络，根据这两个网络构建深度确定性策略梯度学习算法框架；设计训练所需的奖励函数；根据奖励函数及深度确定性策略梯度学习算法框架建立深度确定性策略梯度算法；根据线控转向系统不同工况下的转向场景，对深度确定性策略梯度算法进行硬件在环及实车训练，调整深度确定性策略梯度算法Actor网络与Critic网络的参数，以使深度确定性策略梯度算法得到线控转向系统转角的补偿值。
基于 ddpg 转向系统补偿控制方法装置

[发明专利]一种基于PID算法的亥姆霍兹线圈磁场梯度控制方法和装置-CN202211405306.6在审
发明人：崔培玲;刘嘉文;王樱骏;李衍宾;窦帅;杨周强 -专利权人：北京航空航天大学;北京航空航天大学宁波创新研究院
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PID算法的亥姆霍兹线圈磁场梯度控制方法和装置，该装置全自动实现三轴磁场梯度补偿。首先，建立磁场梯度测量模型，通过三轴磁通门磁强计测量磁场梯度，实时采集当前装置内三个轴向磁场梯度，并对采集信号进行滤波处理，将采集信号与给定磁场梯度稳态值进行比较，求出当前磁场梯度偏差。针对偏差应用PID算法，计算出电流控制亥姆霍兹线圈，控制线圈产生磁场对装置内磁场梯度进行补偿。该方法由PID算法自动进行磁场梯度控制，使目标区域实现磁场环境的高稳定性和高度均匀性，为SERF原子磁强计的测量提供极弱磁场环境。
一种基于 pid 算法亥姆霍兹线圈磁场梯度控制方法装置

[发明专利]基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法-CN202111074435.7在审
发明人：王宏健;任述明;李靖予;卢婷;刘国华;黄秋波 -专利权人：东华大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法，包括以下步骤；步骤一，将待解决的问题通过FunkSVD算法降维分解为两个低秩的矩阵，步骤二，将用户和物品均映射至k维空间中；在k维空间下，对应k个隐藏因子；将物品和用户对应在k维空间上，利用梯度下降的过程优化分布结果；步骤三，采用梯度下降算法进行求解，得出模型。本发明提供了一种基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法；能够提高矩阵分解SVD算法的模型构建效率。
基于 svd 算法实现优化梯度下降过程建模方法

[发明专利]设备风险预测方法、电子设备和计算机可读存储介质-CN202111479950.3在审
发明人：李君 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：其中，设备风险预测方法，包括：分别获取多个设备的特征数据；根据特征数据获取用于预测设备风险的统计学算法模型的梯度；将统计学算法模型的梯度加密上传至公共服务器；接收公共服务器下发的更新后的梯度，更新后的梯度为公共服务器根据N个子计算节点上传的梯度进行聚合得到；根据更新后的梯度更新统计学算法模型；在更新后的统计学算法模型收敛的情况下，输出设备风险预测的结果。
设备风险预测方法电子设备计算机可读存储介质

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