喻昕
- 作品数：45 被引量：89H指数：4
- 供职机构：广西大学计算机与电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学社会学天文地球更多>>
- Ridge Polynomial神经网络带动量项异步梯度算法的收敛性
- 2013年
- 将动量项引入到Ridge Polynomial神经网络异步梯度训练算法的误差函数中,有效地改善了算法的收敛效率,并从理论上分析了Ridge Polynomial神经网络的带动量项的异步梯度算法的收敛性,给出了算法的单调性和收敛性(包括强收敛性和弱收敛性)。算法的这些收敛性质对于如何选取学习率和初始权值来进行高效的网络训练是非常重要的。最后通过计算机仿真实验验证了带动量项的异步梯度算法的高效性和理论分析的正确性。
- 喻昕唐利霞于琰
- 关键词：RIDGE动量项
- Ridge Polynomial神经网络带动量项异步梯度算法的收敛性
- 将动量项引入到Ridge Polynomial神经网络异步梯度训练算法的误差函数中，有效地改善了算法的收敛效率，并从理论上分析了Ridge Polynomial神经网络的带动量项的异步梯度算法的收敛性，给出了算法的单调性...
- 喻昕唐利霞于琰
- 关键词：RIDGE动量项
- 一种解决非光滑非凸优化问题的暂态混沌神经网络被引量：2
- 2020年
- 提出了一个新的递归神经网络模型,目标是解决一类带等式与不等式约束的非光滑非凸优化问题.证明了当可行域有界时,递归神经网络能在有限时间内收敛到可行域,并且能最终收敛到优化问题的一个关键点.并针对一般的递归神经网络在解决非凸优化问题过程中容易陷入局部最优解的情况,本文的递归神经网络扩展为暂态混沌神经网络,能通过混沌遍历收敛到优化问题的全局最优点.最终通过实验验证了提出模型的有效性和全局寻优能力.
- 喻昕汪炎林徐柳明伍灵贞
- 关键词：神经网络非凸优化问题暂态混沌神经网络最优解
- 基于SOM神经网络的移动客户细分研究被引量：4
- 2015年
- 利用基于RFM模型的自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map,SOM)对移动客户进行细分,可以有效地解决各类别特征不明显、特征参数相互交错、非线性分布的类型识别问题。研究过程中将客户的属性划分为近度、频度、值度三个指标,模拟专家分类的功能,根据各个客户簇的特征进一步分析客户的终身价值,量化分析客户的重要性。最后利用相关的市场营销知识对各个客户类别提出相应的营销策略方案。
- 胡桂莉喻昕黄秋婵
- 关键词：SOM神经网络RFM模型移动通信客户细分营销策略
- 交叉立方体网络路由算法与图嵌入问题的研究
- 并行计算机互连网络的拓扑结构一直是国际上的研究热点。人们已提出了多种互连网络拓扑结构，其中超立方体是最流行的互连网络拓扑结构之一而且已被广泛用于商业并行计算机系统。但它并不是各方面拓扑性质最好的互连网络，于是人们开展了对...
- 喻昕
- 关键词：并行计算机拓扑结构路由算法图嵌入
- 文献传递
- 基于项目驱动的Asp.net程序设计课程教学方法的探讨被引量：2
- 2012年
- Asp.net程序设计是一门实践性强的网络编程课程,传统的教学方法已无法适应该课程的教学活动,本文提出了该课程的基于项目驱动的教学方法,并在近几年的教学实践中取得了一定的成效。
- 喻昕沈燕
- 关键词：教学方法
- 交叉立方体全端口虫洞路由广播算法
- 2008年
- 交叉立方体(crossed cube)是超立方体(hypercube)的一种变型,其某些性质优于超立方体,比如其直径几乎是超立方体的一半。广播通信是并行计算机系统最基本的通信方式。在全端口虫洞模型下,利用递归将交叉立方体分解为互不相交的子交叉立方体的方法,提出了交叉立方体的广播路由算法。其所需时间步为o(n/log2(n+1)),在常数因子范围内是最优的。仿真实验结果进一步说明了算法具有很好的通信性能。
- 喻昕吴敏王国军
- 关键词：交叉立方体超立方体广播算法
- 基于综合指标评估模型的铝电解槽状态智能预测被引量：1
- 2019年
- 在电解铝生产中,准确判断电解槽的运行状态是实现过程优化的前提条件。目前生产中槽状态及其变化趋势的解析主要靠人工经验,为了提高槽状态评判与预测的准确性,提出了一种基于综合指标评估模型的铝电解槽状态智能预测方法。首先,从全局的角度建立关于能量平衡、物料平衡、稳定性的槽状态综合指标模型;其次,为了准确分类槽状态,采用模糊C均值聚类算法构建槽状态评估模型,根据综合指标大小将槽状态分为优、良、差三类;最后,建立基于模糊神经网络的槽状态预测模型,实现24h后的状态预测。采用实际生产数据对模型进行验证,结果表明,该方法能够准确判断当前槽状态并预测未来槽状态,对稳定的电解铝生产、实现节能降耗有一定指导意义。
- 徐辰华谢春黄清宝喻昕
- 关键词：模糊C均值聚类模糊神经网络
- 解决一类非光滑伪凸优化问题的新型神经网络
- 2022年
- 对优化问题的研究一直以来深受科研工作者的关注。非光滑伪凸优化作为非凸优化中的一类特殊问题,频繁出现在机器学习、信号处理、生物信息学以及各类科学与工程领域中,成为学者们研究的重点。基于罚函数以及微分包含的思想,提出了一种解决带有不等式约束条件和等式约束条件的非光滑伪凸优化问题的新型神经网络方法。在给定的假设条件下,该神经网络的解可以在有限时间内进入可行域并永驻其中,最终收敛到优化问题的最优解集。相比其他神经网络模型,该模型具有以下优点:1)结构简单,为单层模型;2)不需要事先计算精确的惩罚因子;3)初始点可任意选取。在MATLAB环境下,通过数值实验得出,所提网络都能在有限时间内收敛到一个最优解;而用现有的神经网络模型解决同样的优化问题时,若初始点选取不恰当,则会导致状态解不能在有效时间内收敛甚至不能收敛。这不仅进一步地验证了所提神经网络的有效性,同时也说明其具有更广泛的应用范围。
- 喻昕林植良
- 关键词：微分包含循环神经网络最优解集惩罚因子
- 一种解决带有凸集约束的分布式伪凸优化的连续时间算法
- 2024年
- 本文提出了一种可以解决带有凸集约束且全局目标函数是非光滑伪凸的分布式优化问题的连续时间算法.本文所提出的分布式优化算法采用罚函数方法建模,通过构造一个合适的惩罚项迫使所有智能体的状态变量进入可行域.通过使用李雅普诺夫(有限时间)稳定性理论等工具,证明了在一定假设下,本文所提出的算法将在有限时间内达成一致状态且进入可行域并永驻其中,并在此之后收敛到原分布式优化问题的最优解集.此外,该算法在运行时各个智能体仅仅需要接收邻居节点的相对状态的符号信息.最后,仿真结果验证了本文所提出的算法的有效性.
- 喻昕王思鉴
- 关键词：多智能体系统罚函数方法
