激光相干合成系統(tǒng)中SPGD算法的分階段自適應(yīng)優(yōu)化

摘要： 為改善傳統(tǒng)隨機并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD)算法應(yīng)用于大規(guī)模激光相干合成系統(tǒng)時收斂速度慢且易陷入局部最優(yōu)解的情況，提出了一種分階段自適應(yīng)增益SPGD算法-Staged SPGD算法。該算法根據(jù)性能評價函數(shù)值，在不同收斂時期采用不同策略對增益系數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整，同時引入含梯度更新因子的控制電壓更新策略，在加快收... （共13頁）