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Energy Optimized Piecewise Polynomial Approximation Utilizing Modern Machine Learning Optimizers
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-02003-1_11.png)
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摘要
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本研究探讨了通过引入能量优化作为附加目标来扩展机器学习（ML）优化的分段多项式（PP）近似方法。传统解析解方法能够实现连续性和逼近目标，但在适应复杂优化目标方面缺乏灵活性。通过利用TensorFlow中的现代梯度下降优化器，我们提出了一种框架，用于最小化凸轮轮廓的弹性应变能，从而实现更平滑的运动。实验结果证实了该方法的优越性，展示了其潜在能力，能够在帕累托效率下权衡逼近质量与能量消耗。
Keyword:
Piecewise Polynomials
Gradient Descent
Approximation
TensorFlow
Electronic Cams
Energy Optimization
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