基于类别特征矩阵的决策规则提取算法

在粗糙集中决策表属性最小约简与规则提取是NP hard的。充分考虑了可辨识矩阵的特性,提出一种基于类别特征矩阵的决策规则提取算法。首先对类别特征矩阵进行了不相容对象的剔除和核属性的提取,然后利用核属性集合对类别特征矩阵来提取决策规则。实例结果表明,所提出的算法获得的规则更为简洁、高效。     

基于任意分割的串行进位链规则获取的计算流程

 分析了等价矩阵和联合决策矩阵规则提取算法对于大数据集低效性的根源.提出了基于任意分割的规则获取方法和相应的串行进位链计算流程.这种计算流程将大数据集上的规则获取,转化为通过分割后多个智能体(子系统)及其智能体间数据共享的"并行＋串行"的规则提取计算过程,有效的解决了大数据集上规则获取问题.复杂度分析表明该算法在效率上较现有的算法有显著的提高;实例分析验证了该方法的可行性;相应的对比实验表明这种计算流程对大数据集上的规则获取的实用性和高效性.     

粗糙集在雷达辐射源识别中的应用

雷达辐射源识别既是雷达侦察系统中信号处理的重要内容,同时又为判断敌方武器威胁、战场态势评估提供依据。为准确解决辐射源识别问题,研究了粗糙集中基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法,对决策表进行约简,减少了属性个数;并建立了一种基于粗糙集数据处理的雷达辐射源识别模型。最后用软件ROSE2对决策表进行属性值约简、提取规则,从而进一步识别新的雷达辐射源,结果验证了算法的合理性。     

集值信息系统在β相似度下的属性约简

针对粗糙集中集值信息系统包含大量数据的问题,本文在以往研究的基础上提出了一种基于β相似度的属性约简方法。在变精度关系的情况下,将β用于约束对象间的相似度,根据β的变化调节类划分的粒度和差别矩阵的复杂度,进而更好地进行属性约简,使提取出的数据更精练更有益于数据分析处理。通过实例证明了算法的有效性、可行性,并从理论层次进行分析、验证,最终证明了算法的正确性。从时间复杂度空间复杂度上都验证了算法的高效性。     

二进制粒属性相关判定与应用

采用二进制粒表示信息系统中的离散化属性值,即对属性进行二进制粒化,定义了基于二进制信息粒的匹配、合取及析取算子,描述了二进制粒属性相关的定义,提出了基于二进制粒的属性相关性判定矩阵的算法,算法通过判定信息系统中属性的相关性,为属性约简及关联规则的求解提供一种新方法.如果相关属性同为条件属性,则可进行约简,选择其一;如果有决策属性,则可生成强关联规则;该算法在气象数据的仿真实验中验证了其实用性.     

一种安全事件模糊关联规则挖掘算法

随着信息技术和数据库技术的飞速发展,从大量的数据中获取有用的信息和知识变得越来越重要。模糊关联规则挖掘是数据挖掘中针对数量型属性关联规则发现的一种有效方法。提出了一种基于矩阵的模糊关联规则挖掘算法,并将其应用于网络安全事件关联分析中,通过对DARPA标准数据集的分析,得出了预期数量的关联规则,并成功验证了某些攻击场景,该模糊关联规则挖掘算法取得了较好的实验结果。     

基于矩阵的模糊信息系统的属性约简算法

基于模糊粗糙集的知识获取方法在模糊粗糙集的研究中具有十分重要的作用,通过矩阵来刻画粗糙集理论,用模糊矩阵定义了模糊粗糙集和粗糙模糊集的上（下）近似、重要度等概念,给出模糊信息系统的属性约简算法,并用UCI数据集说明算法的可行性。     

一种基于关系矩阵维度增量式约简算法

目前决策表的数据信息都是动态变化的,为了有效地对这些数据集进行属性约简处理,在改进的等价关系矩阵的基础上,提出一种增量式属性约简算法,决策表增加了一些属性,利用更新前决策表的等价关系矩阵和属性约简等信息,便能快速求解出更新后的决策表属性约简.实验结果进一步验证了该方法的有效性和正确性.     

基于FGMRES-PBTG算法的介质粗糙面散射特性的模拟

针对具有大介电常数介质粗糙面的电磁散射问题,提出了灵活的广义最小余量法(FGMRES)和基于物理意义的双网格法(PBTG)的混合算法,并对介质粗糙面的电磁散射系数和发射率进行了仿真.在PBTG算法的基础上,应用了FGMRES迭代算法求解矩阵方程.通过PBTG算法加速矩阵向量积和FGMRES算法加快迭代收敛速度,达到减少计算量和加快计算速度的目的.通过计算实例可知,FGMRES相对其他迭代法具有很好的收敛性,耗时较少,在满足精度要求的前提下,较其他迭代法明显加快了计算速度,并有效地模拟了介质粗糙面的电磁散射特性.     

基于粒子群分类器的遥感图像目标识别

设计了一种用于遥感图像目标识别的粒子群分类算法。首先对数据样本预处理，利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取，根据提取得到的规则对遥感图像的目标进行分类识别。通过对实测遥感图像中飞机和舰船目标的识别实验，验证了此算法对遥感图像目标具有较高的识别率。     

Reverse matrix converter control method for PMSM drives using DPC

This paper proposes a control method for a reverse matrix converter (RMC) that drives a three-phase permanent magnet synchronous motor (PMSM). In this proposed method, direct power control (DPC) is used to control the voltage source rectifier of the RMC. The RMC is an indirect matrix converter operating in the boost mode, in which the power-flow directions of the input and output are switched. It has a minimum voltage transfer ratio of 1/0.866 in a linear-modulation region. In this paper, a control method that uses DPC as an additional control method is proposed in order to control the RMC driving a PMSM in the output stage. Simulations and experimental results verify the effectiveness of the proposed control method.     

距离-多普勒方法中的几种插值算法比较

在高分辨率合成孔径雷达（SAR）信号处理中,距离迁移校正是成像处理的关键。距离－多普勒（R－D）方法在R－D域中通过插值处理来完成迁移校正。本文首先对距离迁移问题进行分析。然后研究R－D方法中常用的三种插值算法：最邻域近似、拉格郎日插值和Sinc插值,给出它们的一般表达式,比较其运算量：最后通过计算机仿真,以点目标为例,分析它们对成像结果的影响。     

基于矩阵变换的线性最近邻量子线路综合与优化

为了构造线性最近邻量子线路,降低线性量子可逆线路的量子代价,提出了一种基于矩阵变换的线性量子线路综合与优化方法.该方法给出了线路的矩阵表示和基于矩阵的近邻CNOT（Controlled NOT Gate）门判定,并提出矩阵分组的最佳方案,保证了线路综合中CNOT门数量最优.为了实现量子线路近邻化,提出了swap门的矩阵表示及线路近邻化规则,证明了两种swap门添加方式的等效性;提出了不同情况下swap门的消除规则,降低了近邻化后量子线路的量子代价.选择benchmark例题库中具有代表性的线路进行实验,与已有的量子线路近邻化算法相比,线路量子代价平均优化率为34.31%.     

矩阵变换器双空间矢量控制法的仿真研究

矩阵变换器与普通交-直-交变换器相比有一些优异的性能。目前,在矩阵变换器的调制算法中,双空间矢量算法最为成熟,基于该调制法的矩阵变换器是交-交变换器研究中最具潜力应用于生产的理想变换器。文中论述了空间矢量法的原理,分析了双空间矢量调制策略,在Matlab/Simulink仿真平台上搭建了矩阵变换器模型并进行了仿真,以简单的阻感负载作为供电对象。仿真结果验证了双空间矢量调制策略的正确性和可行性,较明显地看出矩阵变换器与一般电力变换器相比的优点,也显示了矩阵变换器应用于工程实际的可行性。     

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法。但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用。为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题。最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能。     

自适应波束形成采样矩阵求逆算法的改进

采样矩阵求逆(SMI)算法是自适应算法中的一个分类。由于该算法需要知道接收信号的波达方向角度,因此属于非盲算法。在现有采样矩阵求逆算法的基础上进行了2项改进,提出了对协方差矩阵进行信号子空间分解再加权的方法,有效改善了输出期望信号的主瓣增益和输出信干噪比;同时针对传统SMI算法无法应用于相干信号源的情况做了进一步改进,通过对相干信号进行解相关,解决了这一问题。     

Implementations of Sorted-QR Decomposition for MIMO Receivers: Complexity,Reusability and Efficiency Analysis

Matrix decomposition of the channel matrix in the form of QR decomposition (QRD) is needed for advanced multiple input and multiple output (MIMO) demapping algorithms like sphere decoder. Due to the computation-intensive nature of the QRD, its implementation has to be highly efficient. Flexibility in several forms, e.g. support for different algorithms, reusability of wireless implementations, portability, etc. is highly sought in wireless devices. The contradictory nature of flexibility and efficiency requires tradeoffs to be made between them in system development. In this paper, we have analyzed such tradeoffs by implementing two minimum mean squared error-sorted QRD algorithms. The algorithms have been implemented in four different methods with varying degree of reusability and in five different forms of portability. The performance of the implementations is evaluated by using the real-time constraints from the LTE standard. For all the implementations, modular equations for accurately estimating the execution time are derived.     

线性离散码系统中基于近似容量分析的发送天线选择算法

为了降低应用线性离散码(LDC)的多输入多输出系统中发送天线选择算法的复杂度,该文利用LDC的线性变换矩阵的酉矩阵参数化性质,推导出了一种考虑LDC矩阵平均影响的近似容量表达式。近似容量表达式不涉及时间扩展的高阶等效信道矩阵的运算,从而基于近似容量的发送天线选择算法可以有效地降低运算复杂度。该文从近似容量出发,给出了最大化近似容量的发送天线选择算法和基于矩阵消元的天线选择算法。近似容量表达式为基于垂直空时分层码(V-BLAST)提出的低复杂度天线选择算法在LDC系统中的直接应用提供了理论支持。仿真结果表明,所提方案具有与最优天线选择算法相近的性能,但具有更低的计算复杂度。基于矩阵消元的天线选择算法与在V-BLAST系统中提出的基于范数和相关性的天线选择算法相比,可以获得更好的分集增益,因而具有更好的误码率性能。     

基于矩阵初等变换的四量子比特可逆电路综合算法

 量子可逆电路实现信息变换的过程可用一个酉矩阵算子表示,采用酉矩阵表示量子可逆电路能更好地反映量子系统的演化,体现量子计算所特有的属性.本文提出基于矩阵初等变换的4量子比特可逆电路综合算法.该算法恰当地利用量子电路的矩阵表示及变换和邻接矩阵的电路转化规则,总能以较小的量子代价综合出任意给定置换的4量子比特可逆逻辑电路.