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SVM自适应波束成形算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在天线阵列过载,以及强干扰与期望用户信号夹角过近的情况下,传统的线性阵列信号处理算法,如MMSE(minimum mean-squareerror)、NLMS(Normalized Least Mean Squares)等表现并不理想。SVM(SupportVectorMachine)是机器学习领域的最新成果,有较强的泛化能力,收敛快以及低复杂度等优点。本文提出了在上行波束成形中使用SVM算法,提高空域滤波的分辨率,与其他相关算法相比较,系统性能有了明显的改进。 相似文献
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介绍了几种典型的垃圾邮件过滤技术,提出了一种新的电子邮件综合过滤方案,其关键技术利用中文文档信息处理中的文档特征向量提取技术,作为邮件过滤的依据.经过实际运行测试,证明系统性能稳定,达到了预期设计目标. 相似文献
43.
支持向量机(Support Vector Machine.SVM)应用结构风险最小化理论,从训练集中选择一组特征子集。使得对特征子集的线性划分等价于对整个数据集的分割。支持向量机最初应用于模式识别,随后开始在信号处理、函数逼近等领域也得到了广泛发展。支持向量机与神经网络等常用方法相比,其具有泛化性好、建模所需学习数据较少等优点。 相似文献
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《国内外机电一体化技术》2006,9(1):100-100
台安科技(无锡)有限公司继2005年年初推出高机能泛用型SV300系列后,加快开发进度推出新一代EV300系列小功率矢量控制变频器,其功率范围在0.2-22kW,该系列最大特点就是具向量控制,外观精巧,功能齐全, 相似文献
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47.
支持向量机表现的好坏很大程度上取决于核函数的选取,因此最近几年关于核函数的研究有许多。越来越多的核函数也被提了出来!但是选取合适的核函数往往却不容易,因为数据的特征往往不知道。文中利用函数的Taylor展开思想,提出了一种新的核函数,叫T—KMOD,基于KMOD提出的。该核函数的灵活性更好,可以处理很多分类的问题。用网络入侵的数据对该核函数进行了仿真,从仿真的结果可以看出,和一些常用的核函数相比,它的鲁棒性更好,有更强的分类能力。同时该函数的分类效果更好。所以该核函数和一般常用的核函数相比,可能更具有一般选择性。 相似文献
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应用数据挖掘的方法从实时数据库中提取相应的故障诊断知识是一种有效途径,也是很有现实意义和研究价值的问题.为提高汽轮机组故障诊断的效率,并考虑其计算成本和复杂性,把关联分析作为数据的前处理器,通过计算属性间的相关系数,结合最大最小聚类方法,删除冗余属性.然后采用支持向量机进行故障诊断,构造 SVM 多分类器,采用粒子群优化算法对参数寻优并训练样本.并与 BP 神经网络和线性判别分析做比较,实验表明此故障诊断方法诊断速度快、准确率高,可以很好地应用于设备故障诊断 相似文献
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50.
一种基于几何分布的新支持向量机多分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
二叉树支持向量机是多分类问题的一种有效方法,然而分类的效果与二叉树的结构密切相关。获得更好的分类效果和更高的效率,要使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。距离通常用来衡量两个类的分离程度,但不能反映类的分布情况。考虑到多分类中类的分布,文中定义新的分离度和相似度来衡量两个类的分离度,并且提出了一中新的基于几何分布二叉树支持向量机多分类算法,该方法使得二叉树高度尽量小而两个子类尽量易分。实验表明该方法具有较高的分类准确率和效率。 相似文献