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支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,成为当前国际机器学习界的研究热点.文中将基于支持向量回归的方法应用于邮电业务总量预测的研究,利用邮电业务总量和第一、二、三产业的国内生产总值之间的关系,建立了邮电业务量的预测模型,并运用该模型进行预测.实验表明:基于支持向量机的预测方法比其它预测邮电业务总量的方法更准确,且具有更强的泛化能力. 相似文献
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非高斯有色噪声中谐波恢复的累积量投影方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文研究非高斯有色噪声中的谐波恢复问题。首先建立了复数线性非高斯过程的高阶累积量投影定理。应用该定理,由含噪谐波信号的四阶累积量求得非高斯有色噪声的自相关,然后通过求解一个广义特征值问题对矢量空间进行预白化,最后结合噪声子空间方法MUSIC恢复谐波信号参数。本文方法克服了以往的困难,成功地解决了对称分布非高斯噪声背景下和谐波信号中存在二次相位耦合时的谐波恢复问题。仿真实验验证了本文结论。 相似文献
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利用de Casteljau算法,得到两条边界曲线分别为m,n次的空间曲线所生成的直纹面为可展曲面的充分必要条件,给出了可展曲面所满足的约束条件的个数,提出了(2,3)次可展曲面的一个新的设计方法。数值实验说明,该方法设计简便,易于控制曲面形状。 相似文献
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一种基于二阶统计量的近场源三维参数估计方法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文研究近场源的距离、角度和频率的三维参数估计问题。提出了一种仅需利用二阶统计量和相应的配对程序就能直接估计出参数的新方法。该方法无需谱峰搜索,同时避免应用四阶累积量,减轻了算法的计算量。仿真实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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该文针对近场源的方向角和距离的二维参数估计,提出了一种新的近场源二维参数估计方法。该方法利用双极化阵列的极化信息和二阶统计量估计近场源的波达方向和距离参数。该方法具有估计精度高和无需谱峰搜索的优点。仿真实验证明了该算法的有效性。 相似文献