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1.
多传感器数据融合理论在复杂通信信号识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用多传感器数据融合理论,建立各种复杂通信信号的综合特征模本和综合模糊模式识别的处理模型,实现对目标信号调制样式、属性、综合技术特征、综合相关特征的情报描述,从而达到识别信号的目的。  相似文献   
2.
基于主动进化的遗传算法   总被引:5,自引:2,他引:5  
根据当前遗传学和生物进化论中对变异方式的研究成果.将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域,提出了一种基于主动进化的遗传算法.这种改进的遗传算法,可以在很大程度上克服现有遗传算法执行效率低的问题.我们将这种方法应用到TSP问题中,取得满意的实验结果、  相似文献   
3.
变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
陈昊  杨俊安  庄镇泉 《计算机学报》2012,35(5):1011-1017
文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.  相似文献   
4.
王龙  杨俊安  陈雷  林伟 《声学技术》2015,34(5):431-436
语言模型是语音识别系统的重要组成部分,目前的主流是n-gram模型。然而n-gram模型存在一些不足,对语句中长距信息描述差、数据稀疏是影响模型性能的两个重要因素。针对不足,研究者提出循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术,在英语语言模型建模上取得了较好的效果。根据汉语特点将RNN建模方法应用于汉语语言建模,并结合两种模型的优点,提出了模型融合构建方法。实验结果表明:相比传统的n-gram语言模型,采用RNN训练的汉语语言模型困惑度(Per PLexity,PPL)有了下降,在对汉语电话信道的语音识别上,系统错误率也有下降,将两种语言模型融合后,系统识别错误率更低。  相似文献   
5.
针对单通道盲分离领域先验信息不足的问题,提出了一种基于极值斜率经验模式分解和独立分量分析的单通道盲分离算法。首先通过极值斜率经验模式分解算法以不同尺度逐次分解混合信号的波动和趋势,得到一组固有模态函数。然后将其作为独立分量分析算法的输入信号,从得到的独立分量中萃取出与源信号相似的独立分量,通过重构算法恢复源信号,达到分离目的。实验信号采取仿真信号和实际信号,实验结果表明,该算法不需任何先验信息,鲁棒性强,能较快地得到良好的分离效果。  相似文献   
6.
一种基于数据融合的合作频谱感知技术   总被引:1,自引:1,他引:1  
认知无线电是为了提高频谱利用率而提出的一种智能频谱共享技术,快速可靠的检测到主用户和频谱空穴是认知无线电实现的关键和前提.由于阴影和多径衰落的影响,单认知用户检测可靠性低.基于数据融合的合作感知可以大大提高对主用户的检测概率.文中提出基于数据融合的等权重增益结合准则.仿真结果表明:当融合中心采用等权重增益结合准则时的检测性能要优于采用硬判决融合准则时的检测性能.  相似文献   
7.
目前欠定条件下盲分离算法的研究集中在稀疏性强的语音信号,适应性较差。且存在分离不完全、残余成分较大的问题。针对该问题提出了一种基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法。该算法在信号频谱混叠的情况下,利用通信信号的载波相频信息来构建差异矩阵,实现单路到多路的变换。在多通道框架下以基于核密度估计的遗传算法实现多通道盲分离。实验结果表明:该方法对信号稀疏性无严格要求,适应性强,并能较彻底地分离出常规同频通信信号。  相似文献   
8.
数据在采集和传输过程中由于多种原因会造成矩阵残缺,因此在数据分析之前需要对残缺矩阵进行修复。常见的KNN修复方法 k值选取不合理,且需在整个矩阵中搜索近邻,影响算法的修复效果。在其基础上提出了一种k值自适应的局部KNN矩阵修复方法,合理考虑了k值的选取和近邻项的搜索范围。实验证明了该方法能有效提高矩阵修复的正确率,且算法的时效性有所提高。  相似文献   
9.
基于多宇宙并行量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上,提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法,并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法,仿真结果表明了算法的有效性。  相似文献   
10.
基于码重信息熵低码率线性分组码的盲识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
为解决较高误码条件下的低码率二进制线性分组码的盲识别问题,论文提出了基于码重分布信息熵的码长识别方法,而且,它还通过优化传统的矩阵化简方法求解生成矩阵,从而实现对低码率二进制线性分组码的盲识别。理论分析及仿真验证均表明:该方法能实现低码率线性分组码较正确的识别。论文最后进一步对不同码长线性分组码在不同误码率条件下进行了多次仿真,仿真结果验证了该识别方法具有较好的容错性能。  相似文献   
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