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提出一个基于极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)和文化基因算法MA(Memetic Algorithm)的微型四频(0.92/2.4/3.5/5.8GHz)天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能,算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer)全局搜索和DSCG(Davies,Swann,and Campey with Gram-schmidt)局部搜索,用于确定天线的几何参数.同时,建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数.实验结果表明,ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗,使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程.天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB,满足设计要求. 相似文献
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本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法.传统矢量量化方法只考虑了码字与训练矢量之间的吸引影响,所以约束了最优解的寻解空间.本文提出了一种新的学习机理--模糊强化学习机制,该机制在传统的吸引因子基础上,引入新的排斥因子,极大地释放了吸引因子对最优解的寻解空间的约束.新的模糊强化学习机制没有采用引入随机扰动的方法来避免陷入局部最优码书,而是通过吸引因子和排斥因子的合力作用,较准确地确定了每个码字的最佳移动方向,从而使整体码书向全局最优解靠近.实验结果表明,基于模糊强化学习机制的矢量量化算法始终稳定地取得显著优于模糊K-means算法的性能,较好地解决了矢量量化中的码书设计容易陷入局部极小和初始码书影响优化结果的问题. 相似文献
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基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)提出一种说话人识别算法-三粒子模糊C均值聚类算法.利用3个子群体,每个子群体由规模较小的3个粒子构成,寻求最佳说话人模型.在每次迭代中每个子群体按先后顺序执行PSO算法中的速度更新、位置更新操作和标准FCM算法,对说话人的训练语音数据进行粒子群优化-模糊的软聚类分析,得到聚类中心的最优解,作为该说话人的语音模型.此算法可避免粒子陷入局部最优聚类中心,较准确地记录和估计每个聚类中心的最佳移动方向和历史路径,从而使聚类中心向全局最优解靠近.实验表明,本算法始终稳定地取得优于LBG算法、FCM算法和FRLVQ-FVQ算法的说话人识别性能,对初始聚类中心依赖度低,可有效降低误识率. 相似文献
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将电子设备附着在医用胶囊外表面构成电子胶囊可以用来监测服药依从性,本文着重讨论了其中无源双向通信芯片的设计方法.综合考虑无线信号在人体内的传输损耗和电子胶囊中微型天线辐射效率等因素,本文在设计中创新地采用了下行/上行通信不同载波频率的非对称系统结构.在下行通信中采用了传输损耗较小的13.56MHz低频信号,实现对芯片的唤醒以及工作模式的配置;在上行通信中则采用了915MHz高频信号,以优化胶囊天线的辐射效率.系统采用标准的UMC 130nm CMOS工艺实现,面积为1500×800μm2.实验结果表明,下行通信时该无源芯片的唤醒灵敏度为-4dBm,数据率为17kb/s;上行通信时芯片可以周期性的主动发射频率为915MHz的脉冲信号,数据率为0.75kb/s. 相似文献
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百万等级汽轮机低压转子是集多种叶根形线于一身的一种特殊结构,因此,装配过程十分复杂。文中详细介绍了每种叶片结构特点与装配要求,并给出了科学有效的装配方法,保证了叶片装配质量和机组运行的经济性与可靠性,为同类型机组装配提供了可借鉴的经验。 相似文献