基于改进狮群算法和BP神经网络模型的房价预测

将狮群算法(lion swarm optimization, LSO)与海鸥算法的迁徙机制和螺旋搜索机制结合,增强算法的局部搜索能力;同时增加监督机制,提高算法的全局搜索能力。与粒子群算法和狮群算法对比,在常用的测试函数上验证改进狮群算法的优越性。采用改进后的狮群算法优化BP神经网络模型,对房屋价格预测问题进行研究,通过房屋的户型、面积等相关指标有效地对青岛市的二手房价格进行预测。改进后的狮群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化,提高BP神经网络的收敛速度和训练精度。试验结果表明,提出的螺旋搜索狮群和BP结合算法(spiral search lion swarm optimization-BP, SLSO-BP)模型在房价预测问题上预测效果更好。     

抗时延敏感性跨层自适应资源分配方案*

为了对抗多用户OFDM系统中用户实时业务对时延的敏感性,提出一种利用Hopfield神经网络(HNN)算法的跨层自适应资源分配方案。该方案设置用户调度优先级时同时考虑物理层的信道状态信息,及媒体接入层的用户队列状态信息和等待时间等;采用HNN算法,最大化系统容量的同时降低了平均时延和丢包率。仿真结果表明,相比于传统资源分配方案,该方案可以有效保障用户的服务质量,并提高了系统的整体性能。     

基于低秩表示投影的无监督人脸特征提取

为了构造数据之间的自适应邻接图,同时克服稀疏表示系数和协同表示系数互相独立、提取全局信息弱的缺陷,提出采用低秩表示(low-rank representation, LRR)系数构造权重矩阵的流形学习算法,即低秩表示投影(low-rank representation projections, LRRP)和判别低秩表示投影(discriminative low-rank representation projections, DLRRP)。在新算法中,将低秩表示系数表征的样本之间的邻接关系保留在特征空间;同时利用低秩系数的聚类性质,在优化目标中加入类内散度最小化项,计算出具有判别性的投影矩阵。试验结果表明,在真实人脸图像库上与其他几种流形学习算法相比,LRRP和DLRRP能够取得更好的识别率。提出的新算法是有效的特征提取算法,能够丰富流形学习框架。     

一种基于小波分解的无搜索分形图像压缩算法

在不同的小波尺度中，子块基于相应固定位置的父块进行编码，同时利用不同小波尺度之间的相关性进一步缩短编码时间．实验结果表明，与空间域无搜索分形图像压缩方法相比，提出的方法在解码图像质量略有损失的情况下，压缩比提高了近3倍，同时计算量减少了6／7．     

基于非线性控制的异结构混沌同步控制

针对一种新的三维连续自治混沌系统的异结构同步控制进行了研究．基于Lyapunov稳定性理论，设计出一种确保系统渐近同步的非线性控制器；并且在此基础上采用参数自适应控制策略对系统中不确定的参数进行估计．从理论上证明了在系统参数未知或结构不确定时，能够实现新混沌系统和Lorenz混沌系统之间性能良好的异结构混沌同步控制，同时识别出未知参数．数值模拟结果进一步验证了所提方案的有效性．     

基于Hopfield神经网络的多用户OFDM系统自适应资源分配

提出一种用Hopfield神经网络对多用户OFDM通信系统进行子载波分配和比特自适应加载的方法,利用Hopfield神经网络的并行处理、收敛快、易收敛到最优解的特点,在系统性能一定和满足各个用户业务要求的条件下,对资源进行自适应分配,以使多用户OFDM系统的发射功率最小。将比特加载矩阵拆成三个矩阵来表示,简化了运算。仿真结果表明采用Hopfield神经网络方法可有效地解决通信中资源分配最优化问题,并且总体效果也优于采用遗传算法得到的结果。     

基于小波包变换的直接序列扩频通信窄带干扰抑制技术

为了进一步提高直接扩频通信系统抑制大功率窄带干扰的能力,分别利用多进制小波包和复小波包分解将信号与干扰分离,然后再对滤波处理后的分解结果进行小波包合成.试验结果证明,这两项技术的误比特率性能优于二进制小波包噪声抑制技术     

基于复小波变换和人类视觉模型的数字水印算法

提出了一种基于复小波变换的水印算法，同时描述了一个基于复小波域的简单而有效的人类视觉模型．实验结果表明，复小波域比实小波域具有更大的信息容量，基于复小波变换的水印算法比实小波具有更好的鲁棒性，具有极大的潜在应用性能．     

多天线时变信道下基于卡尔曼滤波跟踪的数字图像通信系统

数字图像在时间选择性衰落信道下传输，难以获得满意效果．为得到高质量的传输图像，基于多天线通信系统，采用卡尔曼滤波跟踪方法对时变信道进行跟踪以获得更高的系统性能，并增加信道编码．仿真结果表明，在系统中加入卷积码，可获得5dB以上的编码增益；在较高信噪比下，与无跟踪情况比较，误比特率有较大改善并可获得满意的传输图像。