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1.
基于最大熵估计的支持向量机概率建模   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
提出一种基于最大熵估计的支持向量机概率建模方法.针对传统的支持向量机方法不能提供后验概率的输出问题,从信息熵的角度采用最大熵估计方法,直接对支持向量机输出进行后验概率建模.实验结果表明,与同类算法相比,所提出的基于最大熵估计的概率建模方法具有优良的性能.  相似文献
2.
一种获得交叉口分流系数的新方法—极大熵估计法   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文提出了一种根据交叉口的出入口流量来估计交叉口的分流系数的新方法.它是根据信息论的基本原理,在极大熵的意义下,将一个描述不完全问题转化为一个非线性规划问题,从而求出一个最接近真实分流系数的估计值.  相似文献
3.
多带谱熵不仅能体现和谱熵一样的频率特性,还能体现能量的分布情况,因此在进语音检测时更趋向于采用多带谱熵估计。通过仿真,证明多带谱熵估计在非平稳信号检测中相比于谱熵估计的优越性,确定适合坦克环境的多带谱熵噪声估计算法。结合多带谱熵估计、相关加权、分帧相减等理论,提出一种以多窗谱估计为基础的改进的语音增强算法。仿真结果表明,提出的算法不仅能更好地抑制背景噪声和音乐噪声,而且还较好地保持了语音的可懂度和自然度。  相似文献
4.
提出了一种基于二次Renyis熵的正则化互信息特征选择方法,该方法能高效地对互信息进行估计从而使计算复杂度大大降低。同时把正则化互信息特征选择方法与嵌入式方法相结合得到一个两段式特征选择算法,该算法可以找出更具特征的特征子集。通过实验比较了该方法与其他基于互信息的特征选择算法的效率与分类精度,结果表明该方法能够有效改善计算复杂度。  相似文献
5.
加强型学习系统是一种与没有约束的,未知的环境相互作用的系统,学习系统的目标在大最大可能地获取累积奖励信号,这个奖励信号在有限,未知的生命周期由系统所处的环境中得到,对于一个加强型学习系统,困难之一在于奖励信号非常稀疏,尤其是对于只有时延信号的系统,已有的加强型学习方法以价值函数的形式贮存奖励信号,例如著名的Q-学习。本文提出了一个基于状态的不生估计模型的方法,这个算法对有利用存贮于价值函数中的奖励  相似文献
6.
真随机数发生器(True random number generator,TRNG)的安全性对于密码系统至关重要。目前主要的国际和国家标准化组织推荐使用熵的概念来评估TRNG的安全性。TRNG所含的熵只能通过其数学模型从理论上得到,而无法通过输出序列从统计上计算出。然而,即便理论上安全的TRNG在实际使用中也会面临安全风险,因为TRNG中熵源的质量很容易受到物理条件的影响,包括芯片的制造差异、供电电压和工作温度。在本文中,针对最通用的振荡采样型TRNG,基于理论上的熵估计模型,我们研究了这种TRNG的健壮性,测试了不同电压下(0.9 V-1.8 V)、不同温度下(-10℃-40℃)的输出,并比较了同一批次的多个芯片,从而也对熵估计理论的适用性进行了验证。我们发现:物理条件的变化对TRNG输出的随机性有很大影响。而且,在应用熵估计理论时,芯片制造的个体差异和不同环境条件都会导致安全设计参数的不同。本文的实验结果为振荡采样型TRNG的安全性评估提供了大量参考,研究结论可以指导TRNG的设计、使用和检测。  相似文献
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