用于最小加权距离译码的神经网络方法

构造了用于最小加权距离译码的神经网络，并证明了所构造的神经网络的收敛性，最后给出了用所构造的神经网络进行最小加权距离译码的算法。     

基于多维存储结构的CMAC模板加权的算法改进

本文对具有多维存储结构特点的一类CMAC网络进行了改进，提出了模板加权的算法。仿真结果可以看出应用这种算法后，训和测试的收敛速度部大大加快，测试精度也有一定的提度。     

多指标随机控制变量加权和的极限定理

利用鞅差序列的直交性质,推广了单指标随机控制随机变量加权的结果,给出了多指标随机控制随机变量加权和的极限定理。     

一种构建细小病毒进化树的加权距离方法

应用对数关联距离与互信息距离加权的方法,对完全基因组DNA序列和蛋白质序列构建了30种细小病毒系统发育树。构建的发育树均将30种细小病毒分成细小病毒亚科和浓核病毒亚科两个大的分枝,其结构与国际病毒学分类委员会第八版报道的结果及已有文献的结果基本一致。且基于蛋白质序列构建的系统发育树比基于完全基因组DNA序列构建的要好。     

一种基于空间加权Hausdorff距离的人脸识别算法

Hausdorff距离是一种有效的检测两个点集相似性的算法．为了有效的利用边缘信息对光照不敏感的特点,本文在原有SWHD(空间加权豪氏距离)算法的基础上,提出了一种利用局部距离映射图改进的hausdorff距离人脸识别算法．实验结果表明,此方法不仅可得到较好的识别率,而且能有效侧重于强调脸部的主要特征区域．     

基于信息熵的加权基因关联网络融合方法

针对加权基因关联网络（WGAN）的融合问题,提出了基于信息熵的加权网络数据融合方法。该方法利用信息熵来刻画基因间连边的不确定程度,并由此实现对4个现有的人类加权基因关联网络的融合,从而获得一个规模更大、生物学信息更丰富的WGAN网络。融合效果的验证结果表明,新的WGAN网络包含了更多的基因连边,其边权比原始网络中的边权有更强的生物学相关性,同时在疾病基因预测中表现出更为满意的效果。     

距离加权法的完善及其在层状矿床储量计算中的应用前景

本文对距离加权法中如何确定最佳估值幂指数和估值影响域等方面作了合理改进,为该法的广泛应用创造了条件。通过与普通克立格法的交叉检验和储量计算结果的综合对比证实,距离加权法是一种比较适用于层状矿床储量计算的方法。     

基于反距离加权随机森林的空间推测方法研究

在地学领域中,空间推测是根据已知样本点运用连接函数推测未知区域数值的过程.基于回归克里金(Regression Kriging, RK)以及随机森林(Random Forest, RF)等机器学习算法的空间推测方法已在土壤水质反演、空气质量预测等领域中得到广泛应用,通过引入缓冲距离、邻近点的观测值以及到预估点的水平距离等方式逐步发展出“Random Forest for spatial prediction (RFsp)”、“Random Forest Spatial Interpolation (RFSI)”等模型.为克服RFSI模型中距离的不足并获得更加精确的推测结果,本文在其基础上引入反距离加权策略,考虑将邻近点的观测值以及到预估点的距离进行组合,提出了一种基于水平位置距离的反距离加权随机森林(Random Forest with Inverse Distance Weighted Based on Location Distance, RFIdw)模型.基于SIC97(Spatial Interpolation Comparison 97)数据集开展的对比实验表明,本文提出的R...     

基于信息融合和加权证据理论的故障诊断系统的研究与实践

为了较全面地获得设备的故障状态信息,增加故障诊断的可信度,考虑故障诊断过程中不同故障特征对特定故障的贡献率,提出了加权证据理论的多故障特征信息融合的故障诊断方法,建立了多故障特征信息融合诊断模型。经实验表明,该方法能有效提高故障诊断的准确性并且具有较好的实用性。     

基于边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法

为解决现有的基于Hausdorff距离人脸检测定位算法误差较大的问题,提出了一种边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法,并经实验验证能较有效的解决图像中人脸因姿态、光照、遮罩等原因对检测定位的干扰,且精度较高,耗时较少.     

基于特征加权融合的虹膜识别算法

由于单一虹膜特征相对简单,容易引起虹膜识别不准确的问题,本文使用特征加权融合来表示虹膜纹理。提取虹膜纹理的空域特征和频域特证,使用主成分分析法(PCA)降噪去冗余。空域特征采用二分统计局部二值模式(DS-LBP)表示虹膜纹理的灰度值变化规律,形成空域特征码。频域特征采用二维Haar小波提取虹膜纹理的高频系数,形成频域特征码。分别计算两个特征码的汉明(Hamming)距离,并乘以相应的加权权重。通过与设定的分类阈值比较来判定虹膜类别。用多种虹膜库与其他虹膜识别算法进行比较,实验结果表明,本文算法在识别率、等错率、稳定性等方面更具有优势。     

基于局部占优的自适应像素加权CT/MRI图像融合算法

针对传统基于像素加权平均图像融合算法存在加权因子难以确定的问题,根据CT/MR I图像信息在空间局部互补的特点,提出一种基于局部占优的自适应像素加权算法.根据CT/MR I在空间局部的亮度信息和细节信息的差异,定义并计算局部亮度对比度和局部细节对比度;根据局部亮度和局部细节对比度计算局部占优度矩阵,并进行中值滤波;接着根据局部占优度矩阵计算阈值K,并用阈值K对局部占优度矩阵进行阈值处理,从而得到自适应加权因子矩阵;根据自适应加权因子矩阵对CT/MR I图像进行融合.     

基于RSSI加权数据融合的TDOA定位算法

为解决基于到达时间差(TDOA)定位算法中的定位模糊、测量时差的精确度对定位精度影响较大等问题,通过对TDOA、基于接收信号强度(RSSI)定位算法进行研究分析,提出利用RSSI加权数据融合修正由TDOA算法获得的多个初始位置估计值,从而获得更优位置估计的TDOA/RSSI定位算法.该算法具有计算量小,能有效降低定位误...     

基于聚类的多维数据交叉融合的台区网格化划分方法

针对常规台区网格化方法不涉及电力设备运行相关信息且不能自动更新已建成台区配电网最低层级电网网格的问题,为满足台区电网优化调度的需求,提出一种基于聚类的多维数据交叉融合的台区网格化划分方法。综合用电单位负荷记录、报修数据、台区气候情况等多维数据,结合CLARANS(clustering large application based upon randomized search)聚类、Chameleon聚类方法的特点,优化台区网格划分结果。实验结果表明：所提的划分方法更加适用于台区电网调度,实现了已建成台区配电网最低层级网格划分的自动化处理,提升了网格化规划的实用性、有效性。     

基于反距离加权法的DTW-RNN神经网络吸水剖面预测模型

基于同位素吸水剖面法和分层注水量计算法在应用中存在这样或那样的不足,创新了一种油水井多层合注合采液量劈分技术方法.该方法是在实测吸水剖面资料的基础上,选取油层有效厚度、有效渗透率、措施系数、原油粘度等共8个因素作为建立预测模型的主要影响因素,以注入井的注水数据为输入值,通过反距离加权法以及时间规整算法对输入值进行距离计...     

多传感器航迹融合的评价指标及计算方法

以多传感器的观测数据与航迹正确相关与否的概率为基础，建立航迹关联分辨力、融合航迹的精度等评价指标，并给出其计算方法．     

基于加权欧式距离法剥线机刀架多目标拓扑优化设计

基于加权欧式距离法将护套线剥线机主传动机构刀架进行多目标拓扑优化设计,建立了静态多刚度拓扑优化数学模型、模态固有频率拓扑优化数学模型和刀架多目标拓扑优化数学模型,通过有限元法对主传动机构刀架进行了优化改进,改进后其质量减少了约14.3%,提高了一阶固有频率和刀架静刚度,优化效果明显.     

基于距离区间概率加权的RSSI测距方法

接收信号强度(RSSI)易受环境干扰而出现多值,使得RSSI-距离的一一映射关系被破坏,导致单纯采用RSSI值和距离映射进行测距时存在较大误差.针对该问题,提出基于距离区间概率加权的测距方法,建立RSSI和距离区间之间的映射关系,并求出RSSI值出现在该区间中每个距离点下的概率,再以概率为权值对区间中的所有距离进行加权求和,将得到的结果作为该RSSI值对应的距离.仿真结果表明,和曲线拟合法及区间测距法相比,该方法在测距精度上均有不同程度的提高.