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941.
在通信系统设计中,常采用盲均衡器来抑制带限信道导致的码间干扰。但传统的常数模算法(CMA)以及基于CMA的双模式算法对于多进制正交调幅信号(QAM)存在较大的误判,收敛后QAM系统性能较差等不足之处。在修正常模算法(MCMA)的基础上,针对QAM信号为多模信号的特点,采用多模算法(MMA)与修正判决引导算法(MDD)结合的双模式算法,并引入可准确模拟信道逆系统的多层感知机结构,得到了一种新的基于双模式算法的多层感知机结构神经网络盲均衡器,利用新算法调整神经网络参数,并且利用重置模块跟踪信道变化。仿真结果表明,新算法调整的神经网络盲均衡器双模式盲均衡器在稳态MSE、收敛性方面都有所提高,并具有抵抗信道突变的能力,为通信系统设计提供参考。 相似文献
942.
943.
本文介绍了作者最近开发的一种矢量矩阵类库,该类库用面向对象的程序设计语言Mcrosoft C/C++7.0设计的。库中定义了三种新的数据类型即ColVector型,RowVector型,Matrix型及它们之间的各种运算会,如加法运算2符“+”,乘法运算符“*”及左右移动算符“《”“》”等。 相似文献
944.
945.
基于上下文重构的短文本情感极性判别研究 总被引:2,自引:1,他引:2
文本对象所固有的多义性,面对短文本特征稀疏和上下文缺失的情况,现有处理方法无法明辨语义,形成了底层特征和高层表达之间巨大的语义鸿沟.本文尝试借由时间、空间、联系等要素挖掘文本间隐含的关联关系,重构文本上下文范畴,提升情感极性分类性能.具体做法对应一个两阶段处理过程:1)基于短文本的内在联系将其初步重组成上下文(领域);2)将待处理短文本归入适合的上下文(领域)进行深入处理.首先给出了基于Naive Bayes分类器的短文本情感极性分类基本框架,揭示出上下文(领域)范畴差异对分类性能的影响.接下来讨论了基于领域归属划分的文本情感极性分类增强方法,并将领域的概念扩展为上下文关系,提出了基于特殊上下文关系的文本情感极性判别方法.同时为了解决由于信息缺失所造成的上下文重组困难,给出基于遗传算法的任意上下文重组方案.理论分析表明,满足限制条件的前提下,基于上下文重构的情感极性判别方法能够同时降低抽样误差(Sample error)和近似误差(Approximation error).真实数据集上的实验结果也验证了理论分析的结论. 相似文献
946.
947.
Acrobot控制器设计与全局稳定性分析 总被引:1,自引:1,他引:1
提出一种基于非光滑 Lyapunov 函数的 Acrobot 控制器设计和全局稳定性分析方法. 基于三个 Lyapunov 函数分别设计了三种控制规律, 用来增加 Acrobot 的能量和保持合适的姿态, 使 Acrobot 摇起并稳定在垂直向上的不稳定平衡点. 应用 LaSalle 不变原理和非光滑 Lyapunov 函数理论, 保证了 Acrobot 在整个运动空间的全局稳定性. 仿真结果证明了该方法的有效性. 相似文献
948.
本文对活动轮廓模型的外部能量项进行改进,针对灰度图像分割提出了一种新的自适应图像分割模型,并将它推广,建立了矢量图像分割模型。新模型耦合了快速边缘积分方法和简化统计方法,充分考虑到图像区域和边缘的先验信息,可根据不同的条件概率密度函数构造不同图像分割模型。文中还基于高斯型概率密度函数建立分割模型实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法分别对灰度图像和矢量图像(RGB)进行分割实验,并将本文提出的方法与经典的快速边缘积分方法进行比较,结果表明本文的分割方法准确性较高,且具有良好的抗噪性,是行之有效的。 相似文献
949.
对于连续随机分布控制中的保守性问题,采用平方根B样条逼近建立系统静态模型(输出概率密度函数模型),利用系统输入和输出概率密度函数权值之间的动态关系建立动态模型,提出状态记忆反馈保性能控制算法,并利用凸优化技术优化算法,通过计算机仿真验证,该算法能够实现系统输出概率密度函数追踪目标概率密度函数,并满足规定的性能指标。 相似文献
950.
目前大多数知识图谱表示学习只考虑实体和关系之间的结构知识,性能受存储知识的限制,造成知识库补全能力不稳定,而融入外部信息的知识表示方法大多只针对某一特定的外部模态信息建模,适用范围有限.因此,文中提出带有注意力模块的卷积神经网络模型.首先,考虑文本和图像两种外部模态信息,提出三种融合外部模态信息和实体的方案,获得实体的... 相似文献