模糊综合评判通用仿真软件的设计与实现

分析模糊综合评判模型的基本原理,讨论用于改进其性能的关键技术,包括权值向量的确定、模糊算子选择和模糊评判矩阵的构造。针对该模型的通用性问题,在MVC仿真框架下设计并实现模糊综合评判通用仿真软件。通过仿真实例验证了该软件的有效性。     

基于长序列FFT和LMS原理的调制线谱分析

从数学上证明了长序列FFT分析可实现噪声抑制,从而提高信噪比,其实质相当于时间积累。利用变步长的自适应线谱增强器进行线谱增强,可以提高信噪比。用两种方法分析了实际舰船信号的调制谱,讨论了合理选取参数的方法。实验证明,合理运用这两种方法,可以达到较好的分析效果。     

非平衡化标签补全核极限学习机多标签学习

目前众多的研究者通常直接将标签置信度矩阵作为先验知识直接加入到分类模型中,并没有考虑未标注先验知识对标签集质量的影响.基于此,引入非平衡参数的方法,将先验知识获得的基础置信度矩阵进行非平衡化,从而提出一种非平衡化的标签补全的核极限学习机多标签学习算法（KELM-NeLC）：首先使用信息熵计算标签之间的相关关系得到标签置信度矩阵,然后利用非平衡参数方法对基础的标签置信度矩阵进行改进,构建出一个非平衡的标签补全矩阵,最后为了学习获得更加准确的标签置信度矩阵,将非平衡化的标签补全矩阵与核极限学习机进行联合学习,依此解决多标签分类问题.提出的算法在公开的多个基准多标签数据集中的实验结果表明,KELM-NeLC算法较其他对比的多标签学习算法有一定优势,使用统计假设检验进一步说明所提出算法的有效性.     

混响背景下基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS滤波算法

针对强混响背景下经典的最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法难以有效地实现信混分离的问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的自适应LMS算法。首先将混响信号和自适应LMS滤波算法中的参考信号进行分数阶傅里叶变换,寻找最优变换域,并在分数阶域进行带通滤波,然后将得到的信号进行分数阶傅里叶反变换,最后将基于正态分布曲线的变步长LMS算法应用于此混响条件下进行滤波。仿真和海试数据验证结果表明,在信混比为0 dB的情况下,算法仍可以有效地滤除混响,使信混比提高6dB。     

基于模板匹配的舰船螺旋桨叶片数识别方法

针对在舰船辐射噪声DEMON线谱信噪比低时,传统使用的基于模型或专家系统的叶片数识别方法存在错误率高且识别结果不稳定的问题,提出了一种基于模板匹配的螺旋桨叶片数识别方法。该方法建立了不依赖于样本的模板库,设计了模板匹配算法和识别结果置信度算法,较好地解决了传统的叶片数识别技术所存在的数学模型失配或规则不全、样本不完善性等问题。对实测数据的分析表明,该方法明显降低了叶片数识别的错误率,使目标类型识别结果趋于稳定。     

小波包分形与支持向量机在水声目标识别中的应用研究

水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。     

一种改进的Markov预测模型方法

马尔可夫（Markov）模型的链式结构简便易行,适合作为一个预测模型来预测用户的页面访问模式。针对Markov原始预测模型算法时间和空间高开销的缺点,引入聚类方法对模型进行改进,以有效降低原始Markov预测模型计算开销。改进的Markov模型虽较好地克服了原始Markov模型的缺陷,但在提高效率的同时,模型的预测准确度有所降低。不过由于是将高阶Markov模型类别预测和低阶Markov模型页面预测相结合,和原始低阶Markov模型页面预测相比,准确性具有一定优势。     

基于粗糙集的数据流多标记分布特征选择

针对传统特征选择算法无法处理流特征数据、冗余性计算复杂、对实例描述不够准确的问题,提出了基于粗糙集的数据流多标记分布特征选择算法。首先,将在线流特征选择框架引入多标记学习中;其次,用粗糙集中的依赖度替代原有的条件概率,仅仅利用数据自身的信息计算,使得数据流特征选择算法更加高效快捷;最后,由于在现实世界中,每个标记对实例的描述程度并不相同,为更加准确地描述实例,将传统的逻辑标记用标记分布的形式进行刻画。在多组数据集上的实验表明,所提算法能保留与标记空间有着较高相关性的特征,使得分类精度相较于未进行特征选择的有一定程度的提高。     

基于噪声抑制门的两级自适应线谱增强算法

针对低信噪比下,自适应线谱增强(ALE)算法在低信噪比时性能急剧下降的问题,该文提出2级ALE算法,该算法在普通的ALE算法的基础上,将输出信号和误差信号的傅里叶变换作为第2级ALE的输入,对线谱作进一步增强.并利用噪声抑制门对信号进行降噪预处理,然后结合提出的2级ALE算法,提出一种基于噪声抑制门的2级ALE算法,进一步提高信噪比,增强线谱.仿真和海试数据表明,算法性能较普通ALE算法有较大提升.     

基于信息Granule属性约简的求解

在传统基于分辨矩阵的约简方法中,用属性构成的集合表达对象间可区分性质;给出了信息Granule的二进制数构造方法,将对象间的可区分性质通过可区分函数的定义实现,并给出约简和核的求解算法。不难发现,后者比施行分辨矩阵更有利于在计算机上实现。