多粒度时序特征在离网预测中的应用

电信运营商为了发现可能离网的客户,针对不同的场景研究开发了多种离网预测模型。目前的离网预测模型首先选择一种时间粒度抽取特征,之后使用机器学习算法对抽取的数据建模。这类方法只考虑了模型对分类性能的影响,没有充分考虑数据的作用。针对上述问题,提出一种使用多种时间粒度抽取特征的方法,并尝试在模型训练的不同阶段对不同粒度的特征进行融合。实验结果表明,使用多种粒度抽取特征训练出来的模型性能会明显优于使用单一粒度抽取特征的模型。     

基于引力搜索算法的分数阶变异时序回归GSA-TSGM(1,1)模型

为了利用分数阶累加算子在灰色短期预测中的高效性能,首次将分数阶累加算子引入变异时序回归模型以期取得更高的预测精度。主要方法如下：首先取湖北省链子崖某监测点1978—1987年的十年数据作为训练集并使用引力搜索算法确定最佳分数阶累加阶数,而1988—1993年的六年数据作为验证集验证提出的模型;其次对比了经典灰色模型GM(1,1)、分数阶累加灰色模型、变异时序回归模型TSGM(1,1)三种灰色模型。结果如下：首先修正了陈西江等人变异时序回归模型仿真时出现的错误,其次表明了相比于其他的模型,基于引力搜索算法的分数阶累加时序回归模型在进行灰色长期预测中具有较高的预测精度。因此,通过分数阶累加算子提高了灰色理论中长期预测模型的精度,为灰色长期预测提供了指导。     

一种便携多通道单端转差分模拟视频测试盒的设计实现

随着电子电路中高频信号的不断增加,同时高频信号和低频信号电路混合出现,为了减少信号间的干扰,现在很多时候需要将普通的RGB单端模拟视频设计成差分信号传输,以获得更好的信号质量。而对于模块验证来说,市场现有的标准视频源大多是单端的接口,这使得模块的视频功能验证成了困难。本文以AD公司的AD813为例,设计一种解决这一困难的便携转换测试盒,结合模块设计,介绍了芯片的基本架构和特点,以及转换盒对外连结接口。     

关于图像反走样的理论及应用

图像反走样是用于提升图像质量的一个重要环节。导致图像失真的主要原因是由于采样频率过低及重建过滤器的质量低下。在实时渲染的应用中,随着硬件的发展及渲染架构的改变,主流反走样技术逐渐从硬件加速模式发展到后处理模式。纯后处理算法由于缺失子像素信息,无法生成高质量的反走样图像。针对这一问题,混合反走样在保留了后处理反走样效率的同时,通过结合多重采样能提供更精确的边缘处理,并保证图像在时序上的稳定性。     

基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种群并行机制和随机搜索策略,提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制,利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进,对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略,克服单一差分策略的缺陷,同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流,从而达到协同进化的目的。仿真结果证明,与粒子群优化算法及差分进化算法相比,该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。     

时序最短路径算法

最短路径是指网络中两结点间阻碍强度最小的一条路径。传统的最短路径是在静态网络上进行研究的,然而现实生活中很多网络是动态的、有时序性的,因此传统的最短路径算法并不能用于解决所有最短路径问题。为了寻找时序网络上的最短路径,在Dijkstra算法思想基础上,提出一种时序最短路径的精确算法。文中利用严格的数学推导证明了本算法的可行性,并通过对构建的网络做实证分析验证了算法的正确性。     

基于双振子差分系统的复频检测新方法

描述了间歇混沌检测原理,结合差分原理构成双Duffing振子差分系统对弱信号频率进行检测,提出了该方法对复频信号的检测具有全新的意义,给出了方法的具体步骤和流程图,在对复频信号进行检测的同时对单频信号也进行了仿真。结果显示,与传统的Duffing振子阵列方法进行比较,该方法不仅减少了阵列数,且在不影响检测精度的前提下提高了频率检测带宽,大大减少了计算量。     

层次型IPv4网络QoS算法

网络服务质量Qo S在层次型网络中要求更高.从OSI参考模型的第二层与第三层出发,分析了传统的Qo S体系结构和三种Qo S模型的工作原理、优缺点以及网络应用环境.设计了将Int Serv与Diff Serv模型相结合的互补算法来保证层次型网络的服务质量.仿真结果表明,此模型能够从传输延迟、丢包率、延时抖动和网络吞吐量等多个方面提升网络的Qo S.     

I形MEMS谐振器的电阻差分检测方法

为克服Ｉ2形MEMS谐振器输入端（热执行）与输出端（压阻敏感）直接耦合所造成的输出信号品质较差的缺点,设计并制作了一种电阻差分检测电路。该电路通过外接电阻的方法,产生与输出信号中耦合成分幅值相同、相位相反的差分信号。将差分信号与谐振器输出信号相组合,从而实现解耦的目的。实验结果表明,电阻差分检测可有效消除了输出信号中的耦合成分,使频谱响应曲线得到更直观的体现。与其他消除耦合信号的技术方案相比（混频检测电路、惰性谐振器等）,电阻差分检测法电路设计简单,无需改动器件的加工工艺,有利于满足未来器件小型化要求。     

一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法

为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,该方法具有更高的收敛速度和收敛精度。