分形信号的小波谱相关研究及仿真

小波变换作为一种新兴时频分析方法,其小波谱表征了信号的时频特性。文中对信号的小波谱进行了较为详细的讨论,并与魏格纳一维尔分布进行了比较。根据时频分析的理论,把小波谱扩展到了小波相关域分析,提出了信号的小波谱相关分析方法,并应用到分形信号的分析上,探讨了它的相应特性。对探讨的结果进行了仿真,给出了小波谱相关在信号检测中的应用前景。     

分形信号的小波谱相关研究及仿真

小波变换作为一种新兴时频分析方法,其小波谱表征了信号的时频特性.文中对信号的小波谱进行了较为详细的讨论,并与魏格纳-维尔分布进行了比较.根据时频分析的理论,把小波谱扩展到了小波相关域分析,提出了信号的小波谱相关分析方法,并应用到分形信号的分析上,探讨了它的相应特性.对探讨的结果进行了仿真,给出了小波谱相关在信号检测中的应用前景.     

一种肿瘤基因表达数据的知识提取方法

本文以多发性骨髓瘤的基因表达数据为例,利用数据挖掘技术,提出了一种针对基因表达数据进行知识发现的方法.该方法通过计算基因的信息增益,结合神经网络,找出了特征基因集合,最后利用决策树进行特征规则的提取,给出了基于多发性骨髓瘤数据样本的产生式规则,为生物医学研究提供了一种分析和研究基因表达数据的参考方法.实验结果表明了该方法的有效性.     

钢铁企业节水技术、措施和发展趋势

为了缓和我国水资源供需矛盾,提高用水效率,减少工业废水对水环境的污染,实现发展与环境的融合,国家经贸委和国家标准化管理委员会发布了5个高用水行业的《工业企业取水定额国家标准》,对钢铁行业等实行强制性用水定额管理,促使企业必须采取有效的节水措施。尽管我国的钢铁工业的产量增长较快,但     

基于近邻信息和PS O算法的集成特征选取

提出了一种新的PSO特征选取方法。以粒子对应特征组合的同类近邻样本和异类近邻样本间的距离关系作为类别可分性和粒子适应度函数。以适应度函数加权的群体历史最佳、粒子历史最佳和粒子邻域内最佳个体信息共同指导粒子运动方向,搜索类内紧密、类间分离的最佳特征组合;同时,利用加权集成方法对PSO特征选取方法进行集成,以提高特征选取方法的稳定性和鲁棒性。在5个高维数据集上的特征选取实验结果表明集成PSO特征选取方法的有效性和可行性。     

基于BP神经网络的肿瘤特征基因选取

该文提出基于BP神经网络的灵敏度分析方法,并用于选取肿瘤特征基因。以结肠癌基因表达谱为例,首先定义基因对BP神经网络模型输出函数的灵敏度,递归去除灵敏度较低的若干基因,生成一组嵌套的候选特征基因子集。然后以支持向量机为分类器,检验候选特征基因子集对样本分类的贡献,选取错分率最低的候选特征基因子集为结肠癌特征基因子集。通过实验对比,该特征基因子集的分类结果优于文献给出的其他特征基因子集,表明了该方法的可行性和有效性。     

多发性骨髓瘤基因表达谱分析

为了依据肿瘤基因表达谱数据提取出其中蕴含的样本分类规则,以多发性骨髓瘤的基因表达谱为例,提出了一种在基因表达数据中提取分类特征规则的方法．该方法从统计学角度出发,以基因与样本类别问的相关系数作为衡量属性包含样本分类信息量的标准,并利用神经网络进行属性规约找出分类特征属性集,最后利用决策树进行知识提取,给出样本分类的产生式规则．实验结果表明,所提取出的3条规则对实验样本正确分类率达到100％．     

Boosting算法在基因表达谱样本分类中的应用

基于基因表达谱结构提出一种基因表达谱的样本分类方法。首先用基因的Bhattacharyya距离衡量其所含样本类别的信息,过滤Bhattacharyya距离较小的噪声基因;然后修改重复剪辑近邻算法,剔除噪声样本;再基于Boosting算法构建支持向量机组合分类器;最后以结肠癌基因表达谱样本为例,进行了分类实验。实验结果表明该方法简单、有效,对基因表达谱样本的分类问题有强的实用性。     

均方轮廓多小波盲均衡算法

为了克服传统恒模算法（CMA）收敛速度慢与无相位纠错能力的缺点,提出了一种均方轮廓多小波盲均衡算法（MWTSCA）。该算法一方面利用均方轮廓算法对相位模糊予以及时纠正,且对非常模高阶QAM的均衡具有良好收敛性能;另一方面利用平衡正交多小波变换对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和水声信道仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

基于混沌云模型的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化（PSO）算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化,提出混沌云模型粒子群优化（CCMPSO）算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子,应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精,发掘全局最优位置;应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优,探索全局最优位置。应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析,并通过仿真实验证明,CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法。