登录
注册
全部
期刊
图书
学位论文
会议论文
专利
多媒体
全部
书名
作者
全部
书名
作者
全部
书名
作者
全部
书名
作者
全部
书名
作者
全部
书名
作者
全部
书名
作者
收敛速度
首页>找到“
收敛速度
”相关的
9
条结果
栏目导航
全部(9)
广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用
关键词:码分多址 多用户检测 径向基函数 广义回归神经网络
简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。
一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器,本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器,用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是,这些弱学习方法要么收敛速度慢,要么准确率不够高,要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别,实现快速收敛和高效的自举弱学习方法,得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
基于Laguerre结构的多项式自适应有源噪声对消方法
本发明公开了一种基于Laguerre结构的多项式自适应有源噪声对消方法。它将具有IIR滤波器特点的Laguerre时延单元取代Volterra滤波器中的延迟单元Z-1,经过Laguerre延迟节点的输出作为基于有界约束乘积耦合Volterra近似结构的非线性滤波器的输入,能有效地改善特征收敛条件,保证系统的稳定性,计算复杂度低,硬件容易实现;并采用输入信号和瞬时误差归一化的LMS自适应算法调整其滤波系数,能够在保证非线性自适应滤波器稳定的前提下,进一步降低滤波器的输入长度,加快收敛速度;特别对于存在较强的非线性畸变情形,显示出很好的抗噪能力,有利于自适应多项式滤波器的推广与应用。
有色噪声环境下的跳频盲多用户检测算法
关键词:跳频多址 高阶累积量 有色噪声 信号处理
高阶累积量是抑制有色噪声的一个有效方法。通过分析跳频多址信号,提出了高斯有色噪声背景下的一种基于峭度的跳频盲多用户检测算法,它几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息。仿真结果表明,该多用户检测算法收敛速度快,输出信干比较高。抗多址能力大大优于传统的子空间算法。
基于改进差分进化算法的电力系统无功优化方法
本发明公开了一种基于改进差分进化(IDE)算法的电力系统无功优化方法。包括以下步骤:建立电力系统无功优化模型;输入电网参数,形成初始种群,计算种群所有个体的适应度;对种群个体按适应度从大到小排序,设定前Ns个个体为优良群体;以优良群体为基向量,引导群体变异操作;提取优良群体信息,以此确定个体各维变量的交叉概率,指导种群的交叉操作,生成试验向量;比较试验向量与目标个体的适应度,优者成为下一代个体,从而生出新一代群体。本发明的方法收敛速度快、计算精度高、稳定性好、能有效地求解电力系统无功优化问题,可用于电力系统提高电力系统输电效率、降低网络损耗配置实时性运行控制中。
复数旋转码的迭代大数逻辑译码方法
本发明公布了一种复数旋转码的迭代大数逻辑译码方法。通过在通信译 码端利用本发明的迭代大数逻辑译码算法替代原来的复数旋转码一步大数逻 辑译码算法,利用对复数旋转码的信息元和监督元在迭代的大数逻辑译码中 设置不同的大数逻辑判决门限值进行译码,可以大幅度的提高复数旋转码的 性能。同时,本方法的译码收敛速度很快,译码时延小,硬件实现复杂性低, 使得在需要传输数据为短帧和中帧的高码率应用中具有优异的性能和很低的 实现复杂性。
用于二维无粘跨音速流计算的隐式TVD有限体积法(英文)
关键词:TVD有限体积法 跨音速流计算 relaxation Gauss-Seidel迭代 北京航空学院 英文 method 线性方程组 隐式 Euler方程组
本文结合Harten的TVD(Total variation diminishing)概念和有限体公式建立一种求解守恒型Euler方程组的有效方法,采用通量分裂的迎风格式对方程组的隐式算子部分离散化,得到系数矩阵是主对角线占优的线性方程组,采用线Gauss-Seidel迭代推进法求解,提高了数值收敛速度,给出了二维跨音速内流的计算结果。
乘性和加性噪声中二维谐波的参数估计
关键词:二维谐波 循环累积量 收敛速度 参数估计
本文从循环平稳的观点出发来研究乘性和加性噪声中二维谐波的参数估计问题,利用循环累积量的性质证明了二维二阶循环累积量单一记录估计的统计性质。在此基础上,对于零均值乘性噪声中的二维谐波信号提出了基于二阶循环累积量的二维谐波分量个数和频率对的估计方法,并分别得到了估计的强收敛速度。仿真试验验证了所提方法的性能。
基于神经网络的景像匹配算法研究
关键词:景像匹配 导航 神经网络
本文基于神经网络理论给出了一种二层前向神经网络递推匹配算法。神经网络的权值与匹配定位参数相对应,通过训练求出网络权值,从而确定匹配定位参数。由于网络的学习算法采用了递推计算,大大减小了权值计算的存储量,避免陷入局部极小点;同时其为二阶算法, 收敛速度较快,精度高。仿真结果表明其精度和匹配速度均优于最小二乘匹配算法。
1/1