基于加权判决信号的判决反馈盲均衡新算法

判决反馈常数模盲均衡算法(CMADFE),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,容易引起判决器的误判,导致收敛速度慢。为了减小误判的影响,在迭代初期把判决信号加权后送入反馈滤波器中,当均衡一段时间后再把判决信号不需加权直接送入反馈滤波器,从而得到加权的CMADFE算法。计算机仿真表明,加权的CMADFE算法提高了收敛速度,且均方误差亦有所减小。     

先验概率未知时的多元Bayes判决Minimax方法

对于Bayes判决，需先知道各种假设的先验概率.当先验概率未知时，二元判决可用Minimax 准则获得最坏先验概率时的Bayes判决.作者将这一结果推广到一般的多元Bayes判决中, 给出了一般的多元Minimax方程组，并由此诱导出算法.数值例子显示本算法可行.     

采用Fisher分类法实现清浊音判决

采用Ｆｉｓｈｅｒ分类法实现清浊音判决，计算机模拟结果显示，该方法准确率达９７．４＾，优于传统的清浊音判决算法。     

判决性字典学习方法综述

为了解决在基于稀疏表示的分类算法中,传统字典学习框架下学习得到的字典仅可用于信号重构而并不针对分类的问题,分析和总结了具有代表性的面向分类的字典学习算法,也称判决性字典学习。判决性字典学习算法总体上分为两类:直接使得字典具有判决性和使得表示系数具有判决性。对两类方法进行分析和总结可为本领域算法的发展提供参考,并引起更多研究。     

最小均方误差判决和自适应判决反馈均衡器的设计实现

介绍了基于FIR和IIR的采用最小均方误差（MMSE）算法的判决反馈均衡器,针对该算法的缺点提出了两种采用自适应算法的判决反馈均衡器;LMS算法和CMA算法,对这些算法的仿真表明了各自的性能和优缺点,在此基础上提出了一种改进的混合算法,仿真表明,该算法只需要少量的训练序列,性能比CMA算法有明显的改进。     

基于多元符号可信信息的RS码的软判决译码算法

讨论了多元码可信信息的计算方法，提出了一种RS（Reed-Solomon)码的软判决译码算法，这种译码算法是在计算多元符号的可信信息的基础上，依据Chase译码算法的基本原理，将代数译码和码元符号的可信信息相结合，并进一步简化了试探错误图样产生方法，最后给出了在AWGN信道上（15，11，5）RS码的软判决译码算法的计算机模拟结果，表明这种软判决译码算法是有效的。     

模糊控制系统的垂直切换判决算法分析

针对模糊控制系统中切换时延较长和切换次数较多的问题,研究了一种基于模糊控制系统的垂直切换判决算法。在基于信号强度判决时将RSS作为门限值,提高系统判决能力;同时,将网络参数和服务类型作为判决因素,结合层次分析法引入并行的模糊控制系统,缩短了切换判决的时间、选择适合用户的最佳网络,做出垂直切换。仿真结果表明,该算法减少了切换次数,降低了切换时延,增强了系统的性能。与传统的切换算法相比较,该算法对切换的判决因素考虑的更全面,兼顾了用户终端的使用环境及成本问题,有效地保证了网络的服务质量。     

一种用于DSSS中抗单频干扰的判决反馈算法

为了降低噪声对判决算法的影响,将变步长LMS算法、动量算法与判决反馈算法相结合,提出了一种新的变步长动量判决反馈算法(Variab le step-size DFIS).变步长、动量算法特性保证了这种算法具有较快的收敛速度,同时由于降低了背景噪声对判决的影响,使得这种算法在抗单频干扰方面具有优势.理论分析和仿真结果表明该算法优于其他判决反馈抗干扰算法.     

一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘盲多用户检测算法

提出了一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘恒模盲多用户检测算法，称为DFB-LSCMA算法。首先用天线阵列中每根天线的均衡输出与期望用户波达方向(DOA)的共轭进行相关形成判决量，然后用检测器的输出与此判决分量的误差信息去调节多用户检测器的抽头系数。仿真结果表明，DFB-LSCMA算法比传统的LSCMA算法性能要好，特别在低信噪比下性能仍优于LSCMA。     

一种改进的RS码代数软判决译码算法

为了提高Reed-Solomon码的纠错性能,分析并给出了能提高Reed-Solomon码纠错能力的代数软判决译码算法的译码流程,讨论了译码中需要的软信息的计算方法,推导了代数软判决译码算法的译码成功条件.在此基础上,提出了一种改进的代数软判决译码算法,并对改进算法的运算量和译码时延进行了分析.算法针对推导的译码成功条件,通过改变代数软判决译码算法中插值算法的选择输出准则,更有效地利用了接收端的软信息.仿真结果表明,在译码时延基本不变的条件下,提出的算法比代数软判决译码算法提供更多的译码增益.     

一种基于Rough sets生成决策树的算法改进

介绍了决策树算法的含义和构筑方法，对基于加权平均粗糙度构造决策树算法进行改进，通过实例说明了改进算法的优势。     

基于遗传算法和粗糙集理论的增量式规则获取方法

规则获取的增量式算法是数据挖掘领域的一个热点问题.基于粗糙集理论,从规则获取和优化两方面研究了基于遗传算法的增量式规则挖掘方法,它具有结构简单、搜索效率高、求解速度快等优点.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识,并且将遗传算法和规则挖掘算法相结合,建立了新的优化方法,提出了一种基于遗传算法的增量式规则挖掘的方法.在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规则获取算法.试验结果表明,执行增量式GA的能够有效地获取最优规则.     

数据挖掘中改进的C4.5决策树分类算法

针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优划分点分裂处理,以提高算法效率.实验结果表明,改进的C4.5决策树分类算法相比传统的C4.5决策树分类算法极大提高了执行效率,减小了需求空间.     

分布式检测系统的反馈融合算法

通过分析分布式检测系统的工作原理，在原有并行反馈检测系统的基础上提出了一种新的局部检测器反馈融合算法．该算法利用检测器局部判决结果与数据融合中心融合结果的误差对检测器下一步判决门限进行修正，使各局部检测器可以根据所处的环境，采用不同的修正因子修正判决结果，避免了原有检测系统对所有局部检测器使用相同的修正因子所带来的系统性能损失，从而达到提高检测器检测概率的目的．仿真结果表明，该算法能有效提高系统的性能，对于慢起伏噪声信号具有良好的抑制作用，同时也指出了该算法的不足以及改进的方法。     

基于分布式结构的判决反馈数据融合算法

提出了一种新的分布式结构下的故障检测算法·在该算法中,不仅用于故障检测的多传感器数据被传送到数据融合中心,而且上一时刻的判决输出也反馈到融合中心·从理论上分析了应用此算法时全局判决概率的动态收敛性能,并证明了在平稳环境中,融合中心DFC(datafusioncenter)的判决以概率1收敛·该算法处理动态问题优于传统的无反馈的融合算法·     

异构网络中基于最小二乘权值法的MDP垂直切换算法研究

文中将多属性QoS考虑在内,针对业务特点,提出一种基于最小二乘(LS,Least Square)权值法的MDP(Markov decision processes,马尔可夫决策过程)(LS_MDP)垂直切换算法.为了评估性能,考虑3GPP定义的两类业务,根据业务特点,利用LS法获得决策者对指标的权重向量;接着利用MDP分析方法进行垂直切换判决.通过对算法的性能分析,可以看出LS_MDP算法能够根据各业务特点综合考虑各属性间关系,获得优良的系统性能.     

决策树技术及其在药物治疗中的应用

介绍了决策树技术及其算法,采用决策树中的C5．0算法,结合Clernentine工具对所给数据进行了分类。实现了其在药物治疗上的应用。     

基于Web的制造过程协同决策方法及其应用

为解决制造过程中大量存在的决策问题 ,提出了基于 Web的制造过程协同决策方法 ,阐述了协同决策的网络结构、Web应用程序与数据库的接口方式 ,论述了应用于协同决策的多目标优化决策算法——最小加权均方差法和决策目标权重的获取方法。将基于 Web的协同决策方法应用于夹具的方案设计 ,取得良好的效果     

基于H.264的帧间模式选择算法研究

H.264中采用的帧间模式选择算法大幅提高了编码效率和编码质量,但是增加了计算的复杂度和编码的时间。为解决这一问题,本文提出了改进的帧间模式选择算法。实验结果表明,在基本保持图像质量和比特率增加较少的情况下,能够节省较多的编码时间。     

军用飞机继续起飞决断速度计算方法

对具有多台发动机的飞机在起飞滑跑过程中一发停车的处置方式进行了研究。提出用继续起飞决断速度和中断起飞决断速度两个决断速度处置一发停车。给出用迭代搜索法计算继续起飞决断速度的算法,编写了军用飞机继续起飞决断速度计算程序。用所编软件对某型飞机在4种不同条件下的继续起飞决断速度进行了计算,结果表明,迭代搜索法是计算继续起飞决断速度的有效算法。