结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

一种面天线单块面板精度的计算方法

本文给出了一种面天线单块面板的计算方法,以面板局部坐标系为公共坐标系进行坐标转换,将面板的测量值转换到理论坐标系下,转换后的测量值与理论设计值之间的偏差即为面板精度。实测结果验证了本方法的正确性。     

基于改进LDA的社会化标签主题识别方法

针对社会化标签中资源之间存在独立同分布特性,并且其对应的标签资源作为资源内容的特殊语义内容,提出一种联合特征词加权-LDA(Joint Feature Word Weighting-LDA)在资源内容和标签下联合主题识别方法,从而解决资源存在的独立同分布特性以及特征词采样等问题.首先建立评论及对应标签资源在信息熵相似度条件下的潜在关系,对该潜在关系使用随机游走方法获取各组资源和各组标签的权值系数,消除资源间的独立同分布.通过加权方法加权至每个资源的特征词,形成资源特征词和标签特征词的权重值系数.在此基础上构建联合特征词加权-LDA模型,通过迭代学习方法获取社会化标签资源的隐含主题知识.通过实验表明,提出的联合特征词加权-LDA相对于其他主题模型具有更好的主题识别效果.     

一种非理想全向性覆盖无线网络室内定位算法研究

随着无线定位技术的快速发展,室内定位技术成为人们关注的焦点。然而,大部分基于无线的室内定位解决方案需要花费大量的人力和时间进行位置勘测,而且在实际测量中,天线的非理想全向性覆盖对测量数据的真实性有很大影响。因此,该文提出一种区域定位算法,不需要进行位置勘测,并考虑天线全向性的不足,将测量角度分区间进行讨论,并将收集到的数据运用智能算法找出区域内的特征点,计算待定位点与特征点和AP之间的欧几里德距离,从而确定待定位点的区域。     

短波车载半环天线仿真分析

介绍了短波通信盲区产生的原因和解决途径;对短波车载半环天线及其变形鞭状天线的输入阻抗、最大辐射仰角、方向图、最大增益等参数进行了仿真分析,得出了半环天线用于NVIS通信的最佳工作频段;最后通过对通信频率、通信距离和通信效果的实测,有力地验证了车载半环天线的NVIS通信能力。     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。