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1.
针对不平衡分类问题的极端情况,即用于训练的样本极少甚至只有一个实例,该文提出了一种单实例分类算法,这种方法使用球面作为分类面,在目标类的单实例在球内和反类尽量位于球面外的约束条件下,最大化该分类球面的半径,该方法能够有效地处理线性可分的数据分布.当输入样本分布结构呈高度非线性时,该算法通过核映射将低维输入空间中的非线性可分问题变换为高维特征空间中可能的线性可分问题,并以内积形式刻画,最终在特征空间上通过核技巧获得原问题的解决.通过对标准数据集和实际数据集的实验,验证了单实例分类算法在处理数据不平衡问题上的有效性.  相似文献   
2.
在基于解决单类问题的支持向量数据描述算法基础上提出了基于聚类分布信息的c-SVDD算法.该算法对带野值的SVDD算法中的C值重新定义.通过增加核空间下测试样本的聚类分布信息。为每个样本定义一个特定的c值.c-SVDD算法适应于解决类别不平衡学习问题.该算法在保证少类样本高分类精度前提下,还有效提高了全样本的分类精度,更符合现实不平衡问题中对少类样本的处理要求.对UCI数据集和人工样本集进行实验.改进后的c-SVDD算法比带野值的SVDD算法AUC值平均提高0.14以上;比AdaBoost算法在正类查全率上平均提高40%,精确度也提高了至少5%.  相似文献   
3.
为了提高网络管理重要组成部分的故障管理能力,通过对性能数据和故障征兆的推理来确定故障源,针对WAN(wide area network)的故障传播特征提出了一种基于自组织特征映射 SOM(self-organizing maps)的网络故障诊断模型,该模型包括SOM训练模块和故障实时诊断模块.仿真实验表明,采用该模型进行4种故障诊断,故障识别率达到95.82%,而误警率只有3.96%,说明在WAN中采用基于SOM的故障识别方法效果良好.  相似文献   
4.
5.
为了解决认知无线电资源管理中感知信息传输时延大、效率低以及易受干扰等问题,利用直接序列扩频技术,构建了一种具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的宽带资源管理信道(WB/RMC),实现了感知信息的即时、可靠交互.借助干扰温度的概念,分析了一定区域内,WB/RMC信道对主用户造成的干扰,得出了主用户干扰温度限与可容纳的认知无线电终端之间的关系.理论分析和仿真结果表明,该方案能够较好地避免感知用户与主用户之间的干扰,且可以为足够多的感知用户提供无授权接入机会.  相似文献   
6.
半监督学习是一种利用有标记样本和无标记样本进行学习的新的机器学习方法。针对单分类中只有目标类标记样本和大量无标记样本的情况,提出了一种基于半监督学习的单类分类算法。利用已标识的有标记样本建立两个单类分类器,通过相互学习来挖掘未标记样本中的隐含信息,扩大有标记样本的数量。利用所有已标识样本,用不同的单分类方法建立多个单类分类器,通过集成学习的方法得到最终的分类器。在UCI数据集上进行了实验,表明提出的基于半监督学习的单类分类器的有效性。  相似文献   
7.
8.
快速准确的载波频偏估计在突发信号的相干解调中发挥着至关重要的作用。目前的载波频偏估计算法很难同时兼顾估计精度、信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)门限以及估计范围等指标。针对这一问题,提出了一种数据辅助的基于接收信号自相关序列离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的载波频偏估计算法。该算法通过对接收信号的自相关进行加窗处理,借助离散傅里叶变换来实现频率估计。仿真结果表明,与经典的M&M算法相比,该算法具有更低的信噪比工作门限,在低信噪比情况下具有更低的差错概率和更宽的估计范围,非常适合低信噪比突发信号的载波频偏估计。  相似文献   
9.
为了提高卫星固定业务上行频段的频谱利用效率,提出了一种无授权接入该频段的方案.利用卫星的"空闲"信道构建认知无线电业务信道,同时采用宽带扩频信号,构建具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的公共协调信道.给出了Ad Hoc和星型两种基本的无授权接入模型,重点分析了认知无线电对卫星可能造成的干扰.理论分析和仿真结果表明,众多感知用户可以利用该方案,以低于1%的干扰概率避免对卫星接收机造成有害干扰,实现在卫星固定业务上行频段的无授权接入.  相似文献   
10.
为了解决认知无线网络资源管理中感知信息传输时延大、效率低以及易受干扰等问题,构建了一种具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的宽带公共协同信道(common coordinate channel, CCC),实现了感知信息的即时、可靠交互。借助干扰温度的概念,以城市环境为例,重点分析了宽带CCC信道对主用户的干扰,得到了不同干扰门限、不同供给负荷以及信道带宽下,次用户与主用户之间的干扰概率。理论分析和仿真结果表明,对常见的窄带系统,利用该方案可以将CCC信道对主用户的干扰控制在较低的范围内。  相似文献   
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