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1.
针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。  相似文献   
2.
根据预处理后的旅客出行数据,运用改进的K-means聚类算法进行用户分群,提取聚类特征得到旅客类型子集合,并构建用户画像.基于特征重构数据库,构建旅客类型、出行方式、出行时间段三个维度的交叉巢式Logit模型,捕捉选择方案间的相关性,预测旅客航班出行方式、出行时间段的交叉选择,并基于实际数据进行参数估值和检验.结果表明,旅客倾向于先根据个人及家庭的需求形成旅客类型,考虑选择何种出行方式,最后在旅客类型和出行方式的双重约束下选择航班的出发时间,为机场实施需求管理提供有效依据.  相似文献   
3.
为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。  相似文献   
4.
吡喃骨架存在于Warfarin、Oxandrolone、(-)-Penicipyrone等天然产物中,在氧杂环化合物中扮演重要角色.通过单组分,两组分和多组分双环化反应来构建吡喃骨架得到了充分研究.对已有文献进行归纳总结,将为探寻更加绿色高效的吡喃合成新法指明方向.  相似文献   
5.
针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.  相似文献   
6.
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。  相似文献   
7.
随着与世界前沿水平的接近,高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型,即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路,本文将宏观层面的研究深入到产业层面,构建理论模型,并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据,分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化,并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现:(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加,模仿式创新的贡献趋于下降;(2)当与世界前沿距离达到临界值时,两种技术进步模式对生产率的影响出现转折,利用门槛分析方法作出判断,中国的创新战略转折点应在2005年前后;(3)考虑到产业技术的特性差异,针对技术密集型行业,鼓励自主创新的政策更为有效,而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。  相似文献   
8.
为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。  相似文献   
9.
以沈阳某地铁车站为计算模型,考虑地层与车站结构间相互作用,按照反应位移法原理计算地层相对位移、结构周围剪力和结构惯性力.结果表明,车站层间位移满足规范限值要求,抗震组合为非控制工况,结构受力合理,对类似工程有一定参考意义.  相似文献   
10.
为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。  相似文献   
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