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101.
灰色T型关联度的改进 总被引:4,自引:1,他引:4
通过对现有灰色关联度及T型关联度模型的分析,提出了灰色T型关联度的改进模型,改进后的关联度模型能够反映序列的正、负相关关系,并且具有对称性、唯一性、可比性和无量纲化后的保序性.通过实例表明了改进的灰色T型关联度能够更真实地反映序列曲线的关联程度,所得关联分析结果较为客观可靠,并且易于在计算机上实现. 相似文献
102.
A general and efficient parallel approach is proposed for the first time to parallelize the hybrid finiteelement-boundary-integral-multi-level fast multipole algorithm (FE-BI-MLFMA). Among many algorithms of FE-BI-MLFMA, the decomposition algorithm (DA) is chosen as a basis for the parallelization of FE-BI-MLFMA because of its distinct numerical characteristics suitable for parallelization. On the basis of the DA, the parallelization of FE-BI-MLFMA is carried out by employing the parallelized multi-frontal method for the matrix from the finiteelement method and the parallelized MLFMA for the matrix from the boundary integral method respectively. The programming and numerical experiments of the proposed parallel approach are carried out in the high perfor- mance computing platform CEMS-Liuhui. Numerical experiments demonstrate that FE-BI-MLFMA is efficiently parallelized and its computational capacity is greatly improved without losing accuracy, efficiency, and generality. 相似文献
103.
针对均匀线阵的信源数估计问题,提出了一种基于前向-后向采样协方差矩阵正交投影的多目标信源数快速估计算法。该算法将经过酉变换后的前向-后向采样协方差矩阵的列矢量做Gram-Schmidt (GS)正交化,并将正交化后矢量的模值与一个自适应判决门限做比较来估计信源个数。该判决门限根据阵列采样协方差矩阵估计误差的渐近分布特性推导得到。计算机仿真证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献
104.
非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性. 相似文献
105.
106.
UWB-SAR抑制RFI技术的参数化方法 总被引:8,自引:0,他引:8
射频干扰(RFI)抑制技术是超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)的关键技术之一.首先分析了RFI信号的来源和特性.基于RFI信号的窄带性质,简要综述了抑制RFI技术的参数化方法.然后,针对RFI信号的调制特性和非平稳性,分别提出了其调制模型和时变AR模型,并讨论了采用基函数展开形式的模型求解方法.最后,给出了几种参数化方法的实验结果. 相似文献
107.
一种高效的连续属性离散化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了基于熵的离散化标准的切点特性,提出并证明了一种基于边界点属性值合并和不一致度检验的离散化算法。与传统离散化算法相比,此算法只对边界点属性值进行合并,切点个数无需设定,自动生成,且合并规则简单易行,大大减小了计算量,适用于处理大规模高维数据库的离散化。同时由于采用了不一致度对备选切点集合进行调整,使本算法具有全局性。试验表明,该算法有效提高了分类规则的简明性和预测精度。 相似文献
108.
一种大规模数据库的组合优化决策树算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种适合于大规模高维数据库的组合优化决策树算法。相比于传统的类似算法,该算法从数据的离散化,降维,属性选择三方面进行改进,对决策树建立过程中不适应大规模高维数据库的主要环节进行了优化,有效解决了处理大规模高维数据库问题的效率和精度之间的矛盾。仿真试验表明,该算法在大大减少了计算代价的同时提高了决策树的分类精度。 相似文献
109.
110.