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211.
阐述了非均匀多率采样方案,利用提升技术推导出非均匀多率采样系统的提升状态空间模型,进一步获得了对应的输入输出表达.针对辨识模型信息向量中存在未知中间变量的困难,基于交互估计理论与迭代搜索原理,提出了非均匀多率系统的最小二乘迭代辨识方法.最后进了仿真比较研究,以说明提出算法的优点. 相似文献
212.
为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于向量空间模型的矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法。该算法以XML键为基础,把XML文档转化为向量矩阵,通过矩阵迭代自组织学习对XML文档实施取消、分裂与合并等优化措施。为了加速算法的收敛性,在算法中引入辅助策略,虽然不一定达到矩阵向量分类间隔最大化的目标,却在尽可能分类的情况下使得运算时间缩短,其XML键权重调整更有利聚类效果。对比其它向量聚类算法,一系列仿真实验表明所提出算法具有一定的有效性及合理性。 相似文献
213.
残留频偏条件下码辅助的迭代载波同步算法 总被引:1,自引:1,他引:0
LDPC编码系统,接收端在译码前需要对频偏和相差进行估计,使残留频偏和相差在译码器收敛的允许范围之内,但在低信噪比条件下,即使在收敛范围内,较大的残留频偏和相差也会对LDPC编码系统性能有明显的恶化,所以必须结合迭代译码系统,对信号的残留频偏和相差进行进一步的估计。基于EM算法推导了频偏联合相差的迭代估计算法,给出了一种简单有效的残留频偏估计方法,并以此为基础,结合LDPC迭代译码输出软信息的统计特性,提出了一种码辅助的迭代载波同步算法,仿真结果表明,只要残留频偏和相差在迭代估计器收敛范围内,提出的算法可以使LDPC编码系统的误比特率接近理想同步条件下的译码性能。 相似文献
214.
提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。 相似文献
215.
为提高土地评价知识表达的简易性和可解释性,提出利用精简模糊分类关联规则和模糊判决进行土地评价的方法.为了降低土地评价模型的复杂程度,提高模糊关联规则分类的有效性和可解释性,本文通过精简模糊分类关联规则,去除了冗余规则,并针对了模糊判决中难以判决的问题,提出分组模糊判决算法进行迭代.实验表明,在采用32条精简规则的情况下,结合精简模糊分类关联规则和分组模糊判决进行土地评价方法获得准确率为92.2835%,比精简前在最小支持度为0.005的情况下得到的32条模糊分类关联规则准确率提高了5.0039%. 相似文献
216.
为提高负荷预测结果的精度,设计了一种基于改进的分形理论的短期负荷预测模型。选取与实测日气象数据相似的日期作为基准日,对其进行重标极差法分析,从而确定其具有分形的特征,根据分形插值区间计算迭代压缩因子和确定迭代函数系统(IFS:Iterative Function System)建立实测日的分形插值函数,通过移动平均函数对数据进行处理,利用最小二乘法(OLS:Ordinary Least Square)建立数据拟合方程,将时间数据带入拟合方程中计算预测数据。经过仿真对比实验,改进后的比改进前的预测模型预测的负荷数据平均绝对百分比误差(MAPE:Mean Absolute Percentage Error)下降了0.26,证明了改进分形理论的短期电力负荷预测模型可以有效提高负荷预测结果的准确性。 相似文献
217.
218.
在系数矩阵为对角元素非零的相容次序矩阵且Jacobi迭代矩阵的特征值都是实数的情况下,给出参数γ,ω是实数时SAOR方法收敛的一个充要条件,以及参数γ=2,ω是复数时SAOR迭代法的收敛性和最优参数. 相似文献
219.
为了更精确地获取分布式电动汽车行驶过程中的关键参数及相关状态信息,本文提出了一种递推最小二乘法与双容积卡尔曼滤波算法相结合的估计方法,并基于三自由度非线性整车动力学模型,借助Carsim-MATLAB/Simulink平台进行了联合仿真与实验分析,结果表明,该算法能实时准确地估计车辆参数与行驶状态,满足车辆主动安全控制... 相似文献
220.
代宏霞 《四川大学学报(自然科学版)》2006,43(1):11-15
作者引入了Hilbert空间中一类关于极大η-单调映象的广义隐拟变分包含,并利用预解算子技术建立了这类变分包含解的迭代算法逼近,证明了其解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性. 相似文献