基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。     

基于粗糙集决策树算法的研究

传统的决策树方法在实际应用中存在很多不足,如生成树规模过大,抗噪性较差等,因此,提出了将变精度粗糙集和混合变量集算法应用于决策树分类中,通过变精度和混合属性集分类减小树的规模和过度拟合问题,降低了噪声数据对属性选择的影响,并通过实验证明该算法与传统的算法相比具有较大的优越性。     

农业专家系统知识库的研究

简单介绍了小麦农业专家系统的基本组成和系统内部框架结构,以及知识表达方法和设计流程。通过实例详细论述了知识库的构建和知识规则的编辑,同时采用山西省各乡镇的海拔、纬度、生态栽培区等作为前提条件构建了山西省小麦专家系统知识库的品种决策模块,并用具体实例给出决策推理结果。     

一种改进的关联规则增量更新算法

数据挖掘技术引起了数据库和人工智能等领域的专家和学者的广泛关注。关联规则的挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,本文分析了经典的增量更新算法FUP的不足,提出了一种改进的增量更新算法EFUP,详细论述算法思想,并与FUP算法比较分析,表明了该算法的优越性。     

东方电机股份有限公司智能决策支持系统的设计

体系结构、统一界面、软件重用、信息共享和模型管理等问题一直是智能决策支持系统中的难点.以东方电机股份有限公司为研究背景,利用分形思想和面向对象的方法,设计并实现了一个具有灵活扩展性、良好管理性、友好人杌界面和强大功能的智能决策支持系统.     

作战辅助决策系统信息融合关键技术

作战辅助决策是当前提高作战指挥效能和效率的重要手段。为建立一个作战信息融合环境,辅助指挥员进行较为深入的作战决策问题探讨,以作战辅助决策信息融合系统为背景,分析了系统的体系结构及功能,并从三维地理环境模型的建立和智能人机交互两方面对系统实现的关键技术进行了研究。     

基于局部多元判决的稳健的分布式检测算法

为提高基于二元判决的N雷达分布式检测算法在各个雷达的信噪比未知且可能时变条件下的检测性能,提出了基于局部N门限量化的分布式检测算法和衡量不同检测算法性能的一般性方法。仿真结果表明:该算法性能优于各种基于"N选k"融合的检测算法,在特定情况下比基于OR融合的方案有2-2.5dB的信噪比改善,相对于极大似然准则下的集中式检测器的信噪比损失不到0.8dB。在各个传感器的信噪比差异明显时,和基于OR融合的方法有同样的稳健性,因而是一种稳健且高性能的检测算法。     

高级Petri网及在C3I系统描述中的应用

C3I系统对军队的重要性越来越受到军事部门的重视 ,系统的决策模型又是整个系统性能好坏的关键 .本文介绍了高级Petri网 ,讨论了Petri网在C3I系统建模、性能分析、分布式战术决策的CPN模型及其系统设计中的应用     

MIS信息需求分析方法的比较研究

论述了3种MIS信息需求分析方法即决策分析法、数据分析法和原型法的差异,对于不同的资源需求、过程特征、输出信息特征、用户的理解力和系统分析员的理解力,信息系统需求的分析应采用不同的方法。讨论结果表明,原型法是最佳方法,其次是数据分析法,最后是决策分析法,系统分析人员可以采用多种方法的组合,以弥补各种方法的不足。     

基于决策树的网络流量分类方法

针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验,结果表明,采用C4.5决策树算法对网络流量分类,平均分类精度为93%,单类别分类精度均在90%以上,能有效地实现对网络流量应用类型的识别。