基于生成对抗网络的信号调制方式的开集识别

为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0 dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。     

基于增量优化传递的正电子发射断层图像重建

将增量优化传递算法用于正电子发射断层图像重建中,得到一种新的最大后验概率图像重建算法,实验结果表明,相对于滤波反投影和最大似然期望值最大化算法,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法和发射增量优化传递算法得到的图像归一化均方误差较小,且边界得到一定的保持.在迭代的初期,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法收敛较快,误差小;当迭代到一定的次数时,发射增量优化传递算法误差小,且能够有效收敛,对发射扫描断层图像重建产生重要的影响.     

基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法

在过程控制中,当参数仅能以低采样率获得时,数据恢复就在建模中显得非常重要.本文提出了基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法.待恢复数据的先验知识采用凸集表达,并利用向凸集迭代投影(POCSProjection onto Convex     

基于嵌入理论和神经网络技术的混沌数据预测及其在股票市场中的应用

提出了一种将延迟 -嵌入定理与人工神经网络相结合预测混沌数据的基本方法 ,首先讨论了嵌入延迟时间和嵌入维的计算方法 ,并从信号处理的角度分析了相空间重构同预测的关系 ,并以此确定神经网络的输入层结构 ;最后应用于股票指数和价格的预测 ,结果表明这种方法对解决一类问题具有广阔的前景 .     

基于神经网络的Lyapunov指数谱的计算

利用 BP神经网络的非线性函数逼近能力 ,由实验观察数据列计算系统的 Lyapunov指数谱 .实例计算表明 ,此种方法精度较高且计算量较小 ,有重要的实际意义.     

海珠区房地产发展的空间特征分析

通过分析20多年来广州市海珠区由工业区向宜居、宜商的城市副中心功能区的转化历程,以城市空间发展中的旧城改造为切入点,分析海珠区房地产发展的空间分布特征,认为房地产发展是促进区域都市化的因素,而行政区划、城市区域发展功能定位、交通网络、自然条件、人口迁移、社会文化等是共同促进房地产业发展及其空间分布特征的驱动因素.     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

重构我国未决羁押制度探讨

我国的未决羁押制度是由刑事拘留和逮捕的适用所带来的持续限制犯罪嫌疑人、被告人人身自由的当然状态和必然结果。它并非是一项独立的刑事强制措施，也并未形成独立、封闭的司法控制系统，由此导致该制度内部存在诸多问题。所以，从中国未决羁押制度的现状着眼，分析其间存在的问题，从制度层面重构我国的未决羁押制度，是我们必须解决的一个难题。     

城市化进程中传统聚落景观的文化认同与重构——以赣南客家聚落为例

阐述了文化认同与重构的概念,以赣南客家聚落为例,分析了城市化过程中传统聚落文化景观的文化认同的缺失及其根源,探讨了文化景观的地方性重构。     

人民调解的体系重构——以云南省沾益县“一十百”为例

人民调解在我国基层社会的治理中一直具有不可替代的地位和作用,但其体系一直是混乱和不系统的.云南省沾益县“一十百”管理模式从纠纷解决的角度,对人民调解体系进行重构.强调以十户代表、百户代表为主体架构,以个人调解工作室为合理补充,以司法确认为最终保障的合理体系,并构建和完善其评价标准,以保证这一体系的健康发展.