基于加权特征子空间的支持向量机核函数研究

针对数据分类交叉空间易错分问题,提出一种基于加权特征子空间的支持向量机核函数方法。该方法利用加权特征子空间与稀疏表达等相关理论进行支持向量机核函数优化,首先利特征子空间重叠率与数据的信息熵对数据特征进行加权,再通过对L_1范数正则项的加权处理调节异类数据间的稀疏性和同类数据间的稠密性;最后对处理好的数据进行分类测试。仿真实验表明该算法能够在一定程度上提升分类效果,以达到优化核函数的目的。     

GNSS抗干扰接收机的自适应波束形成算法

针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）接收机的抗干扰问题,以空-时自适应天线阵列为研究对象,提出了组合的自适应波束形成算法。该算法首先采用子空间正交投影技术消除接收信号中的强干扰信号,然后通过最大化相关后信号载噪比（carrier to noise ratio, C/N₀）约束准则加强GNSS信号质量。仿真结果表明,相对于传统的最大化阵列输出信噪比准则,最大化相关后信号C/N₀准则能够提高信号载噪比约4 dB。并且提出的组合算法可使接收机在有效抑制干扰的同时,又能够大大提高信号的捕获和跟踪性能。     

基于子空间原理的共形阵列多参数联合估计算法

由于共形载体表面曲率变化的影响,共形阵列流形中的信源方位与极化状态产生“耦合”,为多维参数联合估计带来较大难度。针对该问题,利用交叉电偶极子对天线单元在锥面和柱面载体上合理布阵,建立了其快拍数据模型,并提出一种信源方位和极化状态的联合估计算法。算法利用锥面和柱面等单曲率结构的特殊性合理设置坐标系,从而避免了多维角度搜索,有效降低了运算量,并且很容易推广到其他多种单曲率几何结构的共形载体中。Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

混沌算法和子空间算法应用在微弱信号检测中的比较

常规的快速傅里叶变换(FFT)法在被检信号低于频谱仪底噪时检测效果较差,体现在要求输入信号的信噪比较高;因此需要检测能力更强的算法来识别出弱信号。混沌算法由于拥有对弱信号敏感而对噪声有较强免疫性的特点,使它在微弱信号检测中占有重要的地位。将源自阵列信号处理中的子空间算法应用到了微弱信号检测中,并与混沌算法进行比较,试图将新的算法应用到弱信号检测领域中来。介绍了杜芬混沌算法和子空间算法,并且通过实际信号对算法进行了仿真分析。两种算法都能在较低信噪比条件下检测到信号;但是从硬件资源占用的方面考虑还是混沌算法更好些。最后用verilog语言设计了杜芬(Duffing)混沌算法检测中核心的四阶龙格库塔(RK4)模块。     

基于微粒群和子空间的离群数据挖掘算法研究

传统的离群数据挖掘方法大多数是利用全局的观点看待离群数据,很难发现低维子空间中的偏移数据.利用微粒群算法(PSO)具有简单,容易实现并且没有许多参数需要调整等优势,提出了一种基于PSO和子空间的离群数据挖掘算法(OM-PSO).该算法首先将子空间看作微粒,根据偏离数据所在子空间的稀疏系数,采用带有变异算子的PSO算法来搜索子空间,并将子空间中的数据看作为局部偏离数据,即离群数据;最后采用离散化的天体光谱数据作为数据集,实验结果验证了该算法的有效性.     

蒸汽型双效吸收式冷水机组部分负荷性能

为了分析蒸汽型双效溴化锂吸收式冷水机组部分负荷工况性能,建立了机组非线性耦合数学模型．由于该模型变量多,溶液温度、浓度取值范围相互制约,采用子空间置信域法进行求解．通过机组部分负荷工况性能测试试验,验证了模型的正确性．最后模拟分析了4种运行模式下机组部分负荷工况的蒸汽耗量、机组性能系数（COP）和综合部分负荷性能系数（IPLV）．结果表明以冷水入口温度为控制信号,变溶液循环量的运行模式下机组性能最好,比定溶液循环量调节运行模式可节省约20％的能耗量．     

一种新的子空间更新算法在DOA估计中的应用

为改进传统算法对突变信号跟踪慢的缺点,提出一种有效的可变遗忘因子的子空间更新算法———逼近特征分解方法.该算法采用可变遗忘因子对阵列输出信号协方差矩阵进行秩-1更新,在该协方差矩阵特征分解的基础上,结合先验信息构造新的代价函数,并利用该代价函数的最小二乘解实现对信号子空间的实时更新.仿真结果表明:新算法的波达方向估计误差仅为原算法的1/5,而对突变信号的跟踪速度达到原算法的5倍,证实该算法的准确性和有效性.     

基于模糊聚类分析和多特征融合的人脸识别方法

提出一种使用模糊聚类融合线性子空间特征和Gabor小波特征的人脸识别方法. 通过分析样本在子空间的聚类情况, 对处于不同聚类边界的样本采用Gabor特征进行二次识别. 实验结果表明, 该方法能在保证识别率的前提下, 有效减少平均识别时间.     

一种量子化学有限元并行计算方法

利用有限元法计算了量子化学中双原子分子的Hartree-Fock-Slater方程,用八节点等参元来离散所要求解的方程,在计算离散后的广义特征值问题时,采用迁移式子空间迭代法来求解.本方法能以较高的精度和效率求得所需的前q维特征值和特征向量,具有编程容易、子空间维数低和占用内存少的优点.所提方法也适用于并行计算,并行程序是在微机机群系统上发展的,用SPMD(singleprogrammultipledate)模式在MPI(messagepassinginterfaces)并行编程平台上实现,MPI系统用于处理机群节点间的通信.给出计算两个双原子分子——BH分子和LiH分子基态总能量的数值算例,获得了较精确的计算结果,显示了本方法的优越性.     

解大型线性方程组的轮换重新开始Krylov子空间方法

重新开始Krylov子空间方法(包括Galerkin法和最小二乘法)是求解大型线性方程组的一类流行和重要的方法。然而,这类方法容易在收敛过程中发生中断或停滞现象。为了解决这一问题,本文提出一种新的重新开始格式,称之为轮换重新开始格式。该格式的基本思想是通过轮流使用方程组系数矩阵与其转置矩阵来生成Krylov子空间。轮换重新开始Krylov方法的迭代残量容易在各个特征向量方向上取得大致相等的收敛量,从而使得收敛得到改善。数值实验结果表明轮换重新开始Krylov子空间方法能够有效解决收敛失败的问题。