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171.
在数据挖掘的过程中,使用到很多分类算法,可见分类算法在数据挖掘中占有非常重要的地位。数据分类算法有很多种,各有不同的优缺点,因此,通过对不同算法特性的研究,有助于后期对算法进行相应的改进,确保新的分类算法能够具备更好的实用性能。数据分类算法的性能优良,不仅可以提高数据挖掘的功能性和实用性,还可以确保使用者对算法具备更多的选择性,基于此,对数据挖掘中不同的数据分类算法进行了研究和分析。 相似文献
172.
雷达信号处理中动目标检测的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
动目标检测(MTD,Moving target detection)是现代雷达系统重要的信号频域处理技术。文中利用MATLAB软件作为模拟仿真平台,以快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)以及有限冲激响应滤波器(FIR,Finite Impulse Response Filter)两种方法实现了MTD处理。仿真结果表明,对两种处理方法中各个滤波器进行加权处理,并结合利用目前较为成熟的数字信号处理技术,可提高MTD系统性能。MTD可为雷达系统建模仿真以及雷达信号处理技术的研究提供有力的支持。 相似文献
173.
用于校正波前误差的61单元分立式压电变形反射镜是61单元自适应光学系统(AO)的关键器件之一。由于系统对单元数(61单元)和变形量(±3μm)的要求超过以往曾研制的变形镜,对研制工作带来许多困难。我们从理论分析到工艺研究采取措施,使研制的变形镜成功用于AO系统实验。 相似文献
174.
认知网络中基于蚁群算法的网络流量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
认知网络能够感知外部环境,并能根据周围环境的变化智能、自主、自适应的动态变化,这种特性更适合为用户提供QoS(Quality of Service)保障.设计高精度的流量预测模型,可以提高认知网络的认知特性.本文针对原有预测模型预测精度低、对训练数据依赖程度高以及不能很好的刻画网络流量特征的不足,提出了一个混合的流量预测模型.它使用蚁群算法训练BP网络的权值,避免了梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题.并且在预测之前,首先使用BP(Back Propagation)网络剔除原始数据中的异常数据信号,再对其进行小波分解,最后使用混合模型预测网络流量,实现了认知网络中高精度的流量预测. 相似文献
175.
176.
提出一种采用粒子群优化算法进行盲信号分离的新方法,为盲信号分离领域提供一种新的研究思路与方法。该方法采用峰度作为适应度函数,利用粒子群算法对由多个源信号混合而成的信号进行盲信号分离。与自然梯度法盲信号分离相比,粒子群算法精度更高,收敛速度更快,实例仿真成功地对两个图像混合信号进行了盲分离,表明了算法的有效性和优越性。 相似文献
177.
178.
对HFC网络中普遍采用的三叉树冲突化解算法进行分析,介绍树冲突化解算法的两种栈管理模式:FIFO(先进先出)模式和LIFO(后进先出)模式,并举例说明FIFO和LIFPO的冲突化解过程。 相似文献
179.
180.
文章针对InfiniBand路由表按目的ID确定输出通道的要求,在up*/down*路由算法计算出的全局路径表的基础上,给出了一种使用目的重命名生成路由表的算法。由于保持了up*/down*路由算法的良好特性,因此它是一种适用于任意网络拓扑的IBA并且保证无死锁的路由表生成算法。最后还分析了该算法对路由表的规模,目的ID的影响和可避免的冲突数三项性能指标。 相似文献