一种基于模糊推理的变步长自适应滤波算法

论文对现有的变步长自适应滤波算法进行了分析,并定性地给出了变步长自适应滤波算法中步长变化应满足的4条准则。根据这些准则,文章提出了一种新的基于模糊推理的变步长自适应滤波算法。理论分析和实验仿真结果都表明,新算法能够符合文中提出的变步长准则,很好地满足了收敛速度和收敛精度的要求。此外,还给出了该算法应用于回声消除中的结果。     

一种基于多阶邻居的网络环境下多标签分类算法

随着标签分类应用的增长,社交网络环境下多标签分类已成为一个重要的数据挖掘研究领域.关系分类模型基于一阶邻居做标签分类,其性能优于传统的多标签分类器.但现有的关系分类模型也存在问题：第一,仅利用一阶邻居做分类,未能充分使用邻居信息.第二,网络数据通常包含大量不连通的孤立部分,其标签无法利用现有的关系分类模型分类.考虑基于共引规则为非孤立节点挖掘二阶邻居和基于节点特征向量相似度为孤立节点挖掘高阶邻居,本文提出一种新的基于多阶邻居的网络数据多标签分类算法,称为MORN算法.在多个真实数据集上将MORN与现有的关系分类模型作对比,实验表明,MORN算法能够学习到更多节点的标签且精度优于传统关系分类方法.     

一种新的变步长自适应滤波算法及分析

现有的变步长自适应滤波算法可分为步长一致和步长非一致两种情况,本文着重对步长一致的情况进行分析讨论,给出了统一的表达式,并定性地提出了步长变化的准则.同时在分析了几种现有变步长自适应滤波算法的基础上,提出了一种新的变步长自适应滤波算法.理论分析和不同情况下的仿真实验结果都表明,新算法能够符合文中提出的变步长准则,在保持算法简单的同时能够满足收敛速度,跟踪能力和收敛精度的要求.