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大规模MIMO系统基于简单指数平滑信道预测算法

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通信技术 2024年第4期57卷 354-358页

作者：范波勇周井泉长沙民政职业技术学院软件学院湖南长沙410004 南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210003

在下行链路通信中,为基站配备大规模天线阵列能够提高5G通信的频谱和能量效率。为了实现期望矩阵增益,必须在发射机上获得高精度信道状态信息(Channel State Information,CSI)。随着用户移动速度加快,会出现发射机获得的CSI过期的现象,... 详细信息

在下行链路通信中,为基站配备大规模天线阵列能够提高5G通信的频谱和能量效率。为了实现期望矩阵增益,必须在发射机上获得高精度信道状态信息(Channel State Information,CSI)。随着用户移动速度加快,会出现发射机获得的CSI过期的现象,此时用户间干扰会增加,从而导致系统性能下降。通过研究,提出了一种简单指数平滑算法(Simple Exponential Smoothing,SES)进行信道预测,利用过去观测值的信息生成信道预测值,来有效地预测信道CSI,并在此基础上给出了一个基站总速率的闭式下界表达式。仿真结果表明,所提方法提高了信道预测效率,在复杂度和性能之间能够取得良好的平衡。

关键词：大规模MIMO CSI 延迟信道预测

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基于改良蜂群算法的Web服务组合优化方法

计算机技术与发展 2024年第3期34卷 64-69页

作者：张志鹏周井泉南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院江苏南京210003

为提高Web组合优化算法的开发能力和运行结果的适应度、稳定性,以满足用户对Web服务的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,提出了一种基于QoS模型和改良蜂群算法(modified Artificial Bee Colony,mABC)的Web服务组合优化方法。构建... 详细信息

为提高Web组合优化算法的开发能力和运行结果的适应度、稳定性,以满足用户对Web服务的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,提出了一种基于QoS模型和改良蜂群算法(modified Artificial Bee Colony,mABC)的Web服务组合优化方法。构建应用于Web服务组合优化问题的QoS顺序数学模型,使用基于混沌的对立学习方法,在进程运行的初始化阶段生成更好的初始群体,在蜂群算法的雇佣蜂阶段和围观蜂阶段使用新的相位搜索方程和围观搜索策略,有效地提高蜂群算法的探测能力和开发能力。将改良蜂群算法与人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)、差分进化算法(Differential Evolution,DE)、改进灰狼优化算法(Modified Grey Wolf Optimizer,MGWO)、最优导向人工蜂群算法(Guided-best Artificial Bee Colony,GABC)和改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,IABC)进行了多次对比实验。实验结果表明,改良蜂群算法尽管在执行时间方面比其余算法都要略微长一些,但它在更为重要的适应度、稳定性方面都优于其余几种对比算法。

关键词：云计算 Web服务组合蜂群算法 QoS属性混沌映射

一种认知无线网络中的协作用户快速频谱感知优化算法

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计算机应用与软件 2022年第7期39卷 117-120页

作者：范波勇张敏周井泉长沙民政职业技术学院软件学院湖南长沙410004 湖南邮电职业技术学院湖南长沙410015 南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210003

认知无线电是一种智能技术,它可以根据周围无线环境的改变而自动快速调整频谱参数。在认知无线电中需要采用频谱感知技术来快速探测频谱空穴。分析了一种基于能量检测法进行频谱感知的优化算法,该算法起到了优化代价函数的目的。在此基... 详细信息

认知无线电是一种智能技术,它可以根据周围无线环境的改变而自动快速调整频谱参数。在认知无线电中需要采用频谱感知技术来快速探测频谱空穴。分析了一种基于能量检测法进行频谱感知的优化算法,该算法起到了优化代价函数的目的。在此基础上提出一种复杂网络结构下快速频谱感知的方法,该算法在满足给定临界代价函数的情况下,减少了所需的协作认知用户数,改善了漏检率性能。

关键词：认知无线电协作频谱感知代价函数漏检率

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基于双层递归神经网络的路由优化算法

电子与信息学报 2005年第12期27卷 1901-1904页

作者：周井泉张顺颐南京邮电大学电子工程系南京210003 南京邮电大学校长办公室南京210003

研究分组交换网的路由选择及流量分配问题，以网络的平均时延为优化目标函数。为使问题的解能实时、可靠地完成，将一种用于最短路径计算的双层递归神经网络应用于路由选择的流量导数法中。仿真结果表明，该算法在收敛的可靠性和计算的... 详细信息

研究分组交换网的路由选择及流量分配问题，以网络的平均时延为优化目标函数。为使问题的解能实时、可靠地完成，将一种用于最短路径计算的双层递归神经网络应用于路由选择的流量导数法中。仿真结果表明，该算法在收敛的可靠性和计算的实时性方面有所提高。

关键词：神经网络优化算法流量导数法最短路径独立变量

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单片机控制的字符图形CRT显示器

自动化仪表 1996年第6期17卷 27-30页

作者：周井泉南京邮电学院南京210003

一、前言在测试仪器中,数据显示是必不可少的,在各种显示器件中,CRT显示器以其价格低,具有显示测试曲线直观等特点而被广泛采用,但由于目前CRT的光点扫描显示方式,无法准确地定量测试以及不能同时兼顾高低速变化曲线的显示等缺点,在... 详细信息

一、前言在测试仪器中,数据显示是必不可少的,在各种显示器件中,CRT显示器以其价格低,具有显示测试曲线直观等特点而被广泛采用,但由于目前CRT的光点扫描显示方式,无法准确地定量测试以及不能同时兼顾高低速变化曲线的显示等缺点,在使用上有一定的局限性。

关键词：计算机控制字符图形 CRT显示器

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浦发银行投贷联动业务研究

浦发银行投贷联动业务研究

作者：周井泉上海交通大学

学位级别：硕士

近年来,我国经济增速开始放缓、产业结构调整与产业升级加速,一方面,以钢铁、水泥、有色、煤炭、煤电等为代表的传统产业存在着产能严重过剩的问题,去产能任务艰巨,传统行业发展比较缓慢;另一方面,以信息、科技等为代表的新兴产业持续... 详细信息

近年来,我国经济增速开始放缓、产业结构调整与产业升级加速,一方面,以钢铁、水泥、有色、煤炭、煤电等为代表的传统产业存在着产能严重过剩的问题,去产能任务艰巨,传统行业发展比较缓慢;另一方面,以信息、科技等为代表的新兴产业持续快速增长,科创企业蓬勃发展。利率市场化改革的推进使得商业银行的传统信贷业务盈利空间被逐渐压缩,商业银行有转型发展和谋求更高投资收益的内生动力。投贷联动为商业银行涉足股权投资提供了可能,有助于推动银行向混业经营、全能型银行转变,丰富收入来源,获取更多的综合收益。本文首先基于开展投贷联动业务的研究背景与意义,在系统的梳理了投贷联动基础理论和国内发展现状后,梳理了浦发银行投贷联动业务的探索路程与意义,浦发银行在投贷联动业务方面具有较大的先发与积累优势,随后分析了浦发银行投贷联动业务的主要模式,在三个主要模式下进行具体业务分析,紧接着指出浦发银行在投贷联动业务中存在的问题,结合投贷联动业务监管规范,提出了浦发银行投贷联动业务的改进方向,最后对完善浦发银行投贷联动业务的措施提出自己建议。

关键词：浦发银行科创企业投贷联动业务业务改进

胡风同人圈对中国现代文学的贡献——基于《七月》《希望》杂志的视角

同方学位论文库评论

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学术交流 2024年第5期 182-192页

作者：吴井泉苏州市职业大学学术期刊中心江苏苏州215104

胡风创办的《七月》《希望》杂志不仅继承、发展了鲁迅的斗争精神,坚持以推动抗战文艺的蓬勃发展、启蒙广大民众投入反侵略战争为己任,而且也通过两刊汇聚了有着共同文艺理念与政治目标的一个有影响力的同人群体——胡风同人圈。胡风同... 详细信息

胡风创办的《七月》《希望》杂志不仅继承、发展了鲁迅的斗争精神,坚持以推动抗战文艺的蓬勃发展、启蒙广大民众投入反侵略战争为己任,而且也通过两刊汇聚了有着共同文艺理念与政治目标的一个有影响力的同人群体——胡风同人圈。胡风同人圈作为一个在文艺观念、政治目标上相同或接近的知识群体,有着互为影响、互为支持的显著特质。一方面,同人们为《七月》《希望》的创办与发展提供了明确的思路和方向;另一方面,胡风也“通过刊物团结一批作家,形成一股力量,把中国的文艺向前推进”,并且这些“志同道合之人”通过《七月》《希望》的同人空间,发表“趋向接近”的文艺作品,表达共同抗敌的强烈心声。同时,胡风的同人圈对新时期文学的现代化建设也具有启迪意义。

关键词：胡风同人圈鲁迅《七月》《希望》抗战文艺

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基于独立变量的神经网络的最短路径计算

电路与系统学报 2005年第4期10卷 61-65页

作者：周井泉张顺颐南京邮电大学江苏南京210003

已知一个有向图,求解两点间的最短路径的决策变量满足基尔霍夫约束关系。决策变量对应神经网络的状态,可以分为独立的和非独立的两部分。非独立变量的解可由独立变量的解线性组合而得到,给出了求解独立变量神经网络方程。

关键词：最短路径神经网络基尔霍夫约束独立变量

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高维数据的分类器集成方法研究

高维数据的分类器集成方法研究

作者：周井泉重庆大学

学位级别：硕士

分类器集成技术是模式识别和数据挖掘领域的研究热点，由于其分类效果往往比单一的分类器效果更好，所以在近十几年里得到了迅速的发展。在分类器集成技术的研究中，单个基分类器的识别精度和基分类器间的差异性是两个最重要的影响因素... 详细信息

分类器集成技术是模式识别和数据挖掘领域的研究热点，由于其分类效果往往比单一的分类器效果更好，所以在近十几年里得到了迅速的发展。在分类器集成技术的研究中，单个基分类器的识别精度和基分类器间的差异性是两个最重要的影响因素，当基分类器的识别精度越高，且差异性越大，集成算法的分类性能就越好。针对高维数据的分类问题，由于其存在特征的冗余性和稀疏性，采用传统的分类器集成算法时，将导致基分类器的识别精度下降以及差异性减小，影响算法的整体分类性能。为此，本文提出了一种基于旋转子空间和保局投影的高维数据分类器集成方法(Rotation Subspace Locality Preserving Prejection, RSLPP)。该方法首先将原始训练集投影到多个不同的旋转子空间(Rotation Forest, RS)中获得不同的特征子集，以增加基分类器间的差异性;其次，将得到的多个特征子集分别进行保局投影(Locality Preserving Prejction, LPP)后，再进行基分类器的训练，以提高基分类器的识别精度;最后，将基分类器的输出结果按多数投票法进行组合，得到最终的分类结果。本文主要开展了如下研究工作： ①调研了关于分类器集成算法的研究背景和发展现状，在此基础上深入学习了关于分类器集成算法的基础理论和经典的集成算法，如Bagging、Boosting、随机森林(Random Forest)和旋转森林(Rotation Forest)等算法，重点研究了旋转森林的算法基本原理和实现过程。 ②本文将现有的分类器集成算法直接应用于高维数据的分类实验，结果表明：由于高维数据的特征信息的冗余性和稀疏性等特性，往往会导致所生成的基分类器识别精度下降;同时随着特征维度的增加，基分类器间的差异性也随之降低。因此，本文提出了一种旋转子空间(RS)法，该方法首先将特征集随机划分成多个特征子块;然后，把所有特征子块做随机采样处理的特征向量重新组合得到一个旋转子空间，经过多次迭代，得到多个不同的旋转子空间;最后，将原始的数据集投影到多个旋转子空间中获取不同的特征子集，以此增加特征子集间的差异性。 ③在特征子集的构造过程中，在每个特征子块中都随机保留了一部分无效的特征信息，以此增加每个子集间的差异性。为了从特征子集的角度剔除这些参杂在其中的无效特征，本文引入了保局投影(LPP)方法对每个特征子集进行特征提取，再根据处理后的特征子集训练基分类器，以提高基分类器的识别精度。最后，把每个基分类器的输出结果按多数投票法进行组合，得到整个方法的分类结果。综合上述过程，本文提出了一种基于旋转子空间和保局投影的高维数据分类器集成方法。 ④为了验证本文所提出方法在对高维数据的分类问题中的有效性，本文搜集了多个高维数据库(包括七个来源于UCI repository的数据集和两个人脸数据库)。将本文所提出的方法与现有的分类方法做了对比实验，并引入了4种评价指标包括算法的正确率、方差-偏差和Kappa-error图。实验的结果可以表明本文所提出的方法在对高维数据的分类问题上是有效的。

关键词：分类器集成高维数据旋转子空间保局投影 Kappa-error图