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基于改进小波神经网络的大气质量评价模型

江西师范大学学报（自然科学版） 2014年第6期38卷 615-619页

作者：王博周松冷明郭晨彭硕井冈山大学电子与信息工程学院江西吉安343009 井冈山大学商学院江西吉安343009

为了缩短人工神经网络的训练时间、减少迭代次数和提高输出结果的准确率,将小波基函数应用于人工神经网络,并用专家评分后归一化处理的方法对输入层的权值初始值进行优化,建立了优化的小波神经网络模型.将该模型对井冈山区域2012年大气... 详细信息

为了缩短人工神经网络的训练时间、减少迭代次数和提高输出结果的准确率,将小波基函数应用于人工神经网络,并用专家评分后归一化处理的方法对输入层的权值初始值进行优化,建立了优化的小波神经网络模型.将该模型对井冈山区域2012年大气监测数据进行评价,实验结果表明:经过优化的小波神经网络模型的评价精度较高.最后与将该模型与其它评价方法相比,该模型还具有计算快速、评价客观、可靠性强、效率更高的特点.

关键词：小波神经网络评价模型权值优化大气质量评价

基于权值优化的粒子滤波算法研究及其在目标跟踪中的应用

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基于权值优化的粒子滤波算法研究及其在目标跟踪中的应用

作者：朱军安徽建筑大学

学位级别：硕士

智能视频监控中目标跟踪技术是一项较为核心的技术，该技术目前已成为计算机视觉领域中的热点问题，在安全监控、人机交互、交通监测和军事指导等众多领域拥有广阔的前景和巨大的实用价值。由于粒子滤波技术在解决非线性非高斯问题上的... 详细信息

智能视频监控中目标跟踪技术是一项较为核心的技术，该技术目前已成为计算机视觉领域中的热点问题，在安全监控、人机交互、交通监测和军事指导等众多领域拥有广阔的前景和巨大的实用价值。由于粒子滤波技术在解决非线性非高斯问题上的优势，与目标跟踪环境的实际情况非常吻合，而被学者们引入到目标跟踪领域。然而粒子滤波算法存在粒子退化的问题，后来人们提出重采样过程，虽然解决了这一问题但带来了新的问题——粒子多样性的缺失，导致样本贫化和增大计算量的问题，对长时间目标跟踪精度的影响尤为严重。针对上述样本贫化的问题，本文分析了粒子滤波算法的基本理论，并对存在的该问题进行了深入的研究，通过优化粒子权值的方法提出一种基于权值优化的粒子滤波算法，并将优化的算法应用于目标跟踪过程中。本文首先介绍了目标跟踪中目标表示方法、目标特征提取以及目标跟踪算法等相关技术为后续目标跟踪提供技术基础。其次详细论述了粒子滤波的相关理论进而提出基于权值优化的粒子滤波算法，并通过仿真实验证明该算法的有效性。最后设计出基于颜色直方图的粒子滤波目标跟踪算法的流程，通过实验对比传统粒子滤波算法和基于权值优化的粒子滤波算法在目标跟踪的效果，实验结果表明改进算法能够有效地提高目标跟踪的鲁棒性。

关键词：粒子滤波算法样本贫化权值优化目标跟踪颜色直方图

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基于一致性的分布式粒子滤波算法研究

基于一致性的分布式粒子滤波算法研究

作者：吕娜娜长安大学

学位级别：硕士

在无线传感器网络中,分布式粒子滤波是一种强大且灵活的分散式状态估计方法,它特别适用于大规模、非线性和非高斯的分布式估计系统。然而,它在通信带宽、节点资源、网络拓扑动态变化以及通信能力等方面有一定的局限性,为了减小网络中存... 详细信息

在无线传感器网络中,分布式粒子滤波是一种强大且灵活的分散式状态估计方法,它特别适用于大规模、非线性和非高斯的分布式估计系统。然而,它在通信带宽、节点资源、网络拓扑动态变化以及通信能力等方面有一定的局限性,为了减小网络中存在的链接失败或间歇性链接对目标估计的影响,深入研究分布式粒子滤波算法具有重要意义。针对传感器网络中的非线性、非高斯跟踪应用,本文提出基于一致性/融合的粒子滤波的分布式实现算法。它在每个节点上运行两种粒子滤波器,分别是用于粒子滤波分布式实现的局部滤波器和计算全局滤波分布的融合滤波器。文中将局部概率密度函数的乘积近似为高斯分布,并用平均一致性算法计算高斯分布的参数,进而实现目标状态的估计。最后用蒙特卡罗仿真将此算法与集中式粒子滤波的跟踪性能进行了比较,表明此算法具有较优的滤波性能。由于一致性算法的收敛速度在上述算法中至关重要,于是本文重点研究了基于概率的一致性权值优化方法。这种方法介绍了空间相关随机拓扑下一致性算法的权重优化问题,它选择一致性均方误差收敛速率作为优化准则,并用链接形成概率、链接形成空间相关性和一致性权重的函数表示这个速率。由于对称随机网络下的均方收敛速率是关于权重的凸的、非光滑函数,文中给出封闭形式和次梯度算法两种解决方案。还将此优化方法和其他权重选择方法进行了对比仿真,结果表明此权重设计获得了显著的性能增益。最后针对网络中存在的间歇性网络链接问题,将基于概率的一致性权值优化方法与基于一致性的分布式粒子滤波算法相结合,通过克服链接失败导致的一致性算法收敛延迟问题,进而改善基于一致性的分布式粒子滤波算法的跟踪效果。并通过仿真与集中式和基于一致性的分布式粒子滤波算法进行比较分析,验证了此算法具有接近最优的跟踪性能。

关键词：无线传感器网络分布式粒子滤波一致性算法权值优化

基于多特征的两层商品图像检索技术的研究与实现

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基于多特征的两层商品图像检索技术的研究与实现

作者：杜娟西安科技大学

学位级别：硕士

随着电子商务网站的迅速发展，快速、准确的查找出用户需要的商品成为研究的热点。目前，电子商务中多采用基于文本的商品检索方式，无法满足用户对商品图像检索的需求。因此，人们希望将基于内容的图像检索技术应用到电子商务领域中。... 详细信息

随着电子商务网站的迅速发展，快速、准确的查找出用户需要的商品成为研究的热点。目前，电子商务中多采用基于文本的商品检索方式，无法满足用户对商品图像检索的需求。因此，人们希望将基于内容的图像检索技术应用到电子商务领域中。但是，如何从海量的商品图像库中快速、准确的检索出所需商品成为一个巨大的挑战。本文充分考虑了商品图像的特点，将层次化的图像检索方式应用于商品图像检索中，并对图像特征进行改进和优化，设计并实现了一种基于多特征的两层商品图像检索系统。首先，介绍了基于内容的图像检索中所涉及的关键技术。重点对边缘直方图描述符进行改进，提出了一种基于自适应阈值的边缘直方图描述符用于形状特征检索的方法。改进后的边缘直方图描述符能够有效的过滤噪声边缘和弱边缘，具有较好的鲁棒性。然后，在多层次的图像检索模型的基础上，结合商品图像自身的特点，设计了一种两层的商品图像检索模型。在过滤层，提取图像单一特征，最大限度缩小检索空间，提高检索效率;在匹配层，提取图像综合特征进行详细匹配，提高检索的精度。为进一步提高检索的准确率，根据两层图像检索模型的特点，对匹配层中综合特征的权值进行优化。提出了一种根据特征检索性能调整权值的优化方法。实验结果表明，优化权值后的两层商品图像检索方法的查准率和查全率都得到显著提高。最后，结合改进的特征提取方法，设计了一种基于多特征的两层商品图像检索系统。该系统在过滤层采用了改进的自适应阈值边缘直方图描述符进行粗略匹配，保留形状相近的图像作为下一层匹配的候选集;在匹配层，采用优化权值的综合特征进行精确匹配，得到检索结果。实验结果表明，该系统提高了商品图像检索的效率和准确率，为电子商务领域中商品图像的检索提供了一种有效的解决方案。

关键词：基于内容的图像检索多层次商品图像自适应阈值权值优化

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面向复杂环境下5G MIMO权值优化策略

电子技术（上海） 2021年第12期50卷 12-13页

作者：宋体吴强胡延中国联合网络通信有限公司长沙市分公司湖南410001

阐述5G网络中MIMO技术特点,MIMO天线权值对网络质量的效果,实现在各种复杂环境下MIMO最佳权值优化策略,从而有效降低天线资源成本、提升网络覆盖率、加强用户5G感知。

关键词：通信工程 5G 权值优化 MIMO天线策略

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5G时代城市快速路覆盖解决方案研究

中国新通信 2021年第15期23卷 46-47页

作者：牛剑峰罗嘉滢刘宣旺谷澍中国移动通信集团山西有限公司大同分公司

针对城市快速路5G覆盖中存在的信号覆盖弱与控制难,易出现重叠覆盖,越区覆盖,快衰和弱覆盖的问题,本文首先从城市快速路的具体场景分析入手,然后从场景分析、覆盖规划和优化3个方面研究城市快速路的覆盖解决方案,为运营商在城市快速路... 详细信息

针对城市快速路5G覆盖中存在的信号覆盖弱与控制难,易出现重叠覆盖,越区覆盖,快衰和弱覆盖的问题,本文首先从城市快速路的具体场景分析入手,然后从场景分析、覆盖规划和优化3个方面研究城市快速路的覆盖解决方案,为运营商在城市快速路场景快速部署5G网络提供技术支撑。

关键词：城市快速路5G业务模型链路预算权值优化

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基于PSO的支持向量机改进算法研究

长春理工大学学报（自然科学版） 2019年第3期42卷 120-127页

作者：邱宁佳贺金彪赵建平李岩芳长春理工大学计算机科学技术学院

提出一种改进的PSO-SVM算法。首先在文本预处理时,针对互信息方法存在的低频特征词倚重,忽略了高频特征词的不足之处,引入了权重因子、类内和类间离散因子进行属性约简;然后基于支持向量机分类模型,以不同核函数相结合构造混合核函数,... 详细信息

提出一种改进的PSO-SVM算法。首先在文本预处理时,针对互信息方法存在的低频特征词倚重,忽略了高频特征词的不足之处,引入了权重因子、类内和类间离散因子进行属性约简;然后基于支持向量机分类模型,以不同核函数相结合构造混合核函数,利用粒子群优化算法(PSO优化算法)迭代寻找全局最优参数组合,并以此参数构造混合核函数结合哈夫曼最优二叉树生成分类器。使用经典数据集对PSO-SVM算法进行性能分析,实验表明改进后的算法可以有效地减少冗余属性,降低计算复杂度并具有更高的准确率和召回率。

关键词：支持向量机互信息属性简约 PSO优化算法权值优化

基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统MPPT控制算法研究

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电气工程学报 2017年第6期12卷 41-46页

作者：杨东海刘洋王毅谢卫华河南龙源许继科技发展股份有限公司郑州450011 许继集团有限公司许昌461000

最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最... 详细信息

最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最大功率点进行预测,解决了恒压控制法误差较大的问题;利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其捜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点;将得到的最大功率点电压输入恒电压控制算法中,然后通过恒压法对最大功率点进行跟踪。在所构建的仿真模型中模拟了不同光照强度和环境温度的仿真环境,结果表明所提出的MPPT控制策略准确性高、适应性强。

关键词：最大功率点跟踪恒压法二进制蚁群算法模糊神经网权值优化

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多重核线性判别分析及其权值优化

计算机应用 2009年第9期29卷 2473-2476页

作者：刘笑嶂冯国灿河源职业技术学院电子与信息工程系广东河源517000 中山大学数学与计算科学学院广州510275

为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上... 详细信息

为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上的实验表明,与基于单个核的LDA相比,多重核线性判别分析能够达到更高的分类性能。

关键词：多重核核线性判别分析最大边缘准则权值优化拉格朗日乘子法