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考虑信息不确定性的串行迭代时间模型的研究: 1; 作者田启华黄超 +1 位作者梅月媛杜义贤《机械设计与制造》北大核心 2017年第9期124-127,共4页; 串行迭代模型中信息不确定性导致任务的迭代返工,增加了任务的总执行时间。针对这一问题,通过对上、下游串行任务执行过程的分析,得出造成信息不确定性的主要原因,确定信息不确定度函数,构建考虑信息不确定性的串行迭代时间模型。进而... 展开更多; 关键词信息不确定性串行迭代时间模型依赖关系指数交流次数迭代返工时间; 在线阅读下载PDF 职称材料

中国外语学习者GP句句法分析模型研究被引量：7: 2; 作者黄洁秦恺《山东外语教学》北大核心 2010年第1期47-52,共6页; 本文从认知心理学角度讨论中国外语学习者GP句句法分析模型。研究以DO／S歧义句为基点，采用翻译与访谈式内省法相结合的方法发现：中国学习者多使用串行加工模型，甚至不惜“窃用”或局部结构型变以达成串行理解的完整性；串行加工受... 展开更多; 关键词串行模型并行模型花园路径句; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于概率转移矩阵的串行电路可靠度计算方法被引量：18: 3; 作者王真江建慧《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期241-247,共7页; 概率转移矩阵(Probabilistic Transfer Matrix,PTM)方法是一种能够在门级比较精确地估计差错对电路可靠性影响的方法,但目前其实现方法只能适用于较小规模的电路.本文引入了电路划分的思想,先把电路分割成一组适宜用原始PTM方法直接计... 展开更多; 关键词高层次电路可靠性评估串行可靠度模型概率转移矩阵电路分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN-ENN的改进串行混合网络及多传感器信息融合的运动意图识别研究被引量：3: 4; 作者张鹏张峻霞《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期932-938,共7页; 为了提高基于传感器信号的运动意图识别准确度,开展了基于深度学习和多传感器信息融合的运动意图识别方法的研究。首先,在平地、10°上/下坡、上/下楼梯,共5种步态模式下,提取了80名受试者的运动传感器数据,采用非线性降维Diffusion... 展开更多; 关键词运动意图识别串行混合网络模型深度学习多传感器信息融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机变量相似度的ICA方法被引量：2: 5; 作者张旭秀邱天爽《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2104-2108,共5页; 从随机变量(微分)熵的概念出发,定义了随机变量的相似度,讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化,从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明,以此... 展开更多; 关键词微分熵随机变量相似度 ICA模型的串行估计极大似然函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

时变信道OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法: 6; 作者韩华吴乐南《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期363-367,共5页; 针对正交频分复用（OFDM）系统中由于信道快时变导致的子载波间干扰（ICI），基于基扩展模型，提出了一种时变信道下OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法。该算法将基于基扩展模型的最小均方误差信道估计算法与一种类似于串行干扰... 展开更多; 关键词正交频分复用(OFDM) 基扩展模型(BEM) 串行干扰抵消(SIC) 迭代信道估计快时变信道; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑信息不确定性的串行迭代时间模型的研究: 1; 作者田启华黄超梅月媛杜义贤; 机构三峡大学机械与动力学院; 出处《机械设计与制造》北大核心 2017年第9期124-127,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(51475265); 文摘串行迭代模型中信息不确定性导致任务的迭代返工,增加了任务的总执行时间。针对这一问题,通过对上、下游串行任务执行过程的分析,得出造成信息不确定性的主要原因,确定信息不确定度函数,构建考虑信息不确定性的串行迭代时间模型。进而通过对该模型的分析得到任务间的依赖关系指数和上、下游设计人员间的交流次数对迭代返工时间的影响规律,从而为缩短产品开发过程中任务的迭代返工时间和总执行时间提供了理论参考。以某机械产品的开发项目为例,验证了模型的有效性。; 关键词信息不确定性串行迭代时间模型依赖关系指数交流次数迭代返工时间; Keywords Information Uncertainty Serial Iterative Time Model Dependent Relation Index Communication Times Iterative Rework Time; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中国外语学习者GP句句法分析模型研究被引量：7: 2; 作者黄洁秦恺; 机构重庆理工大学外国语学院桂林电子科技大学外国语学院; 出处《山东外语教学》北大核心 2010年第1期47-52,共6页; 文摘本文从认知心理学角度讨论中国外语学习者GP句句法分析模型。研究以DO／S歧义句为基点，采用翻译与访谈式内省法相结合的方法发现：中国学习者多使用串行加工模型，甚至不惜“窃用”或局部结构型变以达成串行理解的完整性；串行加工受语义驱动，并行加工受句法驱动；动词类型、词汇信息与结构频率影响加工模型的选择。; 关键词串行模型并行模型花园路径句; Keywords serial model parallel model Garden-Path sentence; 分类号 H030 [语言文字—语言学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于概率转移矩阵的串行电路可靠度计算方法被引量：18: 3; 作者王真江建慧; 机构同济大学计算机科学与技术系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期241-247,共7页; 基金国家科技部973计划项目(No.2005CB321604) 国家自然科学基金(No.90207021); 文摘概率转移矩阵(Probabilistic Transfer Matrix,PTM)方法是一种能够在门级比较精确地估计差错对电路可靠性影响的方法,但目前其实现方法只能适用于较小规模的电路.本文引入了电路划分的思想,先把电路分割成一组适宜用原始PTM方法直接计算其可靠度的模块,然后计算出这些模块的可靠度,再依据串行可靠度模型,将所有模块可靠度合成为整个电路的可靠度.本文用实验的方法通过对74系列电路的分析得到了合适的电路分割参数,即分割宽度,再进一步对ISCAS85基准电路进行了可靠度的计算,结果表明新方法可以适用于更大规模的无冗余组合电路.通过与依据美军标MIL-HDBK-217所算得的可靠度的比较,验证了本文所提出的方法的合理性.; 关键词高层次电路可靠性评估串行可靠度模型概率转移矩阵电路分割; Keywords high-level circuit reliability evaluation serial reliability model probabilistic transfer matrix circuit partition; 分类号 TP331 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP202.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN-ENN的改进串行混合网络及多传感器信息融合的运动意图识别研究被引量：3: 4; 作者张鹏张峻霞; 机构天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室天津科技大学机械工程学院; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期932-938,共7页; 基金天津市研究生科研创新项目(2019YJSB014) 天津市科技支撑计划项目(14ZCZDSY00010)。; 文摘为了提高基于传感器信号的运动意图识别准确度,开展了基于深度学习和多传感器信息融合的运动意图识别方法的研究。首先,在平地、10°上/下坡、上/下楼梯,共5种步态模式下,提取了80名受试者的运动传感器数据,采用非线性降维Diffusion Maps法(DM)对数据进行降维,利用短期傅里叶变化(SIFT)提取数据特征;构建基于卷积神经网络(CNN)和埃尔曼神经网络(ENN)的新型串行混合网络模型(CNN-ENN),并完成了模型的训练;随机选取了5名志愿者参与实验测试。实验结果表明CNN-ENN改进串行混合网络模型对多传感器融合信息的平均识别准确度为95.86%,分别比传统的运动意图识别算法CNN和基于集成学习的加权投票算法(MFR)高10.21%和16.37%。实践表明深度学习模型与多传感器信息融合技术相结合的方法对运动意图识别精度的提高有很好的指导价值。; 关键词运动意图识别串行混合网络模型深度学习多传感器信息融合; Keywords motion intention recognition serial hybrid network model deep learning multi-sensor data fusion; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机变量相似度的ICA方法被引量：2: 5; 作者张旭秀邱天爽; 机构大连理工大学电子与信息工程学院大连交通大学电气信息学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2104-2108,共5页; 基金国家自然科学基金(30570475 30170259 +1 种基金 60172072) 中国博士后基金(20080441121)资助课题; 文摘从随机变量(微分)熵的概念出发,定义了随机变量的相似度,讨论了用求相似度极点的方法实现观测数据线性组合非高斯性最大化,从而串行估计独立分量分析(ICA)模型中的独立分量的原理和算法。对非多项式矩定理进行了更为一般化的证明,以此定理为根据阐明了以一般的非二次型光滑偶函数的数学期望近似代替相似度的可行性。给出梯度算法中的符号因子计算公式,避免了现有的相应算法中符号因子计算公式与目标函数之间的矛盾。通过与极大似然ICA方法对比,表明所定义的相似度就是在预白化条件下单个源变量的极大似然函数。; 关键词微分熵随机变量相似度 ICA模型的串行估计极大似然函数; Keywords Differential entropy Random variable Serial estimation of ICA（Independent Component Analysis） model Maximum likelihood function; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名时变信道OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法: 6; 作者韩华吴乐南; 机构东南大学信息科学与工程学院; 出处《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期363-367,共5页; 基金国家自然科学基金（60872075）资助项目.; 文摘针对正交频分复用（OFDM）系统中由于信道快时变导致的子载波间干扰（ICI），基于基扩展模型，提出了一种时变信道下OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法。该算法将基于基扩展模型的最小均方误差信道估计算法与一种类似于串行干扰抵消的符号检测方式相结合，并利用插值和滤波过程进一步消除噪声影响，进而通过联合迭代获得较为精确的符号检测结果。同时，利用带状矩阵近似降低算法的计算复杂度，在复杂度与算法性能之间取得比较好的折中。理论分析和仿真结果表明，在快时变信道条件下，这种新的联合迭代信道估计与符号检测算法可有效地提高系统性能。; 关键词正交频分复用(OFDM) 基扩展模型(BEM) 串行干扰抵消(SIC) 迭代信道估计快时变信道; Keywords orthogonal frequency division multiplexing （OFDM）, basic expansion model（ BEM）, successive interference cancellation（SIC）, iterative channel estimation, fast time-varying channels; 分类号 TN929.533 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	考虑信息不确定性的串行迭代时间模型的研究	田启华黄超梅月媛杜义贤	《机械设计与制造》北大核心	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	中国外语学习者GP句句法分析模型研究	黄洁秦恺	《山东外语教学》北大核心	2010	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于概率转移矩阵的串行电路可靠度计算方法	王真江建慧	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	18	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于CNN-ENN的改进串行混合网络及多传感器信息融合的运动意图识别研究	张鹏张峻霞	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于随机变量相似度的ICA方法	张旭秀邱天爽	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	时变信道OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法	韩华吴乐南	《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料