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基于多准则融合与智能决策的调制识别算法
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作者 夏兆宇 林玉洁 +1 位作者 胡春源 吴梓豪 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期55-61,共7页
针对6G通信信号调制识别阶数要求高、低信噪比环境调制识别难的问题,结合人工智能技术与现代信号处理技术,提出一种基于多准则融合与智能决策的调制识别算法。所提算法分为多准则融合网络与智能决策网络两部分:多准则融合网络计算标准... 针对6G通信信号调制识别阶数要求高、低信噪比环境调制识别难的问题,结合人工智能技术与现代信号处理技术,提出一种基于多准则融合与智能决策的调制识别算法。所提算法分为多准则融合网络与智能决策网络两部分:多准则融合网络计算标准调制信号的高阶累积延伸量,采用局部最优解方式遍历所有潜在门限,以基尼系数和确定度增熵确定判决门限;智能决策网络采用CART型架构,以判决门限为标准对未知信号的调制体制进行识别,并使用剪枝算法对模型迭代优化,最终得到最优决策树,形成基于多准则融合与智能决策的调制识别算法。实验结果表明:在0 dB信噪比情况下,所提算法能够对16QAM、64QAM、128QAM、1024QAM、2PSK、4PSK、8PSK、2FSK、4FSK进行精准识别,综合识别率达到99.4%。与其他方法对比,调制体制综合识别率、可识别调制体制均有提升。 展开更多
关键词 调制识别 高阶累积延伸量 CART决策树 基尼系数 多准则融合 剪枝算法
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基于改进ELECTRE法的电网规划投资多准则融合决策方法 被引量:8
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作者 程智余 朱晓虎 李建青 《中国电力》 CSCD 北大核心 2022年第11期59-65,共7页
电网规划投资决策不仅要考虑项目投入产出效益,而且要考虑地区投资环境和企业管理水平对项目投资的约束。为统筹协调电网规划投资决策中主观经验与客观数据、定性指标与定量指标、项目属性与环境属性,提出一种基于改进消去与选择转换法(... 电网规划投资决策不仅要考虑项目投入产出效益,而且要考虑地区投资环境和企业管理水平对项目投资的约束。为统筹协调电网规划投资决策中主观经验与客观数据、定性指标与定量指标、项目属性与环境属性,提出一种基于改进消去与选择转换法(elimination et choice translating reality,ELECTRE)的电网规划投资多准则决策方法。首先,提出电网规划投资中效益、效率与效能多准则融合决策理念;其次,构建电网规划投资决策指标体系;再次,运用归档赋值法和偏好策略表对ELECTRE法进行改进,构建基于改进ELECTRE法的电网规划投资决策模型,提出电网规划投资决策流程;最后,通过案例验证方法的可行性。研究结果表明,该方法提升了投资效益、效率与效能,可为有关部门开展电网规划投资决策提供参考。 展开更多
关键词 电网规划 投资决策 多准则融合 指标体系
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基于多准则融合的雷达干扰源个体特征选择 被引量:2
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作者 罗彬珅 刘利民 +1 位作者 董健 刘璟麒 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第5期19-24,共6页
针对雷达干扰辐射源的个体识别问题,提出利用辐射源个体间相位噪声的差异性特征来实现雷达干扰源个体识别。结合信息熵与分形理论的思想,采用基于时域、频域、小波域、双谱域的多域联合特征提取方法提取了39维特征。考虑到直接运用分类... 针对雷达干扰辐射源的个体识别问题,提出利用辐射源个体间相位噪声的差异性特征来实现雷达干扰源个体识别。结合信息熵与分形理论的思想,采用基于时域、频域、小波域、双谱域的多域联合特征提取方法提取了39维特征。考虑到直接运用分类器处理高维数据容易陷入"维数灾难",为了有效去除冗余信息并保持较高的识别率,结合顺序向前搜索策略(SFS),提出了一种基于ReliefF算法、Fisher准则和相关系数准则融合的特征降维方法,从而获得相应原始数据的最优特征子集。实验结果表明:相较于传统的特征选择算法,所提算法能够有效降低特征维数,且可保持较高的识别准确率。 展开更多
关键词 雷达对抗 特定辐射源识别 特征选择 多准则融合 相位噪声
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多准则融合在数据特征选择中的应用
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作者 王云爽 李世文 江竹 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第6期1026-1030,共5页
为了提高特征选择算法的鲁棒性,提高特征选择的精度和效率,提出一种基于多准则融合的特征选择方法。首先对样本数据集做预处理并对其进行聚类;接着采用特性各异的特征选择方法对完成聚类的样本进行特征选择;然后融合各种特征选择结果用... 为了提高特征选择算法的鲁棒性,提高特征选择的精度和效率,提出一种基于多准则融合的特征选择方法。首先对样本数据集做预处理并对其进行聚类;接着采用特性各异的特征选择方法对完成聚类的样本进行特征选择;然后融合各种特征选择结果用以训练多项式核支持向量机分类器;其次采用该分类器对样本数据集进行回归,剔除相关性最小的特性;最后对样本数据集进行特征重组,实现特征选择。利用实测数据对方法进行了大量的测试,结果表明,方法是有效的,适用于对高维小样本数据集的特征提取。 展开更多
关键词 特征选择 鲁棒性 多准则融合 预处理 聚类
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多局部约束自表示的谱聚类算法 被引量:1
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作者 蒋忆睿 裴洋 +3 位作者 陈磊 王文乐 代江艳 易玉根 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期172-178,共7页
谱聚类是一种有效的子空间聚类方法被广泛应用于图像聚类、图像分割等领域中。然而,谱聚类方法的性能在一定程度上依赖于图的构建,因此如何构建有效的图成为谱聚类中的关键问题。为了解决现有图构建方法存在的不足,提出一种基于多局部... 谱聚类是一种有效的子空间聚类方法被广泛应用于图像聚类、图像分割等领域中。然而,谱聚类方法的性能在一定程度上依赖于图的构建,因此如何构建有效的图成为谱聚类中的关键问题。为了解决现有图构建方法存在的不足,提出一种基于多局部约束的自表示图构建方法。该方法不仅考虑样本的自表示能力,而且考虑样本的局部结构信息。尤为重要的是,在构建局部约束项时,通过自适应加权方式融合多种不同距离度量准则。提出一种迭代优化算法求解目标函数。在三个标准人脸数据库上,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 谱聚类 局部约束 多准则融合 图构建
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