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噪声环境下圆度误差分离的统一方法
被引量：
1
1
作者
刘伟
刘延斌
李济顺
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第16期1949-1952,共4页
提出了一种噪声环境下圆度误差分离的统一方法。这种方法利用频域测量矩阵直接给出了圆度形状误差和回转误差的最小二乘解或最小均方误差解。频域测量矩阵的范数反映了噪声对误差分离结果的影响程度。介绍了圆度误差分离中的频域最小范...
提出了一种噪声环境下圆度误差分离的统一方法。这种方法利用频域测量矩阵直接给出了圆度形状误差和回转误差的最小二乘解或最小均方误差解。频域测量矩阵的范数反映了噪声对误差分离结果的影响程度。介绍了圆度误差分离中的频域最小范数混合解,这种混合解比最小二乘解和最小均方误差解具有更好的噪声抑制效果。
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关键词
三点法
误差
分离
圆度
最小均方误差方法
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职称材料
基于自适应噪声抵消的MIMO-OFDM信道估计
被引量：
1
2
作者
王继曾
罗娜
杨宏梅
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第17期3971-3973,共3页
对多输入多输出正交频分复用系统的信道估计进行了研究,利用自适应噪声抵消的思想,提出了一种基于自适应噪声抵消和奇异值分解的信道估计方法。该方法首先利用自适应噪声抵消对最小二乘(LS)估计进行去噪处理,然后将其结果用于奇异值分解...
对多输入多输出正交频分复用系统的信道估计进行了研究,利用自适应噪声抵消的思想,提出了一种基于自适应噪声抵消和奇异值分解的信道估计方法。该方法首先利用自适应噪声抵消对最小二乘(LS)估计进行去噪处理,然后将其结果用于奇异值分解(SVD)的MMSE低阶近似方法中。仿真结果表明,利用此方法有效地抑制了噪声的影响,其系统性能优于利用最小二乘方法所获得的系统性能。
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关键词
正交频分复用
多输入多输出
自适应噪声抵消
奇异值分解
最小均方误差方法
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职称材料
基于强化学习DQN的智能体信任增强
被引量：
14
3
作者
亓法欣
童向荣
于雷
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1227-1238,共12页
信任推荐系统是以社交网络为基础的一种重要推荐系统应用,其结合用户之间的信任关系对用户进行项目推荐.但之前的研究一般假定用户之间的信任值固定,无法对用户信任及偏好的动态变化做出及时响应,进而影响推荐效果.实际上,用户接受推荐...
信任推荐系统是以社交网络为基础的一种重要推荐系统应用,其结合用户之间的信任关系对用户进行项目推荐.但之前的研究一般假定用户之间的信任值固定,无法对用户信任及偏好的动态变化做出及时响应,进而影响推荐效果.实际上,用户接受推荐后,当实际评价高于心理预期时,体验用户对推荐者的信任将增加,反之则下降.针对此问题,并且重点考虑用户间信任变化过程及信任的动态性,提出了一种结合强化学习的用户信任增强方法.因此,使用最小均方误差算法研究评价差值对用户信任的动态影响,利用强化学习方法deep q-learning(DQN)模拟推荐者在推荐过程中学习用户偏好进而提升信任值的过程,并且提出了一个多项式级别的算法来计算信任值和推荐,可激励推荐者学习用户的偏好,并使用户对推荐者的信任始终保持在较高程度.实验表明,方法可快速响应用户偏好的动态变化,当其应用于推荐系统时,相较于其他方法,可为用户提供更及时、更准确的推荐结果.
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关键词
多智能体系统
强化学习
信任
深度q学习
最小均方误差方法
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职称材料
题名
噪声环境下圆度误差分离的统一方法
被引量：
1
1
作者
刘伟
刘延斌
李济顺
机构
河南科技大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第16期1949-1952,共4页
文摘
提出了一种噪声环境下圆度误差分离的统一方法。这种方法利用频域测量矩阵直接给出了圆度形状误差和回转误差的最小二乘解或最小均方误差解。频域测量矩阵的范数反映了噪声对误差分离结果的影响程度。介绍了圆度误差分离中的频域最小范数混合解,这种混合解比最小二乘解和最小均方误差解具有更好的噪声抑制效果。
关键词
三点法
误差
分离
圆度
最小均方误差方法
Keywords
three-point method
error separating
roundness
minimum mean square error method
分类号
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于自适应噪声抵消的MIMO-OFDM信道估计
被引量：
1
2
作者
王继曾
罗娜
杨宏梅
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第17期3971-3973,共3页
文摘
对多输入多输出正交频分复用系统的信道估计进行了研究,利用自适应噪声抵消的思想,提出了一种基于自适应噪声抵消和奇异值分解的信道估计方法。该方法首先利用自适应噪声抵消对最小二乘(LS)估计进行去噪处理,然后将其结果用于奇异值分解(SVD)的MMSE低阶近似方法中。仿真结果表明,利用此方法有效地抑制了噪声的影响,其系统性能优于利用最小二乘方法所获得的系统性能。
关键词
正交频分复用
多输入多输出
自适应噪声抵消
奇异值分解
最小均方误差方法
Keywords
orthogonal frequency division multiplexing
multiple-input multiple-output
adaptive noise canceller
singular value decomposition
minimum mean square error algorithm
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于强化学习DQN的智能体信任增强
被引量：
14
3
作者
亓法欣
童向荣
于雷
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机科学系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1227-1238,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61572418)。
文摘
信任推荐系统是以社交网络为基础的一种重要推荐系统应用,其结合用户之间的信任关系对用户进行项目推荐.但之前的研究一般假定用户之间的信任值固定,无法对用户信任及偏好的动态变化做出及时响应,进而影响推荐效果.实际上,用户接受推荐后,当实际评价高于心理预期时,体验用户对推荐者的信任将增加,反之则下降.针对此问题,并且重点考虑用户间信任变化过程及信任的动态性,提出了一种结合强化学习的用户信任增强方法.因此,使用最小均方误差算法研究评价差值对用户信任的动态影响,利用强化学习方法deep q-learning(DQN)模拟推荐者在推荐过程中学习用户偏好进而提升信任值的过程,并且提出了一个多项式级别的算法来计算信任值和推荐,可激励推荐者学习用户的偏好,并使用户对推荐者的信任始终保持在较高程度.实验表明,方法可快速响应用户偏好的动态变化,当其应用于推荐系统时,相较于其他方法,可为用户提供更及时、更准确的推荐结果.
关键词
多智能体系统
强化学习
信任
深度q学习
最小均方误差方法
Keywords
multi-agent systems
reinforcement learning
trust
deep q-learning(DQN)
least mean square(LMS)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
噪声环境下圆度误差分离的统一方法
刘伟
刘延斌
李济顺
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应噪声抵消的MIMO-OFDM信道估计
王继曾
罗娜
杨宏梅
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于强化学习DQN的智能体信任增强
亓法欣
童向荣
于雷
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2020
14
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职称材料
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