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一种基于次元分析技术的鲁棒波束形成算法
1
作者
汪晋宽
田丹
+1 位作者
刘志刚
贾利琴
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期631-634,共4页
针对实际应用中先验知识存在偏差的问题,基于权向量长度恒定的常规线性约束波束形成算法,提出一种权向量长度恒定的最差情况性能优化波束形成算法.分析了神经次元分析(MCA)学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MC...
针对实际应用中先验知识存在偏差的问题,基于权向量长度恒定的常规线性约束波束形成算法,提出一种权向量长度恒定的最差情况性能优化波束形成算法.分析了神经次元分析(MCA)学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MCA学习规则实现鲁棒自适应波束形成.仿真结果表明,与基于线性约束的波束形成算法相比,该算法具有更强的信号跟踪能力和干扰抑制能力,并且对信号方向向量的偏差具有更强的鲁棒性.
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关键词
阵列天线
自适应波束形成
最差情况性能优化
神经网络
次元分析
鲁棒算法
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职称材料
基于粗糙集和遗传算法的多元二次非线性回归分析模型及应用
被引量：
3
2
作者
王江荣
罗资琴
文晖
《煤》
2014年第10期16-18,27,共4页
针对煤与瓦斯突出模式识别是一个非线性、高维数据处理问题,建立了多元二次非线性回归分析的模式识别模型。利用粗糙集属性约简算法对样本数据进行降维处理,再利用降维数据和遗传算法估算出模型系数,通过对测试样本的识别检验,表明基于...
针对煤与瓦斯突出模式识别是一个非线性、高维数据处理问题,建立了多元二次非线性回归分析的模式识别模型。利用粗糙集属性约简算法对样本数据进行降维处理,再利用降维数据和遗传算法估算出模型系数,通过对测试样本的识别检验,表明基于粗糙集和遗传算法的多元二次非线性回归分析模型具有很高的判别能力,取得和支持向量机回归模型一样的识别效果。
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关键词
煤与瓦斯突出
粗糙集
遗传算法
多
元
二
次
非线性回归
分析
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职称材料
一种用于PCA与MCA的神经网络学习算法
被引量：
6
3
作者
王哲
李衍达
罗发龙
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第4期12-16,共5页
主元分析（ＰＣＡ）和次元分析（ＭＣＡ）是用于特征提取、数据压缩、频率估计、曲线拟合等信号处理的基本技术．以神经网络来实现ＰＣＡ和ＭＣＡ是当今研究的一大热点，相关矩阵Ｒ的特征值重数不为１时的主、次元分析则是其中一大难题...
主元分析（ＰＣＡ）和次元分析（ＭＣＡ）是用于特征提取、数据压缩、频率估计、曲线拟合等信号处理的基本技术．以神经网络来实现ＰＣＡ和ＭＣＡ是当今研究的一大热点，相关矩阵Ｒ的特征值重数不为１时的主、次元分析则是其中一大难题．本文提出了一种新的学习算法，使得在输入数据的相关矩阵含多重特征值时。
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关键词
神经网络
主
元
分析
次元分析
学习算法
特征矢量
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职称材料
题名
一种基于次元分析技术的鲁棒波束形成算法
1
作者
汪晋宽
田丹
刘志刚
贾利琴
机构
东北大学信息科学与工程学院
沈阳大学信息工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期631-634,共4页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050145019)
文摘
针对实际应用中先验知识存在偏差的问题,基于权向量长度恒定的常规线性约束波束形成算法,提出一种权向量长度恒定的最差情况性能优化波束形成算法.分析了神经次元分析(MCA)学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MCA学习规则实现鲁棒自适应波束形成.仿真结果表明,与基于线性约束的波束形成算法相比,该算法具有更强的信号跟踪能力和干扰抑制能力,并且对信号方向向量的偏差具有更强的鲁棒性.
关键词
阵列天线
自适应波束形成
最差情况性能优化
神经网络
次元分析
鲁棒算法
Keywords
array antenna
adaptive beamforming
worst-case performance optimization
neural network
MCA
robust algorithm
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于粗糙集和遗传算法的多元二次非线性回归分析模型及应用
被引量：
3
2
作者
王江荣
罗资琴
文晖
机构
兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系
兰州石化职业技术学院石油化学工程系
出处
《煤》
2014年第10期16-18,27,共4页
基金
甘肃省科技厅立项资助项目(1204GKCA004)
甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116号)
文摘
针对煤与瓦斯突出模式识别是一个非线性、高维数据处理问题,建立了多元二次非线性回归分析的模式识别模型。利用粗糙集属性约简算法对样本数据进行降维处理,再利用降维数据和遗传算法估算出模型系数,通过对测试样本的识别检验,表明基于粗糙集和遗传算法的多元二次非线性回归分析模型具有很高的判别能力,取得和支持向量机回归模型一样的识别效果。
关键词
煤与瓦斯突出
粗糙集
遗传算法
多
元
二
次
非线性回归
分析
Keywords
coal and gas outburst
rough set
genetic algorithm
a multiple quadratic non - linear regression analysis
分类号
TD713 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
一种用于PCA与MCA的神经网络学习算法
被引量：
6
3
作者
王哲
李衍达
罗发龙
机构
清华大学自动化系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第4期12-16,共5页
基金
攀登计划资助
国家自然科学基金
文摘
主元分析（ＰＣＡ）和次元分析（ＭＣＡ）是用于特征提取、数据压缩、频率估计、曲线拟合等信号处理的基本技术．以神经网络来实现ＰＣＡ和ＭＣＡ是当今研究的一大热点，相关矩阵Ｒ的特征值重数不为１时的主、次元分析则是其中一大难题．本文提出了一种新的学习算法，使得在输入数据的相关矩阵含多重特征值时。
关键词
神经网络
主
元
分析
次元分析
学习算法
特征矢量
Keywords
Neural networks,Principal component analysis(PCA),Minor component analysis(MCA),Learning algorithm,Eigenvectors
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
一种基于次元分析技术的鲁棒波束形成算法
汪晋宽
田丹
刘志刚
贾利琴
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于粗糙集和遗传算法的多元二次非线性回归分析模型及应用
王江荣
罗资琴
文晖
《煤》
2014
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种用于PCA与MCA的神经网络学习算法
王哲
李衍达
罗发龙
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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