High-speed magnitude approximation algorithms for complex vectors are discussed intensively. The performance and the convergence speed of these approximation algorithms are analyzed. For the polygon fitting algorithms...High-speed magnitude approximation algorithms for complex vectors are discussed intensively. The performance and the convergence speed of these approximation algorithms are analyzed. For the polygon fitting algorithms, the approximation formula under the least mean square error criterion is derived. For the iterative algorithms, a modified CORDIC (coordinate rotation digital computer) algorithm is developed. This modified CORDIC algorithm is proved to be with a maximum relative error about one half that of the original CORDIC algorithm. Finally, the effects of the finite register length on these algorithms are also concerned, which shows that 9 to 12-bit coefficients are sufficient for practical applications.展开更多
四元数神经网络将实值神经网络推广到了四元数代数中,其在偏振合成孔径雷达奇异点补偿、口语理解、机器人控制等任务中取得了比实值神经网络更高的精度或更快的收敛速度.四元数神经网络的性能在实验中已得到广泛验证,但四元数神经网络...四元数神经网络将实值神经网络推广到了四元数代数中,其在偏振合成孔径雷达奇异点补偿、口语理解、机器人控制等任务中取得了比实值神经网络更高的精度或更快的收敛速度.四元数神经网络的性能在实验中已得到广泛验证,但四元数神经网络的理论性质及其相较于实值神经网络的优势研究较少.从表示能力的角度出发,研究四元数神经网络的理论性质及其相较于实值神经网络的优势.首先,证明了四元数神经网络使用一个非分开激活的修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)型激活函数时的通用近似定理.其次,研究了四元数神经网络相较于实值神经网络的逼近优势.针对分开激活的ReLU型激活函数,证明了单隐层实值神经网络需要约4倍参数量才能生成与单隐层四元数神经网络相同的最大凸线性区域数.针对非分开激活的ReLU型激活函数,证明了单隐层四元数神经网络与单隐层实值神经网络间的逼近分离:四元数神经网络可用相同的隐层神经元数量与权重模长表示实值神经网络,而实值神经网络需要指数多个隐层神经元或指数大的参数才可能近似四元数神经网络.最后,模拟实验验证了理论.展开更多
A novel LS-SVM control method is proposed for general unknown nonlinear systems. A linear kernel LS-SVM model is firstly developed for input/output(I/O) approximation. The LS-SVM control law is then derived directly f...A novel LS-SVM control method is proposed for general unknown nonlinear systems. A linear kernel LS-SVM model is firstly developed for input/output(I/O) approximation. The LS-SVM control law is then derived directly from this developed model without any approximation and assumption. It further proves that the control error is fully equal to the LS-SVM modeling error. This means that a desirable control performance can be achieved because the LS-SVM has been proven to have an outstanding modeling ability in the previous studies. Case studies finally demonstrate the effectiveness of the proposed LS-SVM control approach.展开更多
本文根据相干斑噪声的时间快变特征和非海浪纹理现象的时间缓变特征,基于交叉谱提出了一种对相干斑噪声和大尺度非海浪纹理的抑制的方法,进而结合SAR图像谱和海浪谱之间的准线性映射关系,基于SAR数据对海浪参数进行了反演。在反演过程中...本文根据相干斑噪声的时间快变特征和非海浪纹理现象的时间缓变特征,基于交叉谱提出了一种对相干斑噪声和大尺度非海浪纹理的抑制的方法,进而结合SAR图像谱和海浪谱之间的准线性映射关系,基于SAR数据对海浪参数进行了反演。在反演过程中,首先仿真分析了不同海况下准线性近似法的海浪反演能力,结果表明:风浪引起的方位向截断效应会显著影响反演精度,因此该方法在低风速时的涌浪反演精度更高。通过将基于Sentinel-1卫星2020年的波模式SAR数据的反演结果与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的再分析数据进行对比,发现高海况海浪有效波高反演结果明显偏低,而且该反演误差与风速、方位向截断波长之间存在显著相关性。为了提高有效波高的反演精度,本文进一步给出了海浪有效波高反演误差与风速、方位向截断波长之间的经验校正函数模型,结果显示,通过该模型修正后的海浪有效波高反演结果与ECMWF数据和浮标测量数据具有良好一致性。展开更多
随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现...随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L_(∞))下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为m DisPLA_(∞)),并给出一种在线MDisPLA算法予以解决.该算法利用“分治-融合”的策略扩展一维最优化PLA算法,以最优化地压缩多维轨迹数据.MDisPLA算法具有线性时间复杂性,可以生成最少的不连续分割,且可以保证生成直线表示的质量,即原始数据点和对应解压缩点之间的同步误差具有上界.通过与基于同步距离锥交(cone intersection using the synchronous Euclidean distance,CISED)的轨迹压缩算法进行理论和实验比较,验证了MDisPLA算法是稳健的,可生成具有保质性的直线表示.MDisPLA算法以更低的内存消耗,较CISED算法提高了14倍左右的处理速度,降低了约48%的分割个数和10.5%的存储个数.MDisPLA算法在保证压缩质量的同时,显著提高了处理速度和降低了存储空间,整体上优于CISED算法.展开更多
基金This project was supported by the Natural Science Foundation of Shaanxi Province.
文摘High-speed magnitude approximation algorithms for complex vectors are discussed intensively. The performance and the convergence speed of these approximation algorithms are analyzed. For the polygon fitting algorithms, the approximation formula under the least mean square error criterion is derived. For the iterative algorithms, a modified CORDIC (coordinate rotation digital computer) algorithm is developed. This modified CORDIC algorithm is proved to be with a maximum relative error about one half that of the original CORDIC algorithm. Finally, the effects of the finite register length on these algorithms are also concerned, which shows that 9 to 12-bit coefficients are sufficient for practical applications.
文摘四元数神经网络将实值神经网络推广到了四元数代数中,其在偏振合成孔径雷达奇异点补偿、口语理解、机器人控制等任务中取得了比实值神经网络更高的精度或更快的收敛速度.四元数神经网络的性能在实验中已得到广泛验证,但四元数神经网络的理论性质及其相较于实值神经网络的优势研究较少.从表示能力的角度出发,研究四元数神经网络的理论性质及其相较于实值神经网络的优势.首先,证明了四元数神经网络使用一个非分开激活的修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)型激活函数时的通用近似定理.其次,研究了四元数神经网络相较于实值神经网络的逼近优势.针对分开激活的ReLU型激活函数,证明了单隐层实值神经网络需要约4倍参数量才能生成与单隐层四元数神经网络相同的最大凸线性区域数.针对非分开激活的ReLU型激活函数,证明了单隐层四元数神经网络与单隐层实值神经网络间的逼近分离:四元数神经网络可用相同的隐层神经元数量与权重模长表示实值神经网络,而实值神经网络需要指数多个隐层神经元或指数大的参数才可能近似四元数神经网络.最后,模拟实验验证了理论.
基金Project(51205420)supported by the National Natural Science Foundation of ChinaProject(NCET-13-0593)supported by the Program for New Century Excellent Talents in University,ChinaProject(14C0208)supported by the Research Foundation of Education Bureau of Hunan Province,China
文摘A novel LS-SVM control method is proposed for general unknown nonlinear systems. A linear kernel LS-SVM model is firstly developed for input/output(I/O) approximation. The LS-SVM control law is then derived directly from this developed model without any approximation and assumption. It further proves that the control error is fully equal to the LS-SVM modeling error. This means that a desirable control performance can be achieved because the LS-SVM has been proven to have an outstanding modeling ability in the previous studies. Case studies finally demonstrate the effectiveness of the proposed LS-SVM control approach.
文摘本文根据相干斑噪声的时间快变特征和非海浪纹理现象的时间缓变特征,基于交叉谱提出了一种对相干斑噪声和大尺度非海浪纹理的抑制的方法,进而结合SAR图像谱和海浪谱之间的准线性映射关系,基于SAR数据对海浪参数进行了反演。在反演过程中,首先仿真分析了不同海况下准线性近似法的海浪反演能力,结果表明:风浪引起的方位向截断效应会显著影响反演精度,因此该方法在低风速时的涌浪反演精度更高。通过将基于Sentinel-1卫星2020年的波模式SAR数据的反演结果与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的再分析数据进行对比,发现高海况海浪有效波高反演结果明显偏低,而且该反演误差与风速、方位向截断波长之间存在显著相关性。为了提高有效波高的反演精度,本文进一步给出了海浪有效波高反演误差与风速、方位向截断波长之间的经验校正函数模型,结果显示,通过该模型修正后的海浪有效波高反演结果与ECMWF数据和浮标测量数据具有良好一致性。
文摘随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L_(∞))下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为m DisPLA_(∞)),并给出一种在线MDisPLA算法予以解决.该算法利用“分治-融合”的策略扩展一维最优化PLA算法,以最优化地压缩多维轨迹数据.MDisPLA算法具有线性时间复杂性,可以生成最少的不连续分割,且可以保证生成直线表示的质量,即原始数据点和对应解压缩点之间的同步误差具有上界.通过与基于同步距离锥交(cone intersection using the synchronous Euclidean distance,CISED)的轨迹压缩算法进行理论和实验比较,验证了MDisPLA算法是稳健的,可生成具有保质性的直线表示.MDisPLA算法以更低的内存消耗,较CISED算法提高了14倍左右的处理速度,降低了约48%的分割个数和10.5%的存储个数.MDisPLA算法在保证压缩质量的同时,显著提高了处理速度和降低了存储空间,整体上优于CISED算法.
