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A Reduced Search Soft-Output Detection Algorithm and Its Application to Turbo-Equalization
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作者 樊祥宁 窦怀宇 毕光国 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2001年第1期8-12,共5页
To decrease the complexity of MAP algorithm, reduced state or reduced search techniques can be applied. In this paper we propose a reduced search soft output detection algorithm fully based on the principle of M a... To decrease the complexity of MAP algorithm, reduced state or reduced search techniques can be applied. In this paper we propose a reduced search soft output detection algorithm fully based on the principle of M algorithm for turbo equalization, which is a suboptimum version of the Lee algorithm. This algorithm is called soft output M algorithm (denoted as SO M algorithm), which applies the M strategy to both the forward recursion and the extended forward recursion of the Lee algorithm. Computer simulation results show that, by properly selecting and adjusting the breadth parameter and depth parameter during the iteration of turbo equalization, this algorithm can obtain good performance and complexity trade off. 展开更多
关键词 mAP algorithm Lee algorithm soft output m algorithm turbo equalization
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基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法
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作者 韦家正 覃晓 《中国矿业》 北大核心 2025年第9期209-215,共7页
高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一... 高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一问题,提出基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法。采用DEMATEL方法对这些复杂且动态的影响因素进行筛选和确定,以确保所选指标能够准确反映矿井环境对风温的影响。基于筛选出的输入指标,构建井筒风温预测模型。为进一步提升模型的学习与拟合能力,应用L-M算法对神经网络进行优化。实验结果显示,该预测方法的最大预测误差不超过2℃,拟合系数稳定在0.95左右,充分证明了该方法在高温矿井进风井筒风温预测中的准确性和可靠性。与其他传统预测方法相比,该方法不仅显著提高了预测精度,还为矿井通风管理提供了更为可靠和科学的决策依据。因此,基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法为实现精确的风温预测提供了一种有效且实用的手段。 展开更多
关键词 L-m算法 神经网络 输入指标 进风井筒 风温预测
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Application of the L-M optimized algorithm to predicting blast vibration parameters 被引量:6
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作者 张艺峰 姚道平 +2 位作者 谢志招 杨江峰 叶友权 《地震学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期540-544,554,共5页
当前,以振动峰值作为单一爆破振动安全指标的回归经验公式,在国内外爆破工程界得到广泛应用.但由于爆破机理和爆破介质环境复杂,影响因素诸多,很难用一个经验公式把这些因素都考虑进去;再加上回归分析方法固有的局限性(要求数据... 当前,以振动峰值作为单一爆破振动安全指标的回归经验公式,在国内外爆破工程界得到广泛应用.但由于爆破机理和爆破介质环境复杂,影响因素诸多,很难用一个经验公式把这些因素都考虑进去;再加上回归分析方法固有的局限性(要求数据有较好的分布规律和大样本量),经验公式方法进行振动预测的效果不甚理想(李保珍,1997;陈寿如,2001;张继春,2001). 展开更多
关键词 爆破振动 神经网络 L-m算法 预测
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Nonlinear optimal model and solving algorithms for platform planning problem in battlefield 被引量:2
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作者 WANG Xun YAO Peiyang +1 位作者 ZHANG Jieyong WAN Lujun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第5期983-994,共12页
Platform planning is one of the important problems in the command and control(C2) field. Hereto, we analyze the platform planning problem and present nonlinear optimal model aiming at maximizing the task completion qu... Platform planning is one of the important problems in the command and control(C2) field. Hereto, we analyze the platform planning problem and present nonlinear optimal model aiming at maximizing the task completion qualities. Firstly, we take into account the relation among tasks and build the single task nonlinear optimal model with a set of platform constraints. The Lagrange relaxation method and the pruning strategy are used to solve the model. Secondly, this paper presents optimization-based planning algorithms for efficiently allocating platforms to multiple tasks. To achieve the balance of the resource assignments among tasks, the m-best assignment algorithm and the pair-wise exchange(PWE)method are used to maximize multiple tasks completion qualities.Finally, a series of experiments are designed to verify the superiority and effectiveness of the proposed model and algorithms. 展开更多
关键词 platform planning nonlinear optimal model Lagrange relaxation method m-best algorithm pair-wise exchange(PWE)
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An Algorithm for Cavity Reconstruction in Electrical Impedance Tomography
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作者 FENG TIAN-HONG MA FU-MING 《Communications in Mathematical Research》 CSCD 2011年第3期279-288,共10页
We consider the inverse problem of finding cavities within some object from electrostatic measurements on the boundary. By a cavity we understand any object with a different electrical conductivity from the background... We consider the inverse problem of finding cavities within some object from electrostatic measurements on the boundary. By a cavity we understand any object with a different electrical conductivity from the background material of the body. We give an algorithm for solving this inverse problem based on the output nonlinear least-square formulation and the regularized Newton-type iteration. In particular, we present a number of numerical results to highlight the potential and the limitations of this method. 展开更多
关键词 electrical impedance tomography CONDUCTIVITY Levenberg-marquardt (L-m algorithm
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A SIMPLIFIED QRD-M SIGNAL DETECTION ALGORITHM FOR MIMO-OFDM SYSTEMS
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作者 Jian Haifang Yao Xiaocheng Shi Yin 《Journal of Electronics(China)》 2010年第1期88-93,共6页
QR Decompositon with an M-algorithm(QRD-M) has good performance with low complexity,which is considered as a promising technique in Multiple-Input Multiple-Output(MIMO) detections.This paper presented a simplified QRD... QR Decompositon with an M-algorithm(QRD-M) has good performance with low complexity,which is considered as a promising technique in Multiple-Input Multiple-Output(MIMO) detections.This paper presented a simplified QRD-M algorithm for MIMO Orthogonal Frequency Division Multiplexing(MIMO-OFDM) systems.In the proposed scheme,each surviving path is expanded only to partial branches in order to carry out a limited tree search.The nodes are expanded on demand and sorted in a distributed manner,based on the novel expansion scheme which can pre-determine the children's ascending order by their local distances.Consequently,the proposed scheme can significantly decrease the complexity compared with conventional QRD-M algorithm.Hence,it is especially attractive to VLSI implementation of the high-throughput MIMO-OFDM systems.Simulation results prove that the proposed scheme can achieve a performance very close to the conventional QRD-M algorithm. 展开更多
关键词 multiple-Input multiple-Output(mImO) Orthogonal Frequency Division multiplexing(OFDm) QR Decompositon with an m-algorithm(QRD-m) Detection
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A Sphere Detection Based Adaptive MIMO Detection Algorithm for LTE-A System
7
作者 Xuanli Wu Lukuan Sun Mingxin Luo 《Communications and Network》 2013年第2期25-29,共5页
An adaptive MIMO detection algorithm for LTE-A system which is based on sphere detection is proposed in this paper. The proposed algorithm uses M-algorithm for reference to remove unreliable constellation candidates b... An adaptive MIMO detection algorithm for LTE-A system which is based on sphere detection is proposed in this paper. The proposed algorithm uses M-algorithm for reference to remove unreliable constellation candidates before search, and the number of constellation reservation is adaptively adjusted according to SNR. Simulations of LTE-A downlink show that the BER performance of the proposed detection algorithm is nearly the same as maximum likelihood (ML) detection algorithm. However, the complexity is reduced by about 30% compared with full constellation sphere detection. 展开更多
关键词 ADAPTIVE mImO DETECTION SPHERE DETECTION m-algorithm LTE-A System
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基于多头LSTM模型的南疆枣树土壤墒情预测 被引量:1
8
作者 杨轶航 吕德生 +4 位作者 刘宁宁 王振华 李淼 张金珠 王东旺 《水资源与水工程学报》 北大核心 2025年第2期207-217,共11页
在南疆枣业生产中,准确预测土壤墒情对于优化作物种植质量和制定灌溉计划至关重要。通过建立高精度的土壤墒情预测模型,为南疆枣树的灌溉管理提供了科学依据。基于2021和2022年的全生育期枣树在20、40、60、80 cm土层的土壤墒情数据、... 在南疆枣业生产中,准确预测土壤墒情对于优化作物种植质量和制定灌溉计划至关重要。通过建立高精度的土壤墒情预测模型,为南疆枣树的灌溉管理提供了科学依据。基于2021和2022年的全生育期枣树在20、40、60、80 cm土层的土壤墒情数据、气象数据以及灌溉水量等小时级数据集,采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型对各土层土壤墒情进行多步预测。引入了由4个单一LSTM模型组成的多头LSTM模型,旨在扩大预测范围并提高预测精度,并采用k折交叉验证结合麻雀搜索算法(SSA)对每个单一LSTM模型进行超参数调优,以提升模型的泛化能力和准确性。对各单一模型的输出进行加权平均,获得最终的预测结果。结果表明:在4个土层墒情均值数据集上,多头LSTM模型对未来1、12、24、48 h的土壤墒情预测的决定系数(R^(2))分别提升至0.951、0.932、0.870、0.815;多头LSTM模型可有效提升枣树土壤墒情的中长期预测精度,特别是在24和48 h的预测中,改进效果尤为明显,这为枣树的精细化灌溉管理提供了有力支持,可帮助农民更有效地利用水资源,减少浪费。 展开更多
关键词 土壤墒情预测 多头LSTm 麻雀搜索算法 k折交叉验证 南疆滴灌骏枣
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LEVERRIER'S ALGORITHM FOR m-D SYSTEM
9
作者 王国荣 郑兵 《Numerical Mathematics A Journal of Chinese Universities(English Series)》 SCIE 2004年第1期10-23,共14页
A Leverrier-like algorithm is presented which allows the computation of the transfer function of a linear regular system from its m-D state-space description,without inverting a multivariable polynomial matrix. This a... A Leverrier-like algorithm is presented which allows the computation of the transfer function of a linear regular system from its m-D state-space description,without inverting a multivariable polynomial matrix. This algorithm is an extension of the classic Leverrier's algorithm for 1-D system and it reduces the computational cost.ra-D Cayley-Hamilton theorem is also shown by the algorithm. 展开更多
关键词 LEVERRIER算法 多维系统 凯莱-哈密顿理论 状态空间矩阵 多元多项式矩阵 控制论
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Optimal M-BCJR Turbo Decoding: The Z-MAP Algorithm
10
作者 Aissa Ouardi Ali Djebbari Boubakar Seddik Bouazza 《Wireless Engineering and Technology》 2011年第4期230-234,共5页
In this paper, we propose a novel idea for improvement performances of the leader M-BCJR algorithm functioning in low complexity. The basic idea consists to localize error instant possibility, and then increase the co... In this paper, we propose a novel idea for improvement performances of the leader M-BCJR algorithm functioning in low complexity. The basic idea consists to localize error instant possibility, and then increase the complexity around this moment. We also propose an easy and important idea for early localisation of erroneous moments. We call this new algorithm Z-MAP. The simulations show that the improvement of performances is significant. The performances of Z-MAP turbo decoding are so close to full MAP-BCJR performances. Furthermore, the complexity is the same that of the M-BCJR. So, Z-MAP is an optimal version of M-BCJR algorithm. 展开更多
关键词 mAP-BCJR algorithm m-BCJR TURBO Decoding Complexity Reduction Error LOCALISATION Criterion
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基于改进VMD和L-M神经网络的局部放电信号去噪 被引量:1
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作者 袁莎莎 李梦莹 +3 位作者 戴莹莹 江超 杨传凯 薛亮 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期323-329,373,共8页
为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带... 为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带干扰信号,重构局部放电信号;利用L-M神经网络对残留白噪声进行拟合滤除。所提方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并与传统去噪方法对比。结果表明,所提方法的去噪评估指标更明显,对噪声干扰的去除效果更优。 展开更多
关键词 局部放电 VmD算法 L-m神经网络 窄带干扰 白噪声
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A DIRECT ALGORITHM FOR DISTINGUISHING NONSINGULAR M-MATRIX AND H-MATRIX
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作者 李耀堂 朱艳 《Numerical Mathematics A Journal of Chinese Universities(English Series)》 SCIE 2005年第1期79-86,共8页
A direct algorithm is proposed by which one can distinguish whether a matrix is an M-matrix (or H-matrix) or not quickly and effectively. Numerical examples show that it is effective and convincible to distinguish M-m... A direct algorithm is proposed by which one can distinguish whether a matrix is an M-matrix (or H-matrix) or not quickly and effectively. Numerical examples show that it is effective and convincible to distinguish M-matrix (or H-matrix) by using the algorithm. 展开更多
关键词 计算方法 非奇m-矩阵 H-矩阵 线性代数
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PARALLEL(M-N) SVD ALGORITHMS ON THE SIMD COMPUTERS
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作者 Wang Guorong Wei Yimin(Dept. of Mathematics, Shanghai Normal University Shanghai 200234, P. R. China Institute of Mathematics, Fudan University Shanghai 200133, P. R. China) 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 1996年第Z1期541-546,共6页
Let A be m by n matrix, M and N be positive definite matrices of order in and n respectively. This paper presents an efficient method for computing (M-N) singular value decomposition((M-N) SVD) of A on a cube connecte... Let A be m by n matrix, M and N be positive definite matrices of order in and n respectively. This paper presents an efficient method for computing (M-N) singular value decomposition((M-N) SVD) of A on a cube connected single instruction stream-multiple data stream(SIMD) parallel computer. This method is based on a one-sided orthogonalization algorithm due to Hestenes. On the cube connected SIMD parallel computer with o(n) processors, the (M -- N) SVD of a matrix A requires a computation time of o(m3 log m/n). 展开更多
关键词 Parallel algorithm cube connected SImD machine (m-N) SVD.
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基于移位Arnoldi正交变换的m-SGMRES(m)算法
14
作者 白雪婷 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 2025年第6期406-412,共7页
为提高GMRES(m)的求解效率,给出求解大型非对称稀疏线性系统的m-SGMRES(m)迭代算法,该算法一方面利用移位Arnoldi正交变换,省去了求解最小二乘问题时QR分解的过程,降低了计算复杂性;另一方面通过迭代过程中参数m的不断变化提升了算法的... 为提高GMRES(m)的求解效率,给出求解大型非对称稀疏线性系统的m-SGMRES(m)迭代算法,该算法一方面利用移位Arnoldi正交变换,省去了求解最小二乘问题时QR分解的过程,降低了计算复杂性;另一方面通过迭代过程中参数m的不断变化提升了算法的收敛性,有效克服了SGMRES(m)收敛慢的缺点。数值算例表明,所提出的m-SGMRES(m)算法在收敛性和稳定性方面表现更为出色,对于大规模稀疏线性系统的求解更为高效,为处理线性问题提供了相对可靠的选择。 展开更多
关键词 移位Arnoldi m-SGmRES(m)算法 稳定性 收敛性
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基于深度学习算法的G-M制冷机低温泵冷头故障诊断研究
15
作者 彭刚 王玉青 +5 位作者 王辉 朱剑豪 王旭迪 何智 武义锋 邓家良 《真空科学与技术学报》 北大核心 2025年第5期408-413,共6页
G-M制冷机低温泵是一种广泛应用于半导体制造等领域的重要设备,对超高真空的获得与维持至关重要。由于其长期连续运行,容易引发机械磨损等故障,导致制冷能力和抽气特性下降。因此,开展有效的故障诊断显得尤为关键,文章提出一种改进型遗... G-M制冷机低温泵是一种广泛应用于半导体制造等领域的重要设备,对超高真空的获得与维持至关重要。由于其长期连续运行,容易引发机械磨损等故障,导致制冷能力和抽气特性下降。因此,开展有效的故障诊断显得尤为关键,文章提出一种改进型遗传算法与反向传播神经网络的故障诊断方法,克服了传统反向传播神经网络依赖初始权重与阈值设置、优化效率低的问题。研究结果表明,该方法在故障诊断中的准确率达98.05%。为低温泵健康监测与故障预警提供了科学依据。 展开更多
关键词 G-m制冷机低温泵 故障诊断 深度学习 遗传算法
原文传递
基于向量加权平均优化的盲源分离LTE-M同频干扰检测 被引量:2
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作者 王乃鑫 赵恒凯 +1 位作者 何庆军 郑国莘 《工业控制计算机》 2025年第2期45-47,共3页
轨道交通LTE-M(Long Term Evolution-Metro,基于轨道交通的长期演进)同频干扰检测关乎列控信号传输的可靠性,提出一种基于INFO(weIghted meaNoFvectOrs,基于向量加权平均)算法的盲源分离方法,即INFO-BSS。该方法以混合信号的最大化负熵... 轨道交通LTE-M(Long Term Evolution-Metro,基于轨道交通的长期演进)同频干扰检测关乎列控信号传输的可靠性,提出一种基于INFO(weIghted meaNoFvectOrs,基于向量加权平均)算法的盲源分离方法,即INFO-BSS。该方法以混合信号的最大化负熵为目标函数,用INFO优化算法替代牛顿迭代法,解决了牛顿迭代法初始参数易设置不当以及容易陷入局部最优的问题。仿真结果对比表明,在不同分辨率带宽、不同信干比等条件下,INFO-BSS的检测性能都要优于常规算法。 展开更多
关键词 同频干扰 LTE-m 盲源分离 向量加权平均优化算法
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基于L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测
17
作者 白卓 郭啸 孙华忠 《山东电力技术》 2025年第7期68-75,共8页
电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marqu... 电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)优化反向传播(backpropagation,BP)算法的多因素协同电力负荷预测方法,在改进BP算法的基础上利用L-M算法,融合最速下降法和高斯-牛顿法克服了训练慢、易陷入局部极值、预测误差大等缺点,通过Trainlm、Traingd、Trainrp等对L-M算法进行训练,考虑包含温度、气温、日期等影响电力负荷的因素并协同冷、热负荷对电力负荷进行预测,最后以某居民小区为例验证所提方法的有效性。与其他方法相比,L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测在解决非线性复杂预测问题上表现出色,不仅准确度较高而且计算速度更快、误差更小。 展开更多
关键词 L-m BP算法 协同 负荷预测 误差
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基于MCMC的改进贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定
18
作者 吴一宽 章冠群 +2 位作者 王维思 陈文康 蔡超健 《环境技术》 2025年第12期9-20,共12页
铂电阻传感器的温度测量系统为动态测量系统,其参数处于时变状态,传统不确定度评定方法的静态假设并不适用。因此,本文提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定方法,构建了云边端协同的在线计... 铂电阻传感器的温度测量系统为动态测量系统,其参数处于时变状态,传统不确定度评定方法的静态假设并不适用。因此,本文提出了一种基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯统计的铂电阻传感器动态不确定度评定方法,构建了云边端协同的在线计量系统对动态测量系统进行实时监测;基于贝叶斯信息融合原理实现动态测量系统信息的动态更新;基于Metropolis-Hastings(M-H)算法求解贝叶斯信息融合后验分布的唯一收敛马氏链,有效减少了参数间的相关性,实现了动态测量系统的不确定度动态评定。实验对比GUM法(Guide to the Uncertainty in Measurement)、传统贝叶斯法和改进贝叶斯法的不确定度评定结果,结果表明,本文方法可有效提高温度测量动态系统的不确定度评定结果的精度,解决了铂电阻温度测量动态系统量值可靠性无法估计的问题。 展开更多
关键词 不确定度评定 铂电阻温度计 贝叶斯统计 智能测控技术 metropolis-Hastings(m-H)算法 马尔科夫蒙特卡洛(mCmC) 云边端协同
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IRT模型参数估计的新方法--MCMC算法 被引量:18
19
作者 涂冬波 漆书青 +2 位作者 蔡艳 戴海琦 丁树良 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2008年第1期177-180,共4页
本研究主要探讨MCMC算法在IRT模型参数估计中的实现及其估计精度。通过模拟多种实验条件(人少题少、人题适中、人多题多、被试数及其参数固定情况下项目数变化、项目数及其参数固定情况下人数变化),考察两参数和叁参数Logistic模型的MCM... 本研究主要探讨MCMC算法在IRT模型参数估计中的实现及其估计精度。通过模拟多种实验条件(人少题少、人题适中、人多题多、被试数及其参数固定情况下项目数变化、项目数及其参数固定情况下人数变化),考察两参数和叁参数Logistic模型的MCMC算法对其参数估计的精度,并与国际通用测量程序-Bilog程序(E-M算法)进行比较研究。模拟实验研究表明,上述各种实验条件下,MCMC算法均可用于IRT模型参数估计,且其估计的精度均较Bilog程序(E-M算法)高,值得推广。 展开更多
关键词 马尔可夫链蒙特卡洛 LOGISTIC模型 E-m算法
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混合威布尔分布参数估计的L-M算法 被引量:21
20
作者 凌丹 黄洪钟 +1 位作者 张小玲 蒋工亮 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期634-636,640,共4页
混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解... 混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。 展开更多
关键词 L-m算法 混合威布尔分布 非线性最小二乘 参数估计
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