在室内可见光通信中符号间干扰和噪声会严重影响系统性能,K均值(K-means)均衡方法可以抑制光无线信道的影响,但其复杂度较高,且在聚类边界处易出现误判。提出了改进聚类中心点的K-means(Improved Center K-means,IC-Kmeans)算法,通过随...在室内可见光通信中符号间干扰和噪声会严重影响系统性能,K均值(K-means)均衡方法可以抑制光无线信道的影响,但其复杂度较高,且在聚类边界处易出现误判。提出了改进聚类中心点的K-means(Improved Center K-means,IC-Kmeans)算法,通过随机生成足够长的训练序列,然后将训练序列每一簇的均值作为K-means聚类中心,避免了传统K-means反复迭代寻找聚类中心。进一步,提出了基于神经网络的IC-Kmeans(Neural Network Based IC-Kmeans,NNIC-Kmeans)算法,使用反向传播神经网络将接收端二维数据映射至三维空间,以增加不同簇之间混合数据的距离,提高了分类准确性。蒙特卡罗误码率仿真表明,IC-Kmeans均衡和传统K-means算法的误码率性能相当,但可以显著降低复杂度,特别是在信噪比较小时。同时,在室内多径信道模型下,与IC-Kmeans和传统Kmeans均衡相比,NNIC-Kmeans均衡的光正交频分复用系统误码率性能最好。展开更多
为了对铁路电气设备进行智能检测,并提升检测精度,采用了You Only Look Once version 4算法,并从特征获取、全局信息获取和损失函数三个角度对其进行初步改进。基于提升模型检测速度的目的,又引入了K均值算法及深度可分离卷积。经过测...为了对铁路电气设备进行智能检测,并提升检测精度,采用了You Only Look Once version 4算法,并从特征获取、全局信息获取和损失函数三个角度对其进行初步改进。基于提升模型检测速度的目的,又引入了K均值算法及深度可分离卷积。经过测试发现,在实际应用中,检测模型的准确率和召回率最大值分别为93.83%和94.61%,耗时和内存占用率最小值分别为22.61 ms和5.8%。所设计的智能检测模型具有良好的检测精度和速度,能够较好地对现实中的铁路电气设备进行检测。展开更多
In the article,we provide a sharp lower bound for the weighted Lehmer mean of the complete p-elliptic integrals of the first and second kinds,which is the extension of the previous results for complete p-elliptic inte...In the article,we provide a sharp lower bound for the weighted Lehmer mean of the complete p-elliptic integrals of the first and second kinds,which is the extension of the previous results for complete p-elliptic integrals.展开更多
文摘在室内可见光通信中符号间干扰和噪声会严重影响系统性能,K均值(K-means)均衡方法可以抑制光无线信道的影响,但其复杂度较高,且在聚类边界处易出现误判。提出了改进聚类中心点的K-means(Improved Center K-means,IC-Kmeans)算法,通过随机生成足够长的训练序列,然后将训练序列每一簇的均值作为K-means聚类中心,避免了传统K-means反复迭代寻找聚类中心。进一步,提出了基于神经网络的IC-Kmeans(Neural Network Based IC-Kmeans,NNIC-Kmeans)算法,使用反向传播神经网络将接收端二维数据映射至三维空间,以增加不同簇之间混合数据的距离,提高了分类准确性。蒙特卡罗误码率仿真表明,IC-Kmeans均衡和传统K-means算法的误码率性能相当,但可以显著降低复杂度,特别是在信噪比较小时。同时,在室内多径信道模型下,与IC-Kmeans和传统Kmeans均衡相比,NNIC-Kmeans均衡的光正交频分复用系统误码率性能最好。
文摘为了对铁路电气设备进行智能检测,并提升检测精度,采用了You Only Look Once version 4算法,并从特征获取、全局信息获取和损失函数三个角度对其进行初步改进。基于提升模型检测速度的目的,又引入了K均值算法及深度可分离卷积。经过测试发现,在实际应用中,检测模型的准确率和召回率最大值分别为93.83%和94.61%,耗时和内存占用率最小值分别为22.61 ms和5.8%。所设计的智能检测模型具有良好的检测精度和速度,能够较好地对现实中的铁路电气设备进行检测。
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China(11971142)the Natural Science Foundation of Zhejiang Province(LY19A010012)the key Scientific Research Projects of Hunan Provincial Department of Education in 2021(21A0526)。
文摘In the article,we provide a sharp lower bound for the weighted Lehmer mean of the complete p-elliptic integrals of the first and second kinds,which is the extension of the previous results for complete p-elliptic integrals.
