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本文建立了一种区域性距离上基于遗传算法的模糊识别爆炸与地震的方法。以纵波,波最大振幅比,横波最大周期,近震震级与近震持续时间震级比作为鉴别量。此方法对河北样本和山西样本进行了识别,山西样本的正确识别率达95.6%,河北样本的正确识别率在100%。此方法优于神经网络方法。 相似文献
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常数规则,一阶线性规则和基于遗传算法的模糊分类器,以及基于遗传算法的神经网络分类器在核爆监测中有着广泛应用前景,它们能为中远程核爆炸探测和核试验核查提供识别智能分类器。尤其是基于遗传算法的模糊分类器,从目前的应用来看其识别效果最好。 相似文献
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章珂 《空军电讯工程学院学报》1998,(1):1-5
本文基于遗传算法提出了一个非最小相位系统辨识的新算法。用ARMA模型描述系统的传递函数。在最小误差准则下用遗传算法估计其ARMA模型参数。从而实现对其系统的辨识。这个方法不需要系统的估计初值,同时在低信噪比情况下也能获得较好的效果。 相似文献
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针对5G移动通信中的通用滤波多载波(universal filtered multi-carrier,UFMC)系统中信号的峰均比(peak-to-average power ratio,PAPR)较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法(IPA-IBPSO-PTS)。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。 相似文献