一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

基于循环平稳的卫星信道多普勒频移估计

基于线性调制信号的循环平稳特性,卫星信道多普勒频移的估计可以通过求解发送信号与接收信号的循环相关函数关系得到.借助循环谱函数推导出发送信号的循环相关函数,接收信号的循环相关函数则对信号本身及其有限差分进行计算.仿真结果说明了该算法对信道中的干扰与噪声不敏感,在多普勒频移较大时,该算法具有良好的估计精度;同时该算法还具有低复杂度和应用灵活的特点.     

基于随机拟合的悬浮式深弹弹阵特征建模＊

通过分析悬浮式深弹发射后在空中的弹道特性,建立了深弹弹着点坐标的计算模型。采取蒙特卡洛方法,分别对舰艇六自由度状态下,单管和六联装火箭深弹的弹着点坐标进行了仿真计算,对弹着点的分布规律进行了研究,并得出弹着点的联合密度函数。结果表明,在发射参数存在正态扰动时,弹着点散布区域均呈椭圆形分布,弹着点坐标均仍服从正态分布。     

比例规则后件的T-S模糊模型辨识方法

模糊划分应满足测量准则,这一点常被忽略。采用余弦平方函数作为隶属函数,解决了曲线型隶属函数在模糊化分后满足测量准则问题。T-S模糊模型后件由线性函数构成,以局部线性化方式实现全局非线性,通过分段性逼近辨识曲线,常用于系统辨识中,但其辨识参数多是其主要问题。比例规则后件的T-S模糊系统具有万能逼近特性,且构成参数少,用于非线性系统的辨识中,可以减少辨识参数,提高辨识速度。给出其在系统辨识中应用的方法,并通过仿真实例说明本方法的有效性。     

巨型机中软硬结合的函数计算方案

本文分别讨论了巨型机中计算ｙ／ｘ、ｙ／、ａｘ、ｌｏｇａｘ、ｘｙ等函数的算法设计及其误差分析。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

广义原函数与广义不定积分

本文利用积分限函数定义了可积函数的广义原函数与广义不定积分,并给出了用广义原函数计算可积函数定积分的公式.     

窗函数对谱分析精度的影响

FFT是古典和现代谱分析的基础,采用不同的窗函数,FFT变换的结果有明显的差异,用图解的方式,比较了矩形窗与汉宁窗对谱分析精度的影响。     

接地双层介质上平面螺旋天线的数值分析与实验结果

本文对接地双层介质结构上的阿基米德平面螺旋天线进行了研究。以接地双层结构上水平赫芝偶极子Ｓｏｍｍｅｒｆｅｌｄ型积分的格林函数为基础,用矩量法求解积分方程,从而确定出螺旋天线臂上的电流分布。用渐近法估计Ｓｏｍｍｅｒｆｅｌｄ积分得到远区电场的解析表达式,由此计算出输入阻抗、方向图、功率增益和轴比。这些参数值对于双层结构上印刷线天线的优化设计具有重要指导意义。实验结果证明了数值方法的正确性     

Bent函数序列及其在扩频通信中的应用

Bent 函数序列有良好的相关特性,在扩频通信中有着广阔的应用前景。本文首先介绍了 Bent 函数序列及其在码分多址(CDMA)和跳频多址(FHMA)中的应用,然后推导了Bent 函数序列的产生电路,并举例说明了它们的产生和实现。