2000, 22(1): 68-72.
刊出日期：2000-01-19
本文给出一种de Bruijn序列的升元算法。该算法每步运算可生成一列元素而不是一个元素,因而减少了运算次数,加快了生成速度。
1993, 15(2): 204-207.
刊出日期：1993-03-19
De Bruijn序列是一类最重要的非线性移位寄存器序列。本文定义并研究了n级De Bruijn序列的k次齐次复杂度Ck(s),给出了Ck(s)的一个上界。k=1及k=2时,Ck(s)分别为人们所熟知的线性复杂度及二次齐次复杂度。
1995, 17(6): 618-622.
刊出日期：1995-11-19
De Bruijn序列是一类最重要的非线性移位寄存器序列。本文通过并置所有循环圈的周期约化,提出了一个新的生成k元de Bruijn序列的算法。该算法每步运算可生成一列元素而不是一个元素,因此减少了运算次数,加快了生成速度。
2015, 37(5): 1111-1115.
doi: 10.11999/JEIT140955
刊出日期：2015-05-19
多基线相位解缠绕问题可以转化为求解L1范数优化问题的最优解，然而L1范数多基线相位解缠绕算法存在内存需求量大的问题，且对噪声严重的干涉相位图处理效果不理想。为了减少用线性规划算法解L1范数多基线相位解缠绕时内存需求较大的问题，该文提出用L范数的惩罚函数来近似L1范数的惩罚函数以减少优化模型中优化变量的大小，从而将多基线相位解缠绕模型其目标函数变为L范数+L1范数的形式，并且优化变量的大小减少了约57%。最后，通过一个噪声严重的实测数据对该文算法进行了验证，实验结果表明，该文提出的方法不仅可以有效地解缠绕质量较好的条纹图，同时对噪声严重区还具有一定的滤波效果。
2015, 37(10): 2377-2382.
doi: 10.11999/JEIT141590
刊出日期：2015-10-19
该文研究基于代理函数和先验概率密度的L0范数平滑逼近问题的稳健求解。首先，分析了平滑逼近函数的凹凸特性，给出提高恢复性能的参数调整策略与改进的SL0和FOCUSS算法。其次，将噪声背景下L0范数逼近过程进行正则化表示，并基于牛顿方向推导其迭代重加权形式的求解框架，给出一种新的代理函数。最后，使用数值仿真证实了所提算法可以提高此类问题的求解的稳健性，具有实用价值。
2018, 40(9): 2281-2286.
doi: 10.11999/JEIT171021
刊出日期：2018-09-01
对于一个平面图G实施扩3-轮运算是指在G的某个三角形面xyz内添加一个新顶点v，使v与x, y, z均相邻，最后得到一个阶为|V(G)|+1的平面图的过程。一个递归极大平面图是指从平面图K4出发，逐次实施扩3-轮运算而得到的极大平面图。 所谓一个(k,l)-递归极大平面图是指一个递归极大平面图，它恰好有k个度为3的顶点，并且任意两个3度顶点之间的距离均为l。该文对(k,l)-递归极大平面图的存在性问题做了探讨，刻画了(3,2)-及(2,3)-递归极大平面图的结构。
2018, 40(4): 905-911.
doi: 10.11999/JEIT170440
刊出日期：2018-04-19
GNSS信号的空间信号(SIS)质量直接影响用户的定位、测试和授时(Positioning, Velocity and Timing, PVT)服务精度，但由于授权信号保密等原因，授权信号的伪码序列未知，卫星导航系统授权信号质量评估存在一定的困难性。该文主要分析GPS BIIF-5卫星L1频点的相干自适应副载波调制(CASM)信号，利用匹配滤波理论恢复出采集数据中的P(Y)码和M码两个授权信号分量的伪码符号，采用极大似然估计结合信号分布特点准确求解出各信号分量之间的功率分配。重点分析P(Y)码和M码信号相关性能，包含相关曲线、相关损失和S曲线过零点偏差(S-Curve bias)，定量地评估了授权信号的空间信号质量。提出完整的基于GPS L1频点授权信号质量评估方法，研究成果可作为其他卫星导航系统授权信号质量评估的参考。
1998, 20(6): 852-855.
刊出日期：1998-11-19
介绍在L波段强流相对论速调管研究中,强流相对论短脉冲空心电子束的产生、传输、束流调制及其诊断等方面的初步实验研究情况。在直线感应加速器上,利用66mm、壁厚3mm的石墨空心阴极,加上约5kGs的准直流引导磁场,引出了约500kV、4.5kA、脉宽100ns、54.5mm、厚度4.5mm的空心电子束。注入500kW的微波调制,束流经过输入腔后,得到了约6％的最大基波电流调制深度,经过中间腔后,得到了约23％的基波电流调制深度。
1997, 19(3): 350-355.
刊出日期：1997-05-19
关键词:
故障诊断; L1范数; 神经优化
基于精确罚函数法,提出了新的求解L1范致问题最优解的神经网络方法,它避免了Kennedy和Chua(1988)网络罚因子较大时性态变坏问题。对Bandler(1982)提出的模拟电路故障诊断L1范数法进行了改进,将线性约束L1问题转化为非线性约束L1问题,并用新的神经网络方法求解,计算量小。模拟实验表明,所提神经网络方法和改进的模拟电路故障诊断L1范数方法是可行的。
2013, 35(9): 2059-2065.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01647
刊出日期：2013-09-19
基于密度差(Difference Of Density, DOD)思想，L2核分类器算法具有良好的分类性能及稀疏性，然而其训练域与测试域独立同分布的假设限制了其应用范围。针对此不足，该文提出一种新的面向迁移学习的L2核分类器(Transfer Learning-L2 Kernel Classification, TL-L2KC)，该方法既保持了L2核分类器算法良好的分类性能，又能处理数据集缓慢变化及训练集在特定约束条件下获得导致训练集和未来测试集分布不一致的问题。基于人造数据集和UCI真实数据集的实验表明，该文提出的TL-L2KC算法较之于经典的迁移学习分类方法，具有相当的、甚至更好的性能。
- 首页
- 上一页
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 下一页
- 末页
- 共:25页
