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针对高血压疾病建立风险判别模型,对投保人的患病风险以及属于何种风险类别进行判别。首先运用Ken-dall(tau-b)检验,选取相关性因素;然后以项目数据库作为建立风险判别模型的数据集,应用反向传播(BP)算法建立模型;最后通过改变训练集的样本数,来检验模型的精确程度。模型对投保人患病判别的吻合率达到81%左右,具有较强的可操作性,并可推广到相应的保险和金融等领域的风险分析。 相似文献
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针对电力线通信(PLC)正交频分复用(OFDM)系统存在频率掩码和频谱资源利用率低等问题,提出将正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)技术应用到PLC系统中。该技术通过选用频率选择性较好的滤波器来抑制带外干扰,且不需要循环前缀,但是OFDM/OQAM系统在PLC频域复数信道下会产生严重的自干扰,传统的均衡算法并不能有效地消除OFDM/OQAM系统的固有干扰。针对这种情况提出了一种基于信道相位预处理的均衡算法。该算法的思想是让接收信号乘以一个信道相位调整因子,使等效信道的虚部尽量小,以此来减小接收信号中的干扰分量。仿真结果表明,与传统的均衡算法相比,所提算法在误比特率为1.0×10-6时可以获得0.5dB的性能提升。 相似文献
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为了解决实际OFDM通信系统中信道稀疏度未知的不足,提出将弱选择正则化正交匹配追踪算法用于估计稀疏信道。算法在不知晓信道稀疏度的情况下,对不同迭代残差与测量矩阵中原子的相关系数进行判定后,根据原子的弱选择准则灵活地确定出表示信道冲激响应的原子候选集,进而利用正则化原则从候选集中挑选出表示信道冲激响应的最优原子组,逐步实现精确重建。仿真结果和理论分析表明:与正则化正交匹配追踪算法相比,相同条件下改进算法可以获得更低的均方误差和误比特率;另外,算法无需将信道稀疏度作为先验信息,实用性更强。 相似文献
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主要研究了基于OFDM系统的低压电力线通信的信道估计问题。通过分析低压电力线信道特性,提出一种适合电力线信道且不需要导频的判决反馈信道估计方法。在信道慢时变的条件下,这种方法能够提高系统的传输效率。通过仿真电力线信道特性和OFDM系统,将这种信道估计方法应用在仿真系统中,能够得到较好的性能。 相似文献
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为进一步改进盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大、计算复杂度高等问题,提出一种切换模式和加权模式联合CMA(Constant Modulus Algorithm)+DDLMS(Direct Decision Least Mean Square)双模式盲均衡算法。综合切换双模式盲均衡算法和加权双模式盲均衡算法的优缺点,对切换、加权模式联合的CMA+DDLMS双模式盲均衡算法进行仿真。在不同信噪比条件下,对CMA算法、MCMA(Modified CMA)算法、DDLMS算法和CMA+DDLMS双模式盲均衡算法进行仿真,结果表明,所提算法收敛速度快,约为600个符号;稳态误差小,约为0.1;误码率小,在信噪比为25 dB时,误码率约为10-6。该算法可广泛应用于无线通信、光通信、声呐和雷达等众多领域。 相似文献
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负载均衡算法是多任务实时集群系统的一个关键技术。在分析了常见的轮转式均衡调度算法和任务最少优先法的优缺点基础上,针对实时集群系统处理多类任务的特点,引入了加权负载率的概念来更准确地描述各分布式集群节点的负载状况。提出了通过任务QoS映射为负载权值的思想,并给出了一种改进的任务最少优先算法——加权负载率最小法,描述了以加权负载率表为核心的多任务均衡调度算法。最后,通过仿真验证了该算法明显优于前两种算法。 相似文献
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根据IEEE802.1la的数据分组结构,利用短训练序列时域响应的特点,对接收到的短训练序列进行窗口平移相关,由相关峰确定符号定时,并利用短训练序列进行粗频偏估计。仿真结果表明,该算法能有效地克服噪声及频偏的影响,定时准确,较好地消除了频偏。与其它文献提出的算法相比,具有定时准确、计算量小、频偏估计范围大的特点。 相似文献
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介绍了BP神经网络的基本原理,指出了BP算法收敛速度慢、易陷入局部及小值等缺陷,在标准BP算法的基础上引入了几种优化BP算法的方法。针对模式识别应用领域,通过实例,运用Matlab编程对各种较好的网络学习算法的性能进行比较,给出了一个三层BP网络识别含噪声的字母的实例。实验结果表明,改进的BP算法有效地提高了BP算法的收敛速度。 相似文献
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基于改进BP网络的城市可持续发展水平模糊综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
在建立城市可持续发展水平评价指标体系的基础上,提出了一种基于改进BP网络的城市可持续发展水平模糊综合评价方法,该方法不仅可以模拟专家对城市的可持续发展水平进行综合评价,而且有效地改进了人为评价方面的失误,为城市的可持续发展水平评价提供了一种新的评价模型。 相似文献
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基于遗传算法优化混沌神经网络的股票指数预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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近几年,计算机领域的发展使财务报告舞弊更加复杂、隐蔽性更好,再加上传统统计技术的落后,使得激增的数据背后隐藏的信息正在被人们所忽略.通过将遗传BPN技术应用于舞弊性财务报告的识别,以及对舞弊甄别系统的分析和设计,使舞弊甄别的主要功能模块通过计算机来实现,得出由于遗传算法能够收敛到全局最优解,而且遗传算法的鲁棒性强,将遗传算法与神经网络结合起来是很有意义的,不仅能发挥神经网络的泛化的映射能力,而且使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力,从而提高了舞弊甄别的效率,缩短了神经网络训练的时间等结论,进一步证明了遗传BP神经网络技术在会计舞弊甄别中的科学性、准确性、可行性. 相似文献
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针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量,使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明,所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度,可以实现对不同雷达信号进行识别,证实了该方法的有效性。 相似文献
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以平衡计分卡理论为基础构建企业ERP实施绩效评价指标体系,利用BP神经网络的原理建立ERP绩效评价模型的方法和步骤。以江苏镇江20家企业2008年ERP实施数据为训练和测试样本,将训练好的BP神经网络应用于企业ERP实施的绩效评价和仿真预测。实证分析结果令人满意。从实证数据标准化处理过程看,所有指标得分0-1内正向分布,评价结果得分越接近1的中小企业ERP应用绩效水平越高;评价结果得分越接近0的中小企业ERP应用绩效水平越差。 相似文献