【摘 要】
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以中医舌像为研究对象，针对单一特征无法很好表述舌像的缺点，提出了基于多特征融合的中医舌像检索方法以提高中医舌像的识别率。由于检索结果的排序直接关系到整个系统的性能，重
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以中医舌像为研究对象，针对单一特征无法很好表述舌像的缺点，提出了基于多特征融合的中医舌像检索方法以提高中医舌像的识别率。由于检索结果的排序直接关系到整个系统的性能，重点研究了在训练集上学习一组合理的多特征融合参数来提高排序性能，从而达到提高中医舌像识别率的目的。该算法以最小化预测排序与目标排序之间的反序对为优化目标，最终得出一个有效的排序学习算法。在该舌图像数据集上的实验结果验证了该算法的有效性；
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针对信号源入射角时变的情况,分析了基于幂迭代的子空间跟踪算法,提出一种次分量分析方法的子空间跟踪算法。该算法首先利用基于反Hebbian学习的神经网络,抽取多个次分量,操作相对简单、算法稳定、收敛快,且有自组织特性;然后提出一种实时并行处理方法,在抽样结束时数据处理完成;最后采用牛顿法实现运动目标的DOA跟踪。仿真实验证明其收敛快、跟踪性能好。
为提高飞机操纵面故障诊断的准确性,提出了一种模糊差分进化故障识别方法以进行飞机操纵面故障诊断。以高维大样本数据为研究对象,基于常规的模糊聚类方法,采用差分进化算法对聚类中心值进行编码,从而提高算法的全局寻优精度和稳定性。以某飞机操纵面常见故障为例进行了仿真验证,仿真结果表明该方法能有效识别出操纵面故障,并且算法简单、稳定可靠。
提出将时间反转法用于UWB系统,在发送端进行预滤波,并推导出符号间干扰和多用户干扰的封闭表达式。通过间隔概率的合并而得到的用户复用码具有跳时序列族的特征。采用IEEE802.15.3a标准信道模型,将推导出的系统性能与仿真的跳时超宽带(ultrawide-band,UWB)系统的性能进行了比较,其中的跳时码采用Reed-Solomon。比较结果证明,仿真与推导的误码性能极其接近。
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