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定义了一类新的正交函数系——按段多重Chebyshev多项式系,研究了该函数系的一些基本性质和运算法则,得出了积分运算等运算矩阵,并将此多项式系应用于线性系统分析和参数估计,获得了简单、快速的递推算法。仿真结果表明,采用本算法进行系统状态估计和参数辨识,结果显著优于移位Chebyshev多项式系所导出的算法。 相似文献
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本文引入按段多重一般正交多项式系,提出了它的一些主要性质,並把它应用于线性时不变和时变系统的状态分析,给出了有关的递推算法。由于采用了按段多重低阶正交多項式逼近技术,该方法具有计算量少、计算时间短、结果精度高和可递推计算等优点。 相似文献
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从参数估计与最优控制双目标优化的观点出发,采用大系统中分解-协调的方法,给出了一种对非线性系统四级递阶模型跟踪控制的算法,并用于求解带未知参数的同步电机励磁控制问题。仿真结果表明,此算法计算简便、结构分明,能达到较好的参数估计精度,而且能使非线性对象很好地跟踪模型。 相似文献
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提出了一种新的基于正交多项式展开的CT三维投影数据重建算法。首先利用正交多项式空间中的一组正交基对定义在圆柱域的三维密度函数进行傅里叶展开,推导函数与投影数据的部分和关系;然后使用高斯求积公式对上述部分和表达式积分,得到针对三维投影数据的重建算法。在此基础上引入快速傅里叶变换,以提升算法整体的重建效率和数值计算的可行性。实验结果表明:本文提出的算法能够很好地对CT三维投影数据进行重建,且重建效率较高。 相似文献
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通过用AR模型等价ARMA模型的思想,提出了一种确定ARMA模型参数估计方法.针对等价AR模型阶次合理选定问题,借助数据乘积矩矩阵的分块矩阵求逆引理,给出了计算等价AR模型参数估计和相应准则函数的依阶次递增递推算法.通过判定准则函数的变化趋势,来确定出AR模型的最合理阶次和相应的参数估计值.然后基于所拟合的AR模型参数,通过解一个不相容代数方程组便可确定ARMA模型参数.仿真实例验证了该算法的性能. 相似文献
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本文探讨脑电信号的数据压缩实时处理问题。模拟试验和分析了五种著名的直接压缩技术,用Lagrange公式进行概括归纳。结果表明,内插技术相对保持了原始信号的特征,直观、简便、快速,适合于微机系统小型化实时处理。 相似文献
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把分段线性函数和斜波脉冲函数进行统一处理,定义成新的函数,使得新的函数既保持了原先两种函数的基本特性,又获得微分和积分递推算法。应用中具有方便,快速计算的优点。 相似文献
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Elif Derya Übeyli 《Journal of medical systems》2009,33(4):299-305
Diagnosis tasks are among the most interesting activities in which to implement intelligent systems. The major objective of
the paper is to be a guide for the readers, who want to develop an automated decision support system for detection of diabetics
and subjects having risk factors of diabetes. The purpose was to determine an optimum classification scheme with high diagnostic
accuracy for this problem. Several different classification algorithms were tested and their performances in detection of
diabetics were compared. The performance of the classification algorithms was illustrated on the Pima Indians diabetes data
set. The present research demonstrated that the modified mixture of experts (MME) achieved diagnostic accuracies which were
higher than that of the other automated diagnostic systems. 相似文献
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本文对模拟网络故障诊断的线性方法的一般原理进行了系统的论述。提出了故障定数的概念,并对故障源方程的建立、一般等效规律及其应用进行了深入讨论,给出了相应的诊断算法。 相似文献
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Traditional fecal erythrocyte detection is performed via a manual operation that is unsuitable because it depends significantly on the expertise of individual inspectors. To recognize human erythrocytes automatically and precisely, automatic segmentation is very important for extraction of characteristics. In addition, multiple recognition algorithms are also essential. This paper proposes an algorithm based on morphological segmentation and a fuzzy neural network. The morphological segmentation process comprises three operational steps: top-hat transformation, Otsu’s method, and image binarization. Following initial screening by area and circularity, fuzzy c-means clustering and the neural network algorithms are used for secondary screening. Subsequently, the erythrocytes are screened by combining the results of five images obtained at different focal lengths. Experimental results show that even when the illumination, noise pollution, and position of the erythrocytes are different, they are all segmented and labeled accurately by the proposed method. Thus, the proposed method is robust even in images with significant amounts of noise. 相似文献
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现有的Ranking算法获得的模型全部来自训练数据,因为很多模型的有用信息并不能完全从训练数据中得到,因此这样得到的模型不够精确,对此,提出一种基于潜变量的Ranking算法。该算法以结构化SVM为学习工具,将除训练数据外的其他有用信息以潜变量形式引入算法的框架中,并在此基础上定义了面向NDCG的目标函数。针对该目标函数非凸非平滑,首先使用“凹凸过程”进行逼近,然后用“近似 Bundle法”展开优化计算。基准数据集上的实验结果表明:相比完全依靠训练数据的Ranking算法,本文算法获得的模型更为精确。 相似文献