基于核回归的移动通信信号干扰评估算法研究随着移动通信技术的迅速发展，越来越多的设备和应用程序需求使用大量无线频谱。由于无线频谱的有限性，不同的无线设备和应用程序需要在同一个频带中竞争。如何有效地分配和利用无线资源，减少移动通信信号干扰的影响是一个重要的研究方向。本论文将探讨基于核回归的移动通信信号干扰评估算法。该算法通过建立一个映射函数来对移动通信信号干扰进行评估，从而提供准确的干扰程度估计。下面从两个方面进行探讨：一、基于核回归的移动通信信号干扰评估算法原理核回归法是一种非参数回归方法，它通过将多元输入

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于平稳小波和脉冲耦合神经网络的金属断口多聚焦融合分析方法金属断口多聚焦融合分析是一种重要的金属材料断裂分析方法，在材料科学和工程领域有着广泛应用。本论文基于平稳小波和脉冲耦合神经网络，探讨了金属断口多聚焦融合分析方法的原理和应用。第一部分：引言（不少于200字）金属材料断裂分析是一个重要的工程问题，对于材料的性能评估和结构设计具有重要意义。金属材料的断裂行为往往与材料的微观结构和组织有关。因此，理解金属材料的断裂行为，对于提高材料的强度和延展性以及预测材料的寿命具有重要意义。近年来，随着数字信号处理技术

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法亲属关系认证是一项重要的任务，它可以帮助人们确认家庭成员关系，重新建立失散亲人的联系，解决身份认证和继承等问题。目前，传统的亲属关系认证方法主要依靠基因学和DNA测试，这些方法通常需要高昂的费用和长时间的等待过程。随着深度学习和计算机视觉技术的发展，基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法已经成为了一个新兴的研究领域，被广泛关注。深度卷积神经网络（DCNN）是一种可以自动学习特征的深度学习模型，它的主要特点是在卷积层和池化

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于深度神经网络的GRACE等效水高及地表形变量预测基于深度神经网络的GRACE等效水高及地表形变量预测摘要：地球是我们生活的家园，了解地表水和地表形变对于环境和人类活动具有重要意义。GRACE（重力重测量与气候变化卫星）等效水高及地表形变数据提供了宝贵的信息，但其使用受到数据质量和空间分辨率的限制。因此，本研究提出了一种基于深度神经网络的方法，以预测GRACE等效水高及地表形变变量。实验结果表明，所提方法的预测性能优于传统方法，对于精确预测全球等效水高和地表形变变得至关重要。1.引言地表水和地表形变是地

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于样本优化的BP神经网络SCR脱硝催化剂体积设计基于样本优化的BP神经网络SCR脱硝催化剂体积设计摘要：脱硝技术在工业生产中扮演着重要的角色，其中选择性催化还原（SCR）脱硝是一种高效、环保的方法。本文提出了一种基于样本优化的BP神经网络方法，用于设计SCR脱硝催化剂的体积。通过收集一系列样本数据并使用BP神经网络进行训练，得到了一个高精度的模型。然后，利用该模型进行优化，以确定最佳的催化剂体积。实验结果表明，所提出的方法可以有效地为SCR脱硝催化剂的体积设计提供优化策略。关键词：脱硝、SCR、催化剂、

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于数据包丢失和时延的基因调控网络的网络化H_∞滤波基因调控网络是一类复杂的网络系统，其中的基因互相作用以调控整个生物体的发育和功能。然而，由于网络中基因之间的互动关系十分复杂，因此需要使用一些网络化滤波算法来保证网络的正常运行。本文将介绍一种基于数据包丢失和时延的基因调控网络的网络化H_∞滤波算法。首先介绍H_∞滤波算法。H_∞滤波是一种基于状态空间模型的滤波算法。这种算法将其控制系统的输入量和输出量建模成为一个包括状态、输入和输出的动态方程，从而实现对系统的控制和监测。H_∞滤波算法可用于估计系统状态

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于改进全卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法随着红外与可见光成像技术的不断发展与进步，两种不同频段的图像信息逐渐成为了融合的重要对象。红外图像可以提供目标的热量信息，而可见光图像则可以提供目标的细节信息。因此，融合这两种图像可以帮助提高目标识别、跟踪和检测等任务的准确性。而基于深度学习的方法已成为红外与可见光图像融合中的主要方法之一。本文提出了一种基于改进全卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法。该方法的主要步骤包括数据预处理、网络架构设计、网络训练和融合结果评估等。下面将对这些步骤进行详细描述。首先

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于径向基函数神经网络的接触器性能快速算法摘要接触器广泛应用于电气控制系统中，以实现开关电路的功能，因此其性能对系统稳定运行有着至关重要的影响。本文基于径向基函数神经网络提出了一种快速算法，以预测接触器性能，从而提高系统的工作效率和稳定性。实验结果表明，该算法与传统方法相比，具有更高的精度和更快的计算速度，具有很高的应用价值。关键词：接触器；径向基函数神经网络；性能预测；快速算法Introduction接触器可以视为一种电磁继电器，广泛应用于电气控制系统中，以实现开关电路的功能。如今，随着自动化技术的不断

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别引言随着航空业的发展和无人机的普及，航空辐射源个体识别变得越来越重要。ADS-B（AutomaticDependentSurveillance-Broadcasting）技术作为一种目标识别和跟踪手段，被广泛应用在航空器上，通过广播其位置、速度和身份等信息，提供了一种高效的辐射源识别方法。然而，对于大规模的ADS-B数据进行个体识别仍然是一个具有挑战性的任务。本文将基于深度学习的方法，提出一种有效的ADS-B辐射源个体识别算法。一

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于比率方法和BP神经网络的柳州市工业需水量区间预测标题：基于比率方法和BP神经网络的柳州市工业需水量区间预测摘要：随着城市工业的快速发展，水资源的合理利用和规划成为了一个重要的问题。本论文通过比率方法和BP神经网络，对柳州市工业需水量的区间预测进行研究。首先，利用比率方法，通过统计柳州市历年的工业需水量数据，计算出各年度的需水量相对于年平均需水量的比率，并对其进行分析。然后，利用BP神经网络，构建预测模型，通过输入相关变量，如工业总产值、工业用电量等，来预测工业需水量的上下界。最后，通过对比率方法和BP

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于最优脉冲的面内机动规避策略近几年来，无人飞行器的应用越来越广泛，而无人飞行器的机动能力和避障技术也成为了研究的热点。在无人飞行器的飞行中，面内机动规避策略是一项不可或缺的技术，以保证操作的稳定性和飞行的安全性。而基于最优脉冲的面内机动规避策略成为了一个重要的研究领域。最优脉冲是一种非线性优化算法，在面内机动规避中，可以用来求解最优规避策略以避免障碍物。在求解过程中，最优脉冲算法考虑了无人飞行器的运动模型、物理特性和障碍物的形态、位置等多个因素，以求取最优路径方案。此外，最优脉冲算法还具有以下优点：1.

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于核主成分分析和概率神经网络的开关柜局部放电信号模式识别论文题目：基于核主成分分析和概率神经网络的开关柜局部放电信号模式识别摘要：开关柜局部放电是电力系统中最常见的故障之一，对电力设备的运行和可靠性产生了严重的影响。因此，准确地识别和定位开关柜局部放电故障是非常重要的。本论文提出了一种基于核主成分分析（KPCA）和概率神经网络（PNN）的开关柜局部放电信号模式识别方法。首先，采集开关柜局部放电信号，利用KPCA对信号进行降维处理，以提取信号的核主成分特征；然后，将降维后的信号特征作为输入，利用PNN进行

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于模糊BP神经网络的电缆隧道快速报价研究电缆隧道是城市建设中常见的地下设施，其建设准确报价对于城市规划和建设至关重要。然而，由于电缆隧道建设的复杂性和难度，导致其报价过程较为繁琐且耗时。因此，研究一种基于模糊BP神经网络的电缆隧道快速报价方法显得尤为重要和必要。模糊BP神经网络是一种用于处理模糊数据及其映射关系的神经网络算法，其解决的是多输入单输出的问题。因此，模糊BP神经网络不仅可以处理模糊信息，而且可以有效地处理非线性数据变换并进行自适应学习和调整。在电缆隧道的快速报价模型中，模糊BP神经网络可以根

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于无标度网络的SDIFB移动恶意软件传播动力学模型分析基于无标度网络的SDIFB移动恶意软件传播动力学模型分析摘要：随着移动设备使用的普及和人们对移动应用的依赖程度的增加，移动恶意软件（MobileMalware）的威胁日益严重。为了更好地了解移动恶意软件传播的动力学行为和机制，本文基于无标度网络理论构建了一个SDIFB（Susceptible-Delayed-Infected-Fractional-Blast）移动恶意软件传播动力学模型，通过仿真实验来研究该模型的传播行为。实验结果表明，在无标度网络的

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于归零神经动力学的水下无线传感器网络节点测距定位方法标题：基于归零神经动力学的水下无线传感器网络节点测距定位方法摘要：随着水下资源的开发和利用日益增加，水下环境监测变得越来越重要。水下无线传感器网络（UnderwaterWirelessSensorNetworks，UWSNs）作为实现水下环境监测的有效手段之一，已经引起了广泛的关注。节点的测距定位是UWSNs中的核心问题之一。本论文基于归零神经动力学（ZeroingNeuralDynamics，ZND）提出一种水下无线传感器网络节点测距定位方法，通过分

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于改进粒子群优化算法的无线电能传输系统最大功率点跟踪基于改进粒子群优化算法的无线电能传输系统最大功率点跟踪摘要：无线电能传输技术是一种实现无线充电的方法，能够为无线设备提供持续的能源供应。然而，由于无线能源传输系统中的传输损耗、天线效率等因素的存在，需要不断追踪最大功率点以提高能源传输效率。本文基于改进粒子群优化算法，针对无线电能传输系统进行最大功率点跟踪研究。通过优化算法的粒子群调整方式和跟踪策略，提高了系统的功率传输效率。关键词：无线电能传输，最大功率点跟踪，改进粒子群优化算法1.引言近年来，无线充

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于深度迁移学习的物联网入侵检测框架基于深度迁移学习的物联网入侵检测框架摘要随着物联网技术的快速发展，物联网入侵检测变得越来越重要。然而，现有的入侵检测方法在面对不同设备和网络环境时往往效果不佳。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于深度迁移学习的物联网入侵检测框架。首先，我们通过深度学习技术对不同设备和网络环境下的正常和恶意流量进行特征提取。然后，我们利用迁移学习方法将已经训练好的特征模型迁移到新的设备和网络环境下，减少了训练时间和数据需求。最后，我们使用一个适应性学习算法对迁移后的模型进行调整，提高检

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于改进轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别基于改进轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别摘要：随着农业的发展，保障粮食安全和农作物产量的稳定性成为一项重要的任务。诊断和预测植物病害是农业生产中关键的挑战之一。当前，深度学习技术已经被广泛应用于植物病害识别研究中。本论文基于改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV3，提出了一种番茄叶片病害的识别方法，该方法具有较高的准确率和较低的计算复杂度，可在较低的硬件资源条件下进行实时识别。1.引言番茄是世界上最重要的蔬菜

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于核Fisher判别的群结构更新模型及群目标跟踪算法基于核Fisher判别的群结构更新模型及群目标跟踪算法摘要：群体目标跟踪是计算机视觉和机器人技术中的一个重要研究领域。本文提出了一种基于核Fisher判别的群结构更新模型及群目标跟踪算法。该方法能够在复杂的群体运动环境下对群体目标进行准确的跟踪。关键词：群体目标跟踪，核Fisher判别，群结构更新模型，机器人技术1.引言群体目标跟踪是许多应用领域中的一个重要问题，如智能交通、农业监测、环境监测等。群体目标跟踪的目标是准确地检测和跟踪群体中的目标。随着计

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05

基于深度神经网络的SAR建筑目标三维重建方法随着遥感技术的快速发展和人类对于海洋、陆地、空间等自然环境的不断探索，人们对于建筑目标三维重建技术的需求日益增长。合成孔径雷达（SAR）技术具有天气不敏感、高分辨率、地形平面化等优点，可以在建筑目标三维重建领域发挥重要作用。本论文提出了一种基于深度神经网络的SAR建筑目标三维重建方法，该方法在SAR图像上实现了建筑三维重建，具有时间效率高、精度高等优点。一、SAR建筑目标三维重建技术概述SAR是一种以雷达为基础的遥感技术，可以利用电磁波在目标地表的反射来探测和识

快乐****蜜蜂

2页

2024-12-05