基于压缩感知的FDD多用户大规模MIMO系统的信道估计摘要：随着移动通信技术的不断发展，FDD多用户大规模MIMO系统被广泛应用。然而，在这种系统中，信道估计是一个非常关键的问题，因为准确估计每个用户的信道状况可以提高系统的性能。传统的信道估计方法为基于Pilot的方法，但是这种方法会浪费大量的频谱资源。因此，近年来压缩感知技术逐渐被引入到信道估计中，以减少占用的频谱资源，提高系统性能。本文将介绍压缩感知技术在FDD多用户大规模MIMO系统中的应用及其信道估计算法的原理、实现方法和实验结果。关键词：FDD

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2024-12-05

基于卷积神经网络的手写数字识别研究基于卷积神经网络的手写数字识别研究摘要：手写数字识别是图像处理领域的一个经典问题，近年来卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在该问题上取得了显著的成果。本论文旨在研究基于卷积神经网络的手写数字识别，并探讨其在图像分类问题中的应用。首先介绍了手写数字识别的背景和意义，然后详细介绍了卷积神经网络的原理和架构。接着，对手写数字识别的数据集和预处理方法进行了讨论，并介绍了常用的CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet和Re

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2024-12-05

基于压缩感知的传感器网络中概率负载均衡的数据路由协议随着传感器网络应用场景的不断拓展，对于传感器网络的高效性、可靠性、低功耗和免维护性等方面的要求也在不断提升。因此，设计一种概率负载均衡的数据路由协议对于提升传感器网络的性能具有重要的意义。本文基于压缩感知的传感器网络，将分别介绍压缩感知技术以及传感器网络的基本概念，然后探讨传感器网络中概率负载均衡的数据路由协议的设计思路和实现方法。一、压缩感知技术概述压缩感知技术是一种将数据采样和压缩合二为一的信号处理方式，主要应用于传感器网络中，可以大大减少传输数据的

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2024-12-05

基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测基于切比雪夫-迹迭代的大规模MIMO系统软输出信号检测摘要：随着无线通信技术的不断发展，大规模MIMO系统在实际应用中越来越受到关注。然而，由于大规模MIMO系统中存在着多个用户之间的相互干扰，信号检测成为一个重要的问题。本文提出了一种基于切比雪夫-迹迭代的软输出信号检测方法，用于降低信号干扰，并提高系统性能。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确性和较低的计算复杂度。关键词：大规模MIMO系统、信号检测、切比雪夫-迹迭代、软输出1.引言大规模MIMO

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基于作息时空特征优化神经网络的出租车乘客候车时长预测基于作息时空特征优化神经网络的出租车乘客候车时长预测摘要：随着城市人口的增加和交通需求的增加，准确预测出租车乘客候车时长对于改善交通规划和提高乘客满意度非常重要。然而，由于乘客和交通环境的复杂性，传统的预测方法往往无法满足实际需求。本文基于作息时空特征，提出了一种优化的神经网络模型来预测出租车乘客候车时长。通过实验证明，该模型能够显著提高乘客候车时长的预测准确性。1.引言随着城市化和人口增长，出租车服务在城市交通中发挥着重要作用。然而，乘客在等待出租车的

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2024-12-05

基于分片重传链路感知机制的移动WSN网络数据传输算法随着物联网技术的不断发展和普及，移动无线传感网络（mobilewirelesssensornetwork，MWSN）作为其不可或缺的组成部分也得到了各个领域的广泛应用。移动WSN网络具有诸多优势，如可靠性高、适应性强、能耗低等，但同时也存在一些问题，如节点稀疏、链路质量差、网络拥塞等。这些问题直接影响数据传输的效率和可靠性，因此如何提高数据传输的效率和可靠性是移动WSN网络研究的重点。本文将基于分片重传链路感知机制对移动WSN网络数据传输算法进行研究。首

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2024-12-05

基于双向长短时记忆网络和卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估电力系统是现代社会不可或缺的一部分，其在能源安全和经济发展中发挥着至关重要的作用。电力系统的暂态稳定性是保障电力系统正常运行的一个重要问题。在电力系统中，当遭受外部扰动或内部故障时，电力系统会出现暂态过程。如果系统不能以稳定的方式从暂态过程中恢复，就会发生失稳现象，导致电力系统停机，甚至引起连锁反应，给社会和人民生活带来严重影响。因此，评估电力系统的暂态稳定性具有重要的现实意义。尽管传统的暂态稳定性评估方法已经被广泛使用，但是它们大多是基于经验公式

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基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法摘要：本文提出基于多分支神经网络模型的弱监督细粒度图像分类方法，该方法通过多分支神经网络模型有效地对细粒度图像进行分类。在无需使用大量标注数据的情况下，该方法可获取与强监督方法接近的准确度。本文还介绍了基于该方法构建的图像分类器，该分类器能够精确分类细粒度图像，有望应用于众多领域。关键词：多分支神经网络模型；弱监督细粒度图像分类；精确度引言：近年来，随着计算机视觉技术的发展，图像分类技术在诸多领域得到了广泛应用。然而，在进行细粒度图像分类时，通常需要大量的标

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基于多中继线圈结构的无线电能传输系统恒流恒压输出方法基于多中继线圈结构的无线电能传输系统恒流恒压输出方法摘要：随着物联网和无线通信技术的快速发展，无线电能传输作为一种高效、方便和环保的能量传输方式，受到了广泛关注。无线电能传输系统的输出稳定性是保障能量传输效率和设备安全性的关键。本文提出了一种基于多中继线圈结构的无线电能传输系统的恒流恒压输出方法，实现了输出电流和电压的稳定性并优化了传输效率。1.引言无线电能传输技术是指通过无线电波来传输能量，将电能从一个地方传输到另一个地方，无需使用传统的导线连接。相比

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2024-12-05

基于复杂网络的产业核心技术识别预测研究——以能源产业为例基于复杂网络的产业核心技术识别预测研究——以能源产业为例摘要：随着科技的发展和产业的进步，产业核心技术的识别和预测成为了重要的研究领域。能源产业作为国家经济发展的关键领域之一，对于能源产业核心技术的识别和预测研究具有重要意义。本文基于复杂网络的方法，针对能源产业中的核心技术进行识别和预测研究。通过构建能源产业的技术网络，分析网络的结构特征以及技术之间的关联性，采用复杂网络的算法来识别并预测产业的核心技术。研究结果表明，基于复杂网络的方法能够有效地识别

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2024-12-05

基于双池化与多尺度核特征加权CNN的典型牧草识别（注：本文假设读者已有一定的深度学习和图像识别的基础）摘要本文提出了一种基于双池化与多尺度核特征加权CNN的典型牧草识别方法。通过使用双池化的策略，提升了特征提取的效果；通过使用多尺度核特征加权的方法，提高了分类准确率。我们使用了公开数据集进行了实验，结果表明，本方法在典型牧草分类任务中表现优秀，分类准确率达到了90%以上。引言饲草是畜牧业生产中的重要原料，而牧草种类繁多，其有效地识别与分类对于畜牧业的发展尤为重要。在过去的一段时间里，基于图像处理与机器学习

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2024-12-05

基于信息微传递机制的粒子群算法基于信息微传递机制的粒子群算法摘要：粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等群体的行为，实现对复杂问题的优化。然而，传统的PSO算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于信息微传递机制的粒子群算法，通过引入信息微传递机制，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。关键词：粒子群算法，信息微传递，全局搜索，收敛速度1.引言粒子群算法是一种模仿自然界群体智能行为的优化算

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2024-12-05

基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置随着电力体系的快速发展和电力质量的不断提升，配网储能技术已成为提高电力体系效率、优化电力质量和调节能源消耗的重要手段。然而，在多目标储能装置配置问题上，由于存在多个相互矛盾的目标函数，优化难度极大，使得储能装置的最优配置难以求解。因此，本文提出了一种基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置方法。1.研究背景在传统的配电网系统中，存在着很多问题，诸如电力负荷不平衡、电压问题以及电力买卖问题等等。这些问题需要通过设计新型的电力配网系统来进行解决。

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基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法摘要：随着全球化的快速发展，航空业成为人们出行的重要方式之一。航空公司需要准确预测新开航线的客流量，以合理安排航班资源，提高运营效率。本文提出了一种基于向量相似度和BP神经网络的新开航线客流量预测方法。首先，利用向量相似度算法，找出与新开航线具有相似特征的现有航线。然后，利用BP神经网络对选定的相似航线的历史客流数据进行训练，建立客流量预测模型。最后，利用该模型对新开航线的客流量进行预测。实验证明，该方

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基于原子钟组的网络时间传递方法及应用基于原子钟组的网络时间传递方法及应用摘要在一个现代化的全球化社会中，准确的时间同步是必不可少的。而准确的时间同步要求高精度的网络时间传递。本论文介绍了基于原子钟组的网络时间传递方法，通过利用原子钟的稳定频率和高精度来实现时间同步。同时，还探讨了这种方法在各个领域的应用，包括金融交易、物联网、通信网络等。通过分析这些应用领域的需求以及对时间同步精度的要求，可以了解到基于原子钟组的网络时间传递方法的重要性和价值。1.引言在各种领域，时间同步的需求越来越重要。一个高效的现代社

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2024-12-05

基于多源Mallat-NIN-CNN网络的变压器绕组故障诊断标题：基于多源Mallat-NIN-CNN网络的变压器绕组故障诊断摘要：变压器是电力系统中关键的组成部分，其正常运行对保障电力系统的稳定运行至关重要。然而，由于内部或外部因素的影响，变压器绕组可能出现各种故障。因此，准确、快速地诊断变压器绕组故障对于确保电力系统安全运行具有重要意义。本论文基于多源Mallat-NIN-CNN网络提出了一种新的变压器绕组故障诊断方法，通过有效地结合多源数据和深度学习技术，实现了对变压器绕组故障的准确、高效诊断。关键

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基于卷积神经网络的电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识基于卷积神经网络的电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识摘要：电力系统低频振荡是电力系统稳定性和可靠性的关键问题之一，准确而高效的定性辨识低频振荡主导模态特征对于电力系统的运行和控制具有重要意义。本文基于卷积神经网络（CNN）提出了一种电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识方法。通过对电力系统的频域数据进行卷积运算和特征提取，利用CNN模型对低频振荡主导模态特征进行定性辨识。实验结果表明，该方法能够准确地定性辨识电力系统低频振荡主导模态特征，并具有较高的分

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基于初始化参数传递的并行自适应判决反馈均衡方法基于初始化参数传递的并行自适应判决反馈均衡方法摘要：在现代分布式系统中，提高系统性能和效率是一个重要且具有挑战性的问题。自适应判决反馈均衡方法是一种有效的方式，能够使系统根据当前的负载情况动态调整任务的分配策略。本文提出了一种基于初始化参数传递的并行自适应判决反馈均衡方法，该方法使用初始化参数传递的方式来传递当前任务的状态信息，并根据任务状况进行动态调整。实验结果表明，该方法在分布式系统中可以显著提高系统的性能和效率。1.引言在现代分布式系统中，任务的负载均衡

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基于小波熵的心音信号去噪算法研究基于小波熵的心音信号去噪算法研究摘要：心音信号是一种重要的生物信号，但受到各种噪声的干扰，使其在实际应用中存在较大的问题。因此，如何准确地提取心音信号变得非常关键。本论文基于小波熵的原理，提出了一种心音信号去噪算法。首先，对心音信号进行小波变换，得到小波系数。然后，通过计算小波熵，评估小波系数的复杂程度，并将复杂程度较低的小波系数认定为噪声，并进行相应的去除。最后，经过去噪的心音信号被重新还原。实验证明，该算法能够有效地提取出心音信号，并降低噪声对心音信号的干扰，具有较好的

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基于多阶通道响应对称双线性卷积神经网络的分布式压力识别基于多阶通道响应对称双线性卷积神经网络的分布式压力识别摘要：随着信息技术的迅猛发展，分布式应用越来越常见，其中分布式压力识别是一个具有挑战性和重要性的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于多阶通道响应对称双线性卷积神经网络的方法。该方法通过将压力信号分为多个通道并使用卷积神经网络进行特征提取和识别，可以有效地检测和识别分布式压力。实验证明，该方法在压力识别方面具有较高的准确性和鲁棒性。关键词：分布式压力识别、多阶通道响应、双线性卷积神经网络、特征提

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