自适应权重优化的树突状细胞算法

树突状细胞算法是人工免疫系统中先天免疫层的经典算法,该算法通过融合危险和安全信号发现异常。但树突状细胞算法在信号权重的取值上常需要根据数据特征手动设置,削弱了算法的自适应性。针对这一问题,引入了网格搜索法,在给定的权重范围内根据识别效果自动调整权重取值,得到适应不同类型和规模数据集的信号权重组合。在多个公开数据集上的实验结果表明自适应权重优化的树突状细胞算法能根据数据集特征自适应训练得到较合理的权重矩阵,减少了人工经验对算法准确率的影响,改进后的算法识别准确率、真阳性率等均高于原树突状细胞算法,并优于同类算法。

民族地区经济韧性的时空演变及影响因素研究

民族地区是西部大开发的主要阵地,提升民族地区经济韧性对于补齐我国经济建设短板,促进经济高质量发展至关重要。文章基于熵权法对民族地区9省(自治区)2011—2020年的经济韧性水平进行测算,并借助时间固定的空间杜宾模型分析其影响因素。结果表明:民族地区经济韧性水平较低,呈现出在波动中上升的变动趋势、“东高西低”的分布格局,经济韧性区域差异有所改善;空间溢出效应显现;经济发展水平、消费能力、经济活力及创新能力能显著提升经济韧性;产业结构水平与对外贸易不能显著提升民族地区经济韧性。

基于改进的牛顿迭代算法的功放线性化研究

随着现代通信的发展,对射频功率放大器的线性度提出了更高的要求。为了改善功放的线性度,本文提出了一种基于改进牛顿迭代法的功放线性化技术。传统的牛顿迭代法需要对功放模型进行辨识,计算复杂且精度受限。本文通过引入瞬时增益的概念,在迭代过程中只需计算瞬时增益的倒数,避免了在每次迭代过程中需要对功放模型进行辨识的过程,降低了牛顿迭代法的计算量。实验结果表明,改进的牛顿迭代法避免了传统牛顿迭代法中预失真效果受到功放模型精度影响的缺点,且预失真效果优于传统的牛顿迭代法。