基于似然值概率密度演变的速率可变穿刺Turbo码的最优设计

该文提出了一种新的用似然值概率密度演变来为高斯信道下的速率可变穿刺Turbo码(RCPT)选择最优穿刺矩阵的方法。这种新方法通过比较不同穿刺矩阵对应的解码门限来衡量Turbo码在低信噪比区域的性能。这种分析方法与传统的通过距离谱来分析Turbo码性能的方法相比主要有两个优点:一是这种新的分析方法与交织器无关,门限值不会随着交织器的变化而变化;二是在码字比较长的情况下,这种新的分析方法计算复杂度不会增加太多。计算机仿真结果表明,当码字比较长时,在高斯信道下,这种分析方法选出的最优穿刺矩阵与传统的距离谱分析方法选出的最优的穿刺矩阵是完全一致的。该文还进一步给出了以3G中的Turbo码为母码的最优RCPT矩阵以及其门限,并且发现当3G协议中的速率匹配采用穿刺的时候,速率匹配可以等效为一个穿刺矩阵。对于一些可以进行比较的速率,这个穿刺矩阵跟用该文提出的方法给出的最优穿刺矩阵是完全一致的。

基于最大似然原理的分类属性数据分层聚类算法

对分类属性数据进行处理时,现有的聚类算法一般都通过距离函数将原始数据转换为表示两两距离的距离矩阵,然后再根据距离矩阵进行聚类,聚类结果很大程度上依赖于距离函数。针对上述问题,提出一种基于最大似然原理的分类属性数据分层聚类算法,称为HAC_ML算法。HAC_ML算法优点在于直接处理分类属性数据,不依赖于距离函数,并且克服了分层聚类不能回溯的缺点。在UCI数据集上的测试结果表明与经典的ROCK算法和K-Modes算法相比,HAC_ML算法是一种有效地处理分类属性数据的分层聚类算法。

LRC的非相干最大似然相位增量序列估值

非相干最大似然相位增量序列估值是一种利用连续相位调制信号的相位增量序列进行最大似然序列估值的方法,其误码性能通常远优于常规的非相干解调,有时甚至接近于相位解调。本文着重研究几种二进制LRC信号的最大似然相位增量序列估值。

MSK的格状编码与非相干最大似然相位增量序列估值

本文在文献[1]、[2]的基础上,提出了在高斯加性白噪声信道中解训连续相位调制的一种非相干最大似然相位增量序列佔值(Maximum Likelihood Phase Difference SequenceEstimation,简称MLPDSE)算法,并研究了该算法与MSK的格状编码的结合,最后举例说明了该编码方案的编码增益。

应用极大似然法分析质量—数量性状的遗传及计算机软件

简述了应用极大似然法分析质量—数量性状遗传５种假设测验的原理和统计方法，编制了根据Ｆ２代分离群体进行遗传分析的计算机软件，并给出了以兼容３８６、ＱｕｉｃｋＢａｓｉｃ为硬、软件环境的ＱＢａｓｉｃ原程序。以大麦一个杂交组合的Ｆ２代穗下节长资料为例，演示了该软件的分析过程。结果表明，该组合的穗下节长涉及一个主基因和一组微效基因，主基因杂合体为不完全负显性；微效基因方差为３４．５３ｃｍ２，环境方差为１０．２３ｃｍ２。

关键词词频变化视角下我国“科学数据”领域研究主题演化分析

本文利用CNKI数据库通过词频分析法结合共词分析法对2005-2016年我国"科学数据"领域的研究主题进行演化分析。选取2005-2016年"科学数据"领域发表于北大中文核心期刊和CSSCI来源期刊的547篇期刊论文作为数据来源,通过对数似然值结合相对变化率判断关键词词频的相对增长、平稳和下降趋势,识别不同研究时段"科学数据"领域的核心词、突变词和新生词,并结合共词分析法揭示"科学数据"领域相关文献研究主题的动态演化趋势。研究结果表明:2005-2016年我国"科学数据"领域的相关研究从以技术层面的研究主题为主逐渐过渡到管理层面、服务层面和政策层面的研究主题,图书情报领域已逐渐成为我国"科学数据"相关研究的主要学科领域。

棒位测量插件健康状态监测系统研究

由于棒位测量插件全生命周期运行状态的先验知识难以获得,引入隐马尔可夫模型(HMM)进行棒位测量插件健康状态评估,并设计监测系统。首先,采集不同运行时长下棒位测量插件的输出数据,针对其中的模拟量进行差值和归一化处理,将处理后的数据作为HMM的观测变量。然后,将初始状态下的观测变量输入HMM进行模型训练,建立棒位测量插件的状态监测模型,并计算出初始状态下的对数似然概率值。最后,将各时长运行下的观测变量输入状态监测模型,并分别计算对应的对数似然概率值,结合初始状态下的对数似然概率值计算出插件性能指标值。通过性能指标,可以反映棒位测量插件的各运行时长下状态与初始状态的相似度,从而实现棒位测量插件健康状态监测。

云南省地区经济差异的空间统计分析

空间统计分析是一种将空间因素纳入经济问题分析的方法,可反映属性值之间的空间相关性。通过运用空间相关指数对云南省各地市2005年经济发展状况进行统计分析,发现云南省区域内经济发展存在空间相关性和空间集聚性。通过普通线性模型与空间统计模型的对比分析,揭示了空间因素、所有制结构,城市化水平及政府因素是影响地区间经济发展差异的最重要因素。

Multi-h CPM信号的低复杂度软判决算法

为提高带宽利用率与译码性能,提出一种Multi-h CPM信号的低复杂度软判决算法(LC-SOVA for MHPM),通过将判决符号处所汇聚的2条相位路径的累积度量值之差作为软判决值,以代替已有的二进制硬判决值。仿真结果表明:利用所提出的软判决值可以提高与信道编码级联后的抗误码性能,而不增加额外的计算复杂度。当信道编码采用码率为0.5的Turbo码,调制指数h分别为[8/13 9/13 10/13]与[2/4 3/4]时,误码率为10-5下的软判决编码增益分别可达0.7 dB与0.5 dB。在误码率为10-1的恶劣信道下均可获得约0.3 dB的编码增益。

基于句法分析与依存分析的评价对象抽取

随着互联网的不断普及,针对各种产品的评论也不断增多,这些评论中所包含的丰富信息,对制造商和消费者都极具分析价值。只有正确分析评价对象,意见挖掘的结果才会准确可信。在总结前人成果的基础上,针对网络上的客户评论,提出了一种新的评价对象抽取方法。该方法是基于ICTParser的句法分析与IR的依存关系分析的联合,采用似然值检验的方法筛选掉与主题不相关的候选评价对象。实验结果验证了该方法的有效性。

免疫遗传法结合概率因果模型诊断变压器故障

为了对电力变压器的绝缘故障进行诊断,提出了一种免疫遗传算法结合概率因果模型的故障诊断方法。该法先用概率因果模型将电力变压器的故障诊断问题转化为最优化求解问题,再将概率因果模型的似然值函数作为免疫遗传算法的抗原,故障诊断的解作为其抗体,对电力变压器进行故障诊断。基于生物系统的免疫遗传算法既保留了遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在相当大程度上避免未成熟收敛,确保快速收敛于全局最优解。实例分析证明,该方法能有效诊断电力变压器的故障,具有较高的诊断准确率。

基于直觉模糊理论的BOT水利发电方案群决策

针对建设-运营-移交(build-operate-transfer,BOT)水利发电方案复杂及多准则决策问题,基于直觉模糊似然值-ELECTRE-III模型,建立BOT水利发电方案决策框架,构建包含5类准则在内的BOT水利发电方案综合评价指标体系;通过在群决策中应用直觉模糊集对决策者不完全信息进行描述,应用广义直觉模糊有序加权几何平均算子处理决策参数间相互影响问题,进而通过似然值比较,使不精确决策信息被合理使用,并通过构建级别优于关系避免指标补偿问题。基于决策框架进行实证研究的结果表明了该方法的有效性,可以为开展BOT水利发电项目及其方案决策优化提供参考。

发展中国家的汇率制度选择

文章运用随机效应、面板数据、多元离散选择模型来分析发展中国家自布雷顿森林体系崩溃以来的汇率制度选择。文章使用模拟最大似然值方法估计了静态与动态模型。解释变量包括最优货币区原则、最优稳定化需要以及和货币危机有关的因素。文章发现,最优货币区原则对选择汇率制度有指导意义,而很多变量对中间汇率制度的影响不同于对浮动或固定汇率制度的影响。此外,汇率制度选择的较高序列相关性主要由汇率制度选择的状态依赖性引起。

可训练文语转换系统的时长模型优化

文语转换是人机交互的一项关键技术。当前的基于隐马尔可夫模型的语音合成系统已经能够合成出较高自然度和可懂度的声音,但与自然语音相比,韵律的节奏感不强,其主要原因是受时长的影响。提出在生成状态时长时同时优化状态、音子和音节三层模型的似然值,并通过考虑状态和长时时长的信息,使在重估计的过程中减少状态时长的错误。在普通话语料库上的实验证明,优化后的时长模型能够产生更加准确的状态时长,与状态级的基线系统相比较,均方根误差由19.90提高到了17.45。主观评测也显示改进后的模型优于基线模型。

岩土工程中的安全系数和可靠度

简单的可靠度分析方法不需要复杂的理论和难懂的术语,仅仅在常规分析的基础上再向前一步,就可以在日常岩土工程实践中应用。简单的可靠度分析不仅能够评价计算中参数不确定性带来的综合影响,而且还为常规分析提供了有益的补充。可靠度分析所需要的附加数据——标准差——可以使用与常规分析相同类型和数量的数据获得。该方法的简单和实用性通过稳定计算实例得到了验证。

基于会议电话中的实时语音降噪算法研究

在兼顾降噪性能和功耗的基础上,提出一种基于多特征估计的实时语音降噪算法。算法首先将输入信号进行快速傅里叶变化,并根据概率密度进行噪声估计;然后分别计算输入信号的3个特征频谱平坦度、频谱差异度和似然值,并将特征值映射到激活函数上求出语音概率;最后根据该概率来更新滤波器系数,从而获得去噪的信号。与改进谱减法、自适应维纳滤波法和基于调制深度的算法的实验对比显示,提出算法的信噪比改善情况明显好于其他算法,最大改善幅度达到16 d B左右。此外,主观语音质量评估的效果也高于其他算法。

基于Cauchy模型的行人轮廓提取及目标检测

为了提高行人目标轮廓参量的提取精准度数值,实现对待监测目标的实时稳定跟踪,提出基于Cauchy模型的行人轮廓提取及目标检测算法;基于Cauchy分布原理,估计行人轮廓目标的最大似然值,再结合计算第二类统计量方法,完成基于Cauchy模型的行人目标统计建模;在此基础上,建立卷积神经网络,利用卷积化与反卷积参量,提取Gabor行人轮廓特征;在目标图像分割理论的作用下,识别既定区域内的所有行人目标,持续标记各类已存在的行人目标,实时检测行人轮廓目标,实现基于Cauchy模型行人轮廓提取及目标检测;实验结果表明,与Kinect型检测算法相比,应用Cauchy型算法后,行人目标轮廓的检测精度值提高至93%,而PTR实测指标降低至3.97,可有效实现待监测行人轮廓目标的实时稳定跟踪。

浅谈推荐技术在交互电视领域中的应用(下)

3.3协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation） 协同过滤推荐算法是推荐算法中最为成功的算法之一,从20世纪90年代开始,其一直处于研究的热门领域,并推动了整个推荐算法研究的发展。它的原理非常简单,即我们每天都在对事物形成观点：喜欢、不喜欢或不关心。人的嗜好虽然各不相同,但是却有规律可循。要找到你可能喜欢的物品,可以观察那些与你志趣相投的人喜欢些什么.

上市公司综合质量的预警

对2008年所有在上海证券交易所的上市公司按照总市值、营业收入和净利润排名,后100名的上市公司作为一类。随机地抽取100名上市公司作为一类。用向前逐步筛选法在13个综合质量指标中选取了每股收益,每股净资产,流动比率和总资产周转率作为自变量,两类公司作为分类因变量,建立了综合质量的概率预警模型。当概率值大于0.5时是综合质量是需要预警的上市公司,反之是不需要预警的上市公司。模型的准确率是79.9%。

嵌套抽样算法用于地下水模型评价的算例研究

模型评价(模型选择)是地下水数值模拟不确定分析的重要研究内容,模型边缘似然值是进行模型评价的重要依据。嵌套抽样算法是一种高效的高维积分计算方法,能有效计算复杂模型的边缘似然值。本次研究提出了一种基于Adaptive Metropolis的嵌套抽样算法,通过对两个(线性、非线性)解析函数及一组不同结构的地下水模型边缘似然值的计算,并与大样本条件下算术平均方法的计算结果相对比,验证了该方法对于计算模型边缘似然值的有效性。