用遗传算法构造二元决策树

决策树的方法是一种优化的过程，遗传算法是模拟自然进化的通用全局搜索算法，文中将遗传算法应用到构造优化决策树，提出了采用遗传算法求解二元决策树的非叶结点的权值矢量，进而构造二元决策树的方法．并讨论了遗传算法的评价函数构造和编码方法，重点说明了如何对遗传算法进行改进，提高算法效率，然后分析了影响二元决策树错误分类率的因素。

ASV在ASP中的应用

装配次序的表述和产生是近年来的一个研究热点。对此 ,人们做了大量的研究工作 ,其中大部分工作是基于CAD几何信息模型而自动产生装配次序。本文提供的装配状态矢量法 ,它是结合宏观规划和微观规划的有力工具 。

窃听场景下的无线传感网络中继功率分配算法

多窃听与多中继下的信息安全率研究为无线传感器网络的研究热点。针对信道状态已知条件下传统中继功率固定分配算法的信息安全率较低的问题,提出一种中继功率优化分配算法,以最大信息安全率为目标函数,以中继功率为约束条件,采用变量松弛技术和Charnes-Cooper变换将非凸目标函数转化为凸形式,进而利用一维搜索方法找到最优功率分配权值。仿真结果表明了本文算法的有效性。

LTE-FDD双工模式下波束赋形技术中的DOA算法研究

基于DOA估计的算法是最适合LTE-FDD系统的下行信道协方差估计的方法。本文先建立了LTE系统上下行链路信道模型,通过对三种DOA算法理论进行研究和仿真分析,得到每种算法的性能和优劣。为弥补不足,提出了一种改进的DOA方案,能精确估计信号方向并且没有旁瓣干扰,还能使其容错性达到较佳的效果。

基于SOM-MQE模型的设备故障预警方法

借助机器学习算法进行设备故障预警是保证设备安全可靠运行的有效手段,但故障数据样本难以获取,成为相关设备推广应用的一大挑战。构建一种结合自组织映射网络(SOM)和最小量化误差(MQE)的SOM-MQE模型,提出基于SOM-MQE模型的设备故障预警方法。首先,划分训练集和测试集,用训练集的设备正常状态数据训练SOM模型;然后,将实时数据与SOM所有图元中的权值矢量作比较,根据MQE值确定设备的故障预警区间,从而判断设备是否需要故障预警。采用某航空发动机的全生命周期数据进行实验验证,表明SOM-MQE模型在进行发动机故障预警时能达到74.81%的准确率,满足在缺少明确故障标签数据的条件下设备故障预警准确率不低于70%的行业要求。SOM-MQE模型易于构建,检测速度快,适用于大多数实际工业场景。