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题名基于拉伸因子图的低复杂度贝叶斯稀疏信号算法研究
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作者
卞孝丽
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机构
郑州财税金融职业学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期135-139,共5页
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文摘
建立加性高斯白噪声的线性数学模型,针对此模型对基于稀疏贝叶斯学习的消息传递算法进行研究。对传统的因子图通过添加额外的硬约束节点得到改进的因子图,然后在改进的因子图中利用联合BP-MF规则,提出低复杂度的BP-MF SBL算法。为了进一步降低复杂度,在BP-MF SBL的基础上提出近似BP-MF SBL算法。仿真结果表明与向量形式的MF算法相比,所提方法复杂度低,且性能有所提升;与标量形式的MF算法相比,在复杂度相似的情况下,所提方法的性能更好。
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关键词
加性高斯白噪声
稀疏贝叶斯学习
拉伸因子图
低复杂度
bp-mf
SBL算法
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Keywords
Additive Gauss white noise
Sparse Bayesian learning
Stretched factor graph
Low complexity
BP -MF SBL algorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名中频淬火控制系统的基于PSO的BP网络仿真研究
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作者
蔡兵
胡荣玉
王培元
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机构
襄樊学院物理与电子信息技术系
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出处
《襄樊学院学报》
2008年第8期49-51,共3页
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文摘
针对中频淬火传统的控制策略问题,提出一种新的控制策略——基于PSO的BP神经网络.MATLAB仿真表明,此控制策略控制精度高,可靠性高.
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关键词
MATLAB
中频淬火
PSO
BP神经网络
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Keywords
MATLAB
MF quenching
PSO
BP neural network
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分类号
TG156.3
[金属学及工艺—热处理]
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