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Quasispecies distribution of Eigen model
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作者 陈佳 李晟 马红孺 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第9期2600-2607,共8页
We have studied sharp peak landscapes of the Eigen model from a new perspective about how the quasispecies are distributed in the sequence space. To analyse the distribution more carefully, we bring in two tools. One ... We have studied sharp peak landscapes of the Eigen model from a new perspective about how the quasispecies are distributed in the sequence space. To analyse the distribution more carefully, we bring in two tools. One tool is the variance of Hamming distance of the sequences at a given generation. It not only offers us a different avenue for accurately locating the error threshold and illustrates how the configuration of the distribution varies with copying fidelity q in the sequence space, but also divides the copying fidelity into three distinct regimes. The other tool is the similarity network of a certain Hamming distance do, by which we can gain a visual and in-depth result about how the sequences axe distributed. We find that there are several local similarity optima around the centre (global similarity optimum) in the distribution of the sequences reproduced near the threshold. Furthermore, it is interesting that the distribution of clustering coefficient C(k) follows lognormal distribution and the curve of clustering coefficient C of the network versus do appears to be linear near the threshold. 展开更多
关键词 eigen model sharp peak landscapes similarity network clustering coefficient
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Role of Entanglement in Quantum Neural Networks (QNN)
2
作者 Manu P. Singh B. S. Rajput 《Journal of Modern Physics》 2015年第13期1908-1920,共13页
Starting with the theoretical basis of quantum computing, entanglement has been explored as one of the key resources required for quantum computation, the functional dependence of the entanglement measures on spin cor... Starting with the theoretical basis of quantum computing, entanglement has been explored as one of the key resources required for quantum computation, the functional dependence of the entanglement measures on spin correlation functions has been established and the role of entanglement in implementation of QNN has been emphasized. Necessary and sufficient conditions for the general two-qubit state to be maximally entangled state (MES) have been obtained and a new set of MES constituting a very powerful and reliable eigen basis (different from magic bases) of two-qubit systems has been constructed. In terms of the MES constituting this basis, Bell’s States have been generated and all the qubits of two-qubit system have been obtained. Carrying out the correct computation of XOR function in neural network, it has been shown that QNN requires the proper correlation between the input and output qubits and the presence of appropriate entanglement in the system guarantees this correlation. 展开更多
关键词 ENTANGLEMENT MAXIMALLY ENTANGLED State (MES) QUANTUM Neural network (QNN) eigen Basis QUANTUM Associated Memory (Qu AM)
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基于主成分分析和BP神经网络的车标识别 被引量:8
3
作者 宁莹莹 李文举 王新年 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第2期179-184,共6页
在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该... 在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该算法能有效提高车标的识别率,对光照和噪声有很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 数据降维 PCA 特征车标 BP神经网络
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基于相关特征矩阵和神经网络的异常检测研究 被引量:2
4
作者 李战春 李之棠 黎耀 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第7期19-21,58,共4页
文章描述了一个基于相关特征矩阵和神经网络的异常检测方法。该方法首先创建用户轮廓以定义用户正常行为,然后比较当前行为与用户轮廓的相似度,判断输入是正常或入侵。为了避免溢出和减少计算负担,使用主成分分析法提取用户行为的主要特... 文章描述了一个基于相关特征矩阵和神经网络的异常检测方法。该方法首先创建用户轮廓以定义用户正常行为,然后比较当前行为与用户轮廓的相似度,判断输入是正常或入侵。为了避免溢出和减少计算负担,使用主成分分析法提取用户行为的主要特征,而神经网络用于识别合法用户或入侵者。在性能测试实验中,系统的检测率达到74.6%,而误报率为2.9%。在同样的数据集和测试集的情况下,与其它方法相比,此方法的检测性能最优。 展开更多
关键词 异常检测 神经网络 相关特征矩阵
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采用深度信念网络的语音转换方法 被引量:2
5
作者 王民 黄斐 +2 位作者 刘利 卫铭斐 王明明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第15期168-171,216,共5页
对说话人语音个性特征信息的表征和提取进行了深入研究,提出了一种基于深度信念网络(Deep Belief Nets,DBN)的语音转换方法。分别用提取出的源说话人和目标说话人语音频谱参数来训练DBN,分别得到其在高阶空间的语音个性特征表征;通过人... 对说话人语音个性特征信息的表征和提取进行了深入研究,提出了一种基于深度信念网络(Deep Belief Nets,DBN)的语音转换方法。分别用提取出的源说话人和目标说话人语音频谱参数来训练DBN,分别得到其在高阶空间的语音个性特征表征;通过人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)来连接这两个高阶空间并进行特征转换;使用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到转换后语音频谱参数,合成转换语音。实验结果表明,与传统的基于GMM方法相比,该方法效果更好,转换语音音质和相似度同目标语音更接近。 展开更多
关键词 语音转换 语音个性特征 深度信念网络模型 高阶空间
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基于随机减量法的分布式结构模态参数识别 被引量:9
6
作者 逯静洲 Sung Han Sim +1 位作者 Billie F.Spencer Jr. 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期48-54,共7页
分区进行平行分析处理的技术已成为大型结构密集布置无线智能传感器网络检测结构系统的重要任务。提出基于随机减量法的分布式数据采集和模态识别方法。以两边简支板模型试验为例,采用ISM400无线智能传感器,通过自然激励法获得测试结构... 分区进行平行分析处理的技术已成为大型结构密集布置无线智能传感器网络检测结构系统的重要任务。提出基于随机减量法的分布式数据采集和模态识别方法。以两边简支板模型试验为例,采用ISM400无线智能传感器,通过自然激励法获得测试结构的响应信号,计算随机减量函数,然后运用特征系统实现算法提取系统的状态空间参数,并结合稳定图的方法剔除虚假模态,识别出结构的模态性能参数。以模态置信度为判据对比分析分布式算法与集中式算法的识别效果,结果表明两种算法吻合良好。 展开更多
关键词 随机减量法 分布式传感器网络 特征系统实现算法 稳定图 模态识别
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基于二值异或群的多轨迹识别算法
7
作者 朱洪亮 李锐 +2 位作者 辛阳 杨义先 徐国爱 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1033-1039,共7页
针对二值异或群循环轨迹集没有有效的识别算法的问题,进行了高效快速的多轨迹识别算法方面的研究。首先建立了多轨迹识别问题的数学模型,定义了一类新的轨迹——二值异或群循环轨迹,然后针对这类轨迹提出了一种新的识别算法,将求解与基... 针对二值异或群循环轨迹集没有有效的识别算法的问题,进行了高效快速的多轨迹识别算法方面的研究。首先建立了多轨迹识别问题的数学模型,定义了一类新的轨迹——二值异或群循环轨迹,然后针对这类轨迹提出了一种新的识别算法,将求解与基轨迹相异或的元素值的问题转化为求解轨迹特征位模式的问题,并在理论上证明了其正确性,通过这样的处理极大地提高了算法可操作性,最后将此算法应用于共享接入检测场景中并进行了验证。实验证明,此算法具有较高的准确度和误报容忍度,能较好地应用于网络监控和信息安全领域。 展开更多
关键词 多轨迹识别 二值异或群 特征位 共享接入 网络监控
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基于特征值分析的配电网多速率暂态仿真性能评估方法研究 被引量:9
8
作者 刘科研 叶华 +2 位作者 裴玮 邓卫 叶学顺 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期4088-4095,共8页
现代配电网暂动态特性呈现出复杂多变、多时间尺度等特征,对单一速率电磁暂态仿真在计算速度和精度方面提出了挑战,一般通过多速率仿真解决计算速度与精度这一矛盾问题。然而,现有的多速率仿真涉及的电网分区、时间步长计算、接口位置... 现代配电网暂动态特性呈现出复杂多变、多时间尺度等特征,对单一速率电磁暂态仿真在计算速度和精度方面提出了挑战,一般通过多速率仿真解决计算速度与精度这一矛盾问题。然而,现有的多速率仿真涉及的电网分区、时间步长计算、接口位置评估等缺乏理论量化依据支撑。针对这一问题,提出了全系统多速率状态空间矩阵的特征值计算方法,通过特征值瞬时评估多速率仿真的数值准确性与稳定性。进一步地,提出了基于改进节点法的全系统状态空间矩阵生成方法,可将其应用于大规模配电网离散矩阵的特征值计算。采用CIGRE 14节点中压配电网标准算例,通过特征值计算与仿真结果的比对,验证了所提特征值评估方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 多速率仿真 主动配电网 特征值计算 离散模型 数值准确性与稳定性
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面向英汉机器翻译的英语特征语义块处理 被引量:1
9
作者 董凌冲 李颖 池毓焕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第14期3260-3263,3267,共5页
针对当前英汉机器翻译软件未能充分理解源语句的问题,基于概念层次网络理论(hierarchical network of concepts,HNC理论),详细分析了在语句理解中起重要作用的英语特征语义块,分类讨论了其核心部分构成特点,并提出了相应的计算机处理算... 针对当前英汉机器翻译软件未能充分理解源语句的问题,基于概念层次网络理论(hierarchical network of concepts,HNC理论),详细分析了在语句理解中起重要作用的英语特征语义块,分类讨论了其核心部分构成特点,并提出了相应的计算机处理算法。与在线机器翻译结果的比较表明,该算法对源语句进行了更加深入的分析与理解,能够为英汉机器翻译提供技术支持。 展开更多
关键词 特征语义块构成 概念层次网络理论 英汉机器翻译 自然语言处理 句类分析
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基于网络全局结构关系的领域重要关键词提取与分析 被引量:2
10
作者 魏玉梅 滕广青 +1 位作者 马卓 庹锐 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第2期20-28,共9页
提取和分析领域重要关键词及其演化模式,对于探索和预测领域知识的研究重点和研究趋势具有重要的意义。论文采用特征分解的方法,提取领域知识网络中的重要结构成分,从网络全局结构关系的视角对领域中的重要关键词进行提取与分析。研究... 提取和分析领域重要关键词及其演化模式,对于探索和预测领域知识的研究重点和研究趋势具有重要的意义。论文采用特征分解的方法,提取领域知识网络中的重要结构成分,从网络全局结构关系的视角对领域中的重要关键词进行提取与分析。研究结果表明,在网络全局结构的视角下,领域中始终保持部分恒定不变的重要关键词;恒定关键词之间关联稀疏且包含具有结构洞特征的知识关联;新生的重要关键词遵循先成为重要结构再成为关联核心的涌现模式。 展开更多
关键词 知识网络 全局结构 特征分解 关键词提取 演化分析
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运用消息网络特征谱构造的Hash算法
11
作者 吴继康 于徐红 +1 位作者 邢辉 刘江涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第9期2372-2378,共7页
为减小Hash函数构造中由初值选取简单以及明文分块之间关联性不大造成的消息加密风险,提出一种改进的Hash加密方案。将明文消息转化为消息网络,利用网络特征值和特征谱作为混沌映射初值和扰动参数,获得加密的Hash值。仿真结果表明,该方... 为减小Hash函数构造中由初值选取简单以及明文分块之间关联性不大造成的消息加密风险,提出一种改进的Hash加密方案。将明文消息转化为消息网络,利用网络特征值和特征谱作为混沌映射初值和扰动参数,获得加密的Hash值。仿真结果表明,该方案在不损失其它性能的同时,安全性与效率性更高,针对明文消息分散性的伪造攻击和针对初值选取简单的穷举攻击具有更的优防御能力。 展开更多
关键词 复杂网络 特征谱 HASH函数 混沌映射 CHEBYSHEV映射
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浅析应用服务器异常节点检测问题
12
作者 崔超 《计算机光盘软件与应用》 2010年第6期56-57,共2页
网络异常检测是发现网络故障和安全问题,及时诊断排除网络运行中产生的故障,准确预测可能发生潜在问题的有效手段,如何快速有效地检测网络异常并提高检测可靠性已成为一大研究热点。本文利用特征空间方法分析的思路,研究了应用服务... 网络异常检测是发现网络故障和安全问题,及时诊断排除网络运行中产生的故障,准确预测可能发生潜在问题的有效手段,如何快速有效地检测网络异常并提高检测可靠性已成为一大研究热点。本文利用特征空间方法分析的思路,研究了应用服务器异常节点检测问题。 展开更多
关键词 网络管理 特征空间方法 异常节点计算 节点检测
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本征模在电源完整性分析中的应用 被引量:2
13
作者 张诚 周倩蓉 +1 位作者 曾燕萍 毛臻 《电子与封装》 2020年第3期33-36,共4页
针对日益复杂的多层基板电源完整性问题,提出了一种基于本征模分析所需频段内PDN(Power Delivery Network)阻抗大于目标阻抗的仿真设计方法。基于13层的AlN基板,利用AnsysSiwave电磁仿真软件提取电源分配网络的Z阻抗曲线,观察响应上是... 针对日益复杂的多层基板电源完整性问题,提出了一种基于本征模分析所需频段内PDN(Power Delivery Network)阻抗大于目标阻抗的仿真设计方法。基于13层的AlN基板,利用AnsysSiwave电磁仿真软件提取电源分配网络的Z阻抗曲线,观察响应上是否有谐振点。针对谐振点,利用本征模观察谐振频点的谐振分布,确认最大谐振位置。通过在最大谐振位置上加载去耦电容的方式将谐振频点移至高频,以此使电源Z阻抗满足目标阻抗需求。 展开更多
关键词 本征模 电源分配网络 谐振点 去耦电容 目标阻抗
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基于本征微观态分析的孤独症儿童脑功能网络异常机制研究
14
作者 刘天航 陈曦 +1 位作者 任昊达 廖旭红 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期776-784,共9页
基于神经影像的人脑连接组学研究表明,孤独症患者脑功能网络连接模式呈现异常特征.然而,以往研究主要集中在静态功能连接方面,孤独症患者脑功能网络连接模式的多样性及其异常特征仍有待进一步阐明.本研究采用45名6~10岁男性儿童(27名孤... 基于神经影像的人脑连接组学研究表明,孤独症患者脑功能网络连接模式呈现异常特征.然而,以往研究主要集中在静态功能连接方面,孤独症患者脑功能网络连接模式的多样性及其异常特征仍有待进一步阐明.本研究采用45名6~10岁男性儿童(27名孤独症和18名正常发育儿童)的静息态功能磁共振影像,开展了全脑功能活动时间序列的本征微观态分析.研究发现,正常发育儿童与孤独症儿童的全脑自发功能活动均由6个活动模态所主导.每个主导模态具有不同的空间分布特征,并且对应于一种功能系统依赖的连接模式.相较于正常发育儿童,孤独症儿童在第一、第二以及第四主导模态上呈现功能连接的异常增强或者减弱,主要涉及视觉网络内连接,以及背侧注意网络与额顶网络、默认网络和视觉网络之间的连接.这些结果表明,孤独症儿童脑功能网络的异常连接模式存在多样性,为深入理解孤独症脑网络异常机制提供了新颖见解. 展开更多
关键词 孤独症谱系障碍 儿童 磁共振成像 本征微观态 脑网络
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基于自组织神经网络的EVD杂波抑制算法
15
作者 史家琪 杨明磊 +2 位作者 连昊 叶舟 徐光辉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS 2024年第5期46-57,共12页
强杂波环境下慢速运动目标的杂波抑制一直是雷达领域的研究难点,通过子空间分解法来抑制杂波是一种常用的方法,但传统子空间分解法依赖于过往经验选取杂波基、自适应性差。基于K-均值聚类的SVD杂波抑制算法弥补了上述缺陷,然而当慢速运... 强杂波环境下慢速运动目标的杂波抑制一直是雷达领域的研究难点,通过子空间分解法来抑制杂波是一种常用的方法,但传统子空间分解法依赖于过往经验选取杂波基、自适应性差。基于K-均值聚类的SVD杂波抑制算法弥补了上述缺陷,然而当慢速运动目标与杂波在多普勒谱上接近或混叠时,这种算法的特征集区分度大幅下降,聚类结果变得不稳定。为此提出了一种基于自组织神经网络的特征值分解杂波抑制算法。首先,深入分析慢速运动目标和杂波、噪声的差异,利用回波信号矩阵特征值分解后得到的特征值和特征向量,提取针对慢速运动目标和杂波区分度高的特征来构建特征集。其次,采用受初始值影响小、聚类结果稳定的自组织神经网络进行聚类,自适应选取构造杂波子空间的杂波基,最后通过正交子空间投影来抑制杂波。仿真和实测数据结果表明该算法能有效抑制强静止杂波和慢速杂波,实现对慢速运动目标的检测,算法具有较强的稳健性和工程实用性。 展开更多
关键词 慢速运动目标 杂波 特征值分解 自组织神经网络
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自稳定的双目的特征对提取算法及其收敛性分析 被引量:1
16
作者 冯晓伟 孔祥玉 +1 位作者 马红光 安秋生 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期600-606,共7页
提出一种自稳定的双目的算法用以提取信号自相关矩阵的特征对.该算法可以通过仅仅改变一个符号实现主/次特征向量估计的转化,并且可以通过估计的特征向量的模值信息估计对应的特征值,从而实现特征对的提取.基于确定性离散时间方法对所... 提出一种自稳定的双目的算法用以提取信号自相关矩阵的特征对.该算法可以通过仅仅改变一个符号实现主/次特征向量估计的转化,并且可以通过估计的特征向量的模值信息估计对应的特征值,从而实现特征对的提取.基于确定性离散时间方法对所提出的算法进行收敛性分析,并确定算法收敛的边界条件.与已有算法对比的仿真实验验证了所提出算法的收敛性能. 展开更多
关键词 主成分分析 次成分分析 自稳定性 确定性离散时间 神经网络 特征对
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基于特征分解的知识网络结构关系提取 被引量:6
17
作者 栾宇 滕广青 +1 位作者 安宁 韩尚轩 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2019年第7期96-104,共9页
[目的/意义]对知识网络中结构关系的有效识别与提取,有助于从纷繁的数据中探测知识网络的拓扑结构及其演化模式。[方法/过程]本文提出一种基于邻接矩阵特征分解的知识网络结构关系提取方法。基于真实数据分别从静态结构关系提取和动态... [目的/意义]对知识网络中结构关系的有效识别与提取,有助于从纷繁的数据中探测知识网络的拓扑结构及其演化模式。[方法/过程]本文提出一种基于邻接矩阵特征分解的知识网络结构关系提取方法。基于真实数据分别从静态结构关系提取和动态结构演化两个方面,对特征分解法和传统关联频度法进行对比分析,并与Pathfinder算法进行对比。对基于特征分解法提取知识网络结构关系的有效性进行验证。[结果/结论]研究结果表明:特征分解法能够识别原始知识网络中的主要成分信息,能够准确识别低频次的对网络整体拓扑结构较为重要的关联关系,且提取方法灵活自由。 展开更多
关键词 知识网络 特征网络 特征分解 结构关系
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基于单扇区燃烧室试验的热声模拟方法研究及验证
18
作者 高贤智 王雄辉 +2 位作者 冯晓星 鄂亚佳 何沛 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期356-365,共10页
利用自主开发的热声网络模型研究了不同试验工况、出口边界条件、入口测量段长度对单扇区燃烧室试验台燃烧不稳定性的影响,并与试验结果进行了对比分析。结果表明:声学网络模型准确预测了不同试验工况的失稳频率。预测失稳频率与试验失... 利用自主开发的热声网络模型研究了不同试验工况、出口边界条件、入口测量段长度对单扇区燃烧室试验台燃烧不稳定性的影响,并与试验结果进行了对比分析。结果表明:声学网络模型准确预测了不同试验工况的失稳频率。预测失稳频率与试验失稳频率相差±10 Hz以内,误差在2%以内。前期单扇区燃烧室试验表明,当入口测量段为0.4 m时,发生燃烧振荡,当入口测量段为0.25 m时,未发生燃烧振荡。数值模拟表明只有当入口测量段长度在0.35~0.44 m之间时,才会激发自激燃烧振荡,这很好地解释了上述试验结果。 展开更多
关键词 燃烧不稳定 热声网络 特征频率 单扇区燃烧室 贫燃燃烧室
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