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基于IID3的电子商务信息挖掘研究: 2008年; 文章设计了基于IID3的电子商务信息挖掘系统,并结合一个典型的电子商务案例进行了消费分析。IID3的优点在于:首先,与ID3相比,IID3在构造决策树之前使用了数据压缩技术,避免了在ID3中需要利用剪枝来加快分类速度、提高分类能力这一情形;其次,这一设计在保证决策树分类正确性的前提下,减少了用于训练的样本数量,使其计算的复杂性小于ID3。; 王玲肖海军郑兰先; 关键词：数据压缩决策树

无线网络中的一种基于小世界模型的路由协议被引量：4: 2008年; 最近,利用节点的移动性提升网络系统性能的方法引起了不少关注。这些方法已经被运用于包括移动Adhoc网络(MANET)、无线传感网络(WSN)和容忍延时网络(DTN)在内的一些新兴网络中,他们都认为节点是随机或者可控移动的。为了达到优化或平衡包括延时、平均中继节点数目和移动距离在内的一些度量参数的目的,本文提出了一种基于小世界模型的路由协议(SWR)。通过分析,该协议只有多对数数量级的中继节点,大大减少了报文传输过程中中继节点的数量。文中定义了短链接与长链接的概念,其中每一节点与其最邻近的节点之间存在"短"链接,而与其他遵循某一概率分布的节点间存在着"长"链接。短链接通常是无线链接,而长链接通常是利用移动节点来实现的。本文在网络规模、使用数据搭乘者、多重长链接和等待移动节点时间方面进行了分析。通过仿真结果,我们对各方面性能进行了评估。; 胡福林肖海军; 关键词：移动性路由协议

基于惩罚函数的谐波信号个数估计: 2009年; 在加性噪声情形下,惩罚函数方法是一种简洁有效的谐波信号个数估计方法。本文将此方法用于乘性和加性噪声并存情形,通过最小化目标函数得到谐波信号个数的估计,并且证明了估计的一致性。模拟实验也证实了该算法在乘性和加性噪声并存情形依然有效。; 刘园园边家文刘永凯付红伟王莹; 关键词：惩罚函数谐波信号

网络服务中基于可信计算平台的信任管理被引量：1: 2008年; 提出了基于可信计算平台的信任管理方案,除了对用户的信任状检查以外,还需要对可信计算平台也进行身份和权限的检验。将可信计算平台的信任状按粒度分为三类并将安全策略进行相应的分类,最后在网格环境下分析提出的方案。; 胡福林肖海军; 关键词：信任管理可信计算网络安全

HT-LSM的欠定混合盲信号分离方法的研究被引量：2: 2010年; 利用Hough变换可以检测观测空间中的直线方向从而确定混叠矩阵的方法,提出了欠定盲源分离中估计混叠矩阵的一种新算法——HT-LSM算法。该算法在介绍欠定盲信号分离基本原理的基础上,介绍基于Hough变换的盲信道估计算法,并将改进后的Hough变换与最小二乘法相结合,在不影响检测结果速度的同时又进一步提高了检测精度,应用到欠定语音信号分离中,取得了良好的实验效果。; 王莹李宏伟付红伟; 关键词：HOUGH变换最小二乘法

一种基于非线性PCA的卷积混合盲源分离算法被引量：9: 2008年; 本文针对卷积混合的盲源分离,首先提出了一种基于非线性主成分分析(PCA)的准则,然后推导出了一种递推最小二乘(RLS)算法.该算法为时域盲源分离算法,分为两个阶段,第一阶段为混合信号的白化,第二阶段为基于白化信号的RLS迭代.新算法不存在频域算法在每个频点的幅度与次序不确定性的问题,具有较快的收敛速度.文中最后通过仿真试验验证了本文算法的有效性.; 马丽艳李宏伟; 关键词：盲信号分离卷积混合

基于贝叶斯MCMC方法的VaR估计被引量：3: 2010年; 文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。; 赵岩李宏伟彭石坚; 关键词：在险价值极值理论 GIBBS抽样

复杂噪声背景中二维谐波恢复的循环小波累积量方法被引量：2: 2009年; 讨论一种新的复杂噪声背景下的二维谐波恢复方法。循环统计量方法基于傅立叶变换,为了解决循环统计量方法分辨率低的缺陷,提出了基于循环小波累积量的新方法,利用小波的灵活性,通过一个可调参数可以改善算法的性能。最后仿真试验验证了本文所提算法的有效性。; 刘永凯张守成王莹刘圆圆; 关键词：小波变换乘性和加性噪声分辨率

BSS algorithm for dependent signals using Cook's nonGaussianity measure被引量：1: 2008年; Based on the generalization of the central limit theorem(CLT) to special dependent variables, this paper shows that maximization of the nonGaussianity(NG) measure can separate the statistically dependent source signals, and the novel NG measure is given by Cook's Euclidean distance using the Chebyshev-Hermite series expansion. Then, a novel blind source separation (BSS) algorithm for linear mixed signals is proposed using Cook's NG measure, which makes it possible to separate statistically dependent source signals. Moreover, the proposed separation algorithm can result in the famous FastICA algorithm. Simulation results show that the proposed separation algorithm is able to separate the dependent signals and yield ideal; Wang, Fasong Li, Hongwei Li, Rui

基于变学习速率的自适应ICA算法: 2008年; 学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。本文建立了学习速率与相依性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础本文提出了一种新的变学习速率的自适应ICA算法。该算法具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,克服了传统算法在稳态阶段步长调整过程中的不足,而且具有很快的收敛速度。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的性能。; 王莹张守成刘永凯刘圆圆; 关键词：自然梯度学习速率

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