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随着电力用户数据复杂程度不断增大，为了改善人工处理海量复杂文本数据的低效方式，以及解决现有聚类方法存在的寻优能力差、紧凑性不......
贝叶斯网络可以有效地表示知识的不确实性,同时可以进行高效地概率推理,它被广泛应用于数据挖掘、目标检测、故障诊断、文本分类等......
近年来，大多数基于深度学习的图像超分辨率（super-resolution， SR）重建方法主要通过增加模型的深度来提升图像重建的质量，但同时也带来......
近年来,第五代移动通信系统（Fifth Generation,5G）在全球范围内的逐渐普及不断刺激着移动互联网的发展,越来越多的无线移动设备和服......
随着移动通信与宽带无线接入技术的融合,高移动性场景,例如高铁和车辆到车辆（Vehicle-to-Vehicle,V2V）场景,成为了第五代（5th Generat......
随着无人机产业快速发展,在充分考虑到无人机在各个领域的迫切需要的前提下,如何解决由无人机滥用带来的安全隐患,对低空领域采取......
工业软件的命运随着工业4.0革命的进行发生了巨大的改变。由于软件的重要性与日俱增,软件已经成为许多工业产品创新的主要驱动力。......
随着社会的发展,人类已经进入到了复杂网络时代。复杂网络的蓬勃发展既给人类社会带来了便利,也带来了很多负面影响,如少量的破坏......
2D人体姿态估计的研究目标是准确检测并定位图片中人体的所有关键点,例如,膝盖,脚踝等,是当前计算机视觉领域的一个研究热点。近年......
近年来，基于弱标签音频数据的弱监督学习已经成为声音事件检测中的热点研究问题。该文主要针对声音事件检测中的弱监督学习问题、普......
达成对更高数据传输速率的支持是新一代移动通信系统(Beyond 3G/4G)的首要目的。正交频分复用(OFDM, Orthogonal Frequency Divisi......
在无线信道环境中可靠、高速的数据传输是无线通信系统主要目标。正交频分复用(OFDM)技术具有抗多径衰落和时延弥散，并且保持较高的......
第四代移动通信系统(4G)高容量、高质量和高移动性的要求对信道估计和信号检测技术提出了非常严格的要求,而复杂多变的移动通信信......
本文基于统计信号处理理论,研究了分布式多天线即多输入多输出(MIMO)系统及其与正交频分复用(OFDM)结合系统的同步参数估计问题,以......
无线通信技术作为信息技术的重要组成部分，已经成为现代通信技术中最活跃的技术领域。对无线通信的研究虽然取得了很大进展，但是无线......
随着隐身技术的不断发展、目标机动性能的不断增强以及现代电子战技术的广泛应用，传统跟踪系统面临的挑战日益严峻。本文以主被动目......
一直以来,纹理的分析和应用是图像处理领域的一个非常重要的研究方向。纹理分析可以对纹理的性质做出定量的分析和描述,主要被应用......
信息技术和存储能力的跨越式发展为人们提供了更多选择空间的同时,也带来了信息过载(information overload)等问题。为了帮助人们......
通信调制模式从最早的调幅、调频等模拟调制模式演变到多阶数字调制模式,为不同的通信系统提供了极其灵活的信号传输方法。结合近......
近些年来,通信技术的高速发展催生了移动终端市场的繁荣景象,各种移动设备层出不穷。5G网络的提出更是揭开了“万物互联”的时代序......
分类作为机器学习中基本的问题之一,受到了众多研究者的广泛关注。至今研究者们已提出了很多解决分类问题的模型和算法。其中有一......
为了解决雷达高分辨距离像识别系统对训练样本需求量过大的问题,提出了一种有限样本条件下的目标识别新方法。分析了距离像频谱幅......
图像分割主要是指将图像划分并标记成各具特性的不同区域并提取出感兴趣目标的技术，其研究多年以来一直受到人们的高度重视。由于待......
基于距离（也称为度量）的层次聚类算法自出现以来，在生命科学、信息科学、计算机等领域发挥着重要作用。其一方面能够完成对数据进行聚......
文章首先概述了当前网络调研的现状,接着引入K均值和基于模型的EM聚类方法来分析网络调研数据,进而研究了影响网络调研聚类分析的......
从已知的蛋白质序列数据出发, 预测蛋白质的功能是生物信息学研究的一项重要任务. 常见而有效的一种方法是将蛋白质按照其序列特征......
针对在双选信道下OFDM系统需要同时获取精确的载波偏移和信道状态信息,而采用贝叶斯MAP算法进行联合载波频率偏移和信道状态估计复......
本文根据烟草行业对原料数据综合分析的实际需要，结合机器智能学科中半监督体系内的Co-training方法进行理论和应用分析。本文在理......
针对传统交互图像分割方法需要同时标注背景和前景的问题,提出一种新的交互图像分割方法——正例半监督学习图像分割。该方法结合......
提出一种基于尺度恒定特征转换(SIFT)的偏移均值向量(Mean Shift)算法,用于视频监控场景中的目标标定。SIFT特征可以实现不同帧图......
基于有限混合模型的聚类算法具有以下缺陷：聚类结果依赖于模型的初始化参数;聚类结果容易收敛于局部最优;聚类过程无法决策聚类数量......
针对雷达测量系统因野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种期望最大化去偏转换量测卡尔曼滤波(EMDCMKF)。先对目标量测去偏转......
为了实现自动确定类别数的高精度遥感影像分割,提出一种自适应类别的层次高斯混合模型(Hierarchical Gaussian Mixture Model,HGMM......
正确检测消隐点是计算机视觉中实现相机标定、自动导航等任务的重要前提。以前的消隐点检测方法或者基于Hough变换理论,或者基于统......
网络时延是重要的网络性能指标,端到端网络时延推测能够克服传统的基于路由器或者路由器协作的网络测量技术的弊端。在网络拓扑已......
寻找序列中的最近子串对挖掘基因中特殊的功能位点和了解基因调控关系有着重要意义。提出了一种新的基于种子集求精的改进的期望最......
在包含位置信息的签到记录中,每条记录仅包含名称和位置（经纬度）两个属性.传统的名称消重算法通过匹配实体的属性值或者计算实体间的......
由于大气中存在各种微粒分子,无线激光通信系统经过大气信道后,受到大气湍流中光强闪烁现象引起的光强起伏的影响,引起激光功率的......
在MIMO-OFDM系统下提出一种最大后验概率（MAP）信道估计算法.该算法利用期望最大化（EM）算法把MIMO信道估计分解为一系列独立的SISO信道......
在基于无线传感器网络的参数估计中,每个节点在数据采集、存储、处理和传输等方面的能力是有限的。二值传感器网络中的每个节点只......
针对K分布杂波背景下的宽带分布式目标检测问题,提出了一种基于期望最大化算法和拟合优度检测方法的检测算法.该算法利用期望最大......
针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题,本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿......
为了准确有效地实现自然图像的压缩感知重构,提出一种使用拉普拉斯尺度混合(Laplacian Scale Mixture,LSM)先验的结构化近似消息传......
最大后验概率信道估计算法应用于多输入多输出一正交频分复用（MIMO-OFDM）系统时需要大规模的矩阵求逆和乘积运算，且系统数据传输效率......
针对K-均值聚类不能有效应用于散点图聚类的缺陷,引入混合高斯模型,设计期望最大化的似然方程,计算数据记录属于各个聚类的似然值,......
提出了一种用于数字视频广播（DVB）系统的基于期望最大化（Expectation—Maximization，EM）原理的频偏和信道联合估计方法。该方法只需要部......
