正则化训练的神经网络与粗集理论相结合的股票时间序列数据挖掘技术

论文提出将正则化神经网络与粗集理论相结合应用于股票时间序列数据库的数据挖掘.首先对时间序列数据库进行预处理,除去高频干扰信号,然后将股票时间序列数据按照收盘价的变化趋势分割成一系列静态模式,每种模式代表股票价格的一种行为趋势(上涨或下跌),把决定各种模式的相关属性组成一系列信息,形成一个适用于粗集方法的信息表.然后使用正则神经网络对信息表进行学习,用粗集理论从正则神经网络所存储的知识中抽取规则,得到的规则可以用于预测时间序列在未来的行为。该方法融合了正则神经网络优良的泛化性能和粗集理论的规则生成能力,实验表明,该方法预测效果比较准确。     

基于核稀疏编码的阵发性房颤检测

阵发性房颤(PAF)是一种具有偶发性的心律失常,其较高的漏检率导致心脏相关疾病的增加。该文提出了一种基于核稀疏编码的自动检测方法,可以仅根据较短RR间期数据识别PAF发作。该方法采用特殊几何结构来分析数据高维特性,通过计算协方差矩阵作为特征描述子,找到蕴含在数据中的黎曼流形结构;然后基于Log-Euclid框架,利用核方法将流形空间映射到高维可再生核希尔伯特空间,以获取更准确的稀疏表示来快速识别PAF。经麻省理工学院-贝斯以色列医院房颤数据库验证,获得98.71%的敏感性、98.43%的特异度和98.57%的总准确率。因此,该研究对检测短暂发作的PAF有实质性的改善,在临床监测和治疗方面显示出良好的潜力。     

滑动窗口脉冲抑制滤波用于心电间期序列坏点去除

提出了一种基于滑动窗口脉冲抑制滤波器算法,首先通过设置滑动窗口将心电间期序列分段,计算每段上对应的脉冲抑制滤波器;然后利用信号增强技术对脉冲抑制滤波器进行增强,扩大坏点与正常点之间差异;最后设置合适的阈值,将心电间期序列中坏点去除。利用MIT-BIH数据库试验对比了本文算法和脉冲抑制滤波器算法,结果表明,本文算法简单易操作,能够消除心电间期序列中非平稳趋势的影响,对坏点检测的灵敏度和特异性分别提高至95.24%和99.83%,能够有效地去除心电间期序列坏点。     

立体声信号相位差电平差测试仪

提出了一种立体声信号相位差电平差测试仪的设计方法。用单片机为控制核心,主要由相位差检测模块、电平差检测模块、频谱分析及处理模块、电源模块、键盘和显示模块组成。将LR立体声信号经频谱分析、整形及占空比检测电路进行处理,采用过零鉴相法,通过测矩形波占空比,实现相位差的测试。将LR信号用AD736专用芯片实现AC/DC转换,通过单片机编程,得到LR电平差。试验数据表明该仪器实现了LR信号相位差电平差的测试,且具有较高的测试精度,并能存储和显示相关信息。本设计具有创新性和实用性,为高质量立体声广播和研发制造高质量音响设备奠定了基础。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断研究

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于容差模拟电路故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

基于CLDNN的物联网设备个体识别

针对目前个体识别中特征工程存在信号序列长、特征鲁棒性差等问题,研究了基于深度神经网络的个体识别技术。借鉴语音识别中的卷积长短时全连接神经网络(CLDNN),通过卷积神经网络提取信号的局部幅度特征,通过长短期记忆网络提取信号的全局时域特征,使用全连接网络实现特征图到设备标签的映射。在视距(LOS)信道下,采集8台LoRa调制的无线数传电台数据,加入高斯白噪声进行仿真测试。仿真表明,本文所提方法在信号序列长度为2 048点和低信噪比(0 dB)时,模型准确率达到95%;此外相较VGG16模型,本模型参数更少,在物联网设备部署方面具有一定的应用前景。     

辐射源个体识别的一种可解释性测试架构

由于射频信号种类多,电磁环境复杂,特征提取难度大,现有的基于人工特征的射频辐射源个体识别方法的鲁棒性、适用性难以满足应用需求。数据驱动的深度学习方法虽然可以提供更灵活的辐射源个体识别模式,但深度学习方法自身可解释性差,而且缺乏通用测试模式来评价一个深度学习方法的优劣。本文在电磁大数据非凡挑战赛目标个体数据集的基础上,探索了基于该数据集的深度学习模型测试方法,提出面向辐射源个体识别神经网络模型的通用测试系统架构。该构架通过信号特征遮掩、生成对抗网络(GAN)、欺骗信号汇集、信道模拟等方法构造仿真测试样本,并把测试样本与原样本数据导入深度模型进行识别结果对比测试。基于测试结果分析了深度模型聚焦的信号关键特征位置,分析模型的鲁棒性,揭示信道环境对识别性能的影响,从而解释了深度学习网络模型的性能。     

混沌背景下基于RBF神经网络的弱信号检测

弱信号检测问题是目标检测中一个重要的研究内容。通常，采用贝叶斯(Bayes)方法来检测目标信号的存在。在本文中利用背景信号为混沌这一先验信息，采用了RBF神经网络对模拟产生的淹没在混沌背景中的暂态信号进行检测，并将该方法与采用BP神经网络时的检测性能进行了比较。仿真实验结果表明，基于RBF神经网络的检测性能优于BP神经网络。     

模糊算法在心律失常病类判别中的应用

本文针对分枝逻辑法的缺点,提出了一种快速心律失常病类判别的模糊数学方法.该方法使用S型和Z型隶属函数将心电RR间期和QRS波宽度两个参数模糊化,并通过计算其对于正常以及室早和房早等心律失常病类的隶属度,来对心律失常进行分类.使用MIT-BIH心电数据库和实测数据对其进行测试的结果表明,可以有效地进行准确、快速的心律失常病类判别.     

基于BP神经网络的直扩信号扩频码盲识别

针对微弱直扩信号的盲检测与估计问题,在接收方未知发送方扩频序列的前提下 ,提出了一种恢复直接序列扩频（DSSS）信号扩频码的方法。该方法基于反向传播（B P）神经网络,它的输入是接收到的信号,而其期望输出是和输入相同的信号,根据误差反 向传播来有监督地调节神经网络,网络达到收敛时根据第二层权值的符号函数值即可盲估计 出扩频码序列。实验结果表明,即使是在负信噪比情况下,该方法也能得到一个很好的估计 效果。     

近红外光谱技术在水果品质无损检测中应用的研究与现状

简单概述了我国水果产业的发展现状,着重阐述了国内外利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的最新研究进展,分析了当今研究中存在的问题,并对利用近红外光谱技术进行水果检测的前景进行了展望,提出了一些建议。     

星载差分吸收光谱仪转动部件测试系统设计

基于星载差分吸收光谱仪转动部件控制需求,设计了星载光谱仪转动部件的测试系统。采用微动开关复位加定步的电机运动方式实现电机的精确定位。采用脉冲调制（PWM）的方式实现驱动电流的精细调节。并搭建平台对系统进行重复性测试,实验结果表明,测试系统具有较高的可靠性和稳定性,能够满足光谱仪的精确定位要求,使电机在工作寿命内按计划完成定标工作。     

电子技术基础实验课程混合式教学设计

近年来,在线学习掀起了一场席卷全球的教育革命,MOOC/SPOC、翻转课堂、混合式教学对高等教育带来了前所未有的冲击。电子技术基础实验课程地位特殊,传统教学方式已无法满足创新性人才培养的需要,文章从其教学特点出发,提出了“线上教学+自主实验+翻转课堂”的混合式教学模式,同时还阐述了与此密切相关的集约化线上教学资源平台、智能化翻转教学环境以及多元化过程性考核评价机制三个重要环节。经研究发现,学生的课堂主动参与度、自主学习能力、创新思维能力、动手实践能力以及教师的教学创造力得到全面提升。教学环境支持课堂互动和全周期教学行为数据采集,体现了教学过程的信息化、教学实施的精准化和教学评价的客观化,实现了信息技术与实验教学的深度融合。     

Sn-Zn-Ag系无铅钎料焊接性能研究

讨论了电子软钎料的钎焊性能及其影响因素，并采用铺张面积法对Sn-Zn-Ag系钎料钎焊性能进行评估。钎料的钎焊性能很大程度上取决于钎料对基板的润湿性能，而润湿性能与液态钎料在基板上的液、固、气三相界面的界面张力有关。对润湿角(θ)与铺展面积(S)之间的关系进行了探讨。     

浅析信息化时代下上市公司规模经济的发展

上市公司为了增强市场竞争力,不断扩大生产规模,追求规模经济,但是由于我国较低生产力水平、政府干预、体制等原因,上市公司的规模经济效果并不明显。同时,20世纪90年代以来,科学技术的日益发展,改变了企业发展的外部环境和条件,使得规模经济的实现方式发生了新的变化。在信息化时代下,规模经济理论需要进一步创新和拓展,企业按照新形势来选择合适的经济规模。     

非同相口径场瞬态辐射的计算

利用电磁脉冲的口径瞬态辐射场计算公式,针对圆形口径的线性相移、平方律相移等非同相口径场情况,计算了辐射高斯脉冲时的能量方向图、半能量波瓣宽度、面积利用系数等参数.计算表明,对于圆形口径非同相口径场,最大辐射场的方向为口径面法线方向,同时能量方向图关于口径面法线方向对称;随着口径的增大,波瓣变窄,无副瓣;随着平方律相移的滞后参数的增加,波瓣变宽,主瓣不分裂.     

压电双晶片动态机电耦合特性分析

基于压电双晶片本构方程，采用机电耦合系数的一种新的“更为合理的定义方法，分析了动态情况下悬臂梁式双晶片执行器或换能器的机电耦合特性，仿真了分析了机电耦合特性与器件材料，几何尺寸以及信号频率之间的关系，结果表明，机电耦合系数随双晶片几何尺寸及信号频率起伏变化，起伏幅度随信号频率的增大而减小，随双晶片长度厚度比的增大而减小。     

Ne原子2P_j能级寿命的测定

提出了一种测量原子高激发态能级寿命的简单方法，该方法采用与能级寿命同数量级的光脉冲二步激励样品，测量光电流信号与探针脉冲延时的关系，在四能级模型基础上，通过计算机模拟，求得结果，与其他方法所得结果一致。     

两种自适应杂波抑制技术的比较：AMTI及ADPCA技术性能的分析和比较

本文在讨论机载雷达地面杂波回波的基础上，分析了ＡＭＴＩ和ＡＤＰＣＡ系统的性能。对这两个系统从原理上，并利用计算机模拟结果及实验结果进行了比较。本文将有助于工程实现。     

杂质吸收对光子晶体滤波器设计的影响

为了研究杂质的吸收对光子晶体滤波器设计的影响,引入复折射率并利用特征矩阵法,计算了滤波透射峰的峰值和半峰全宽。滤波透射峰的峰值随杂质的消光系数增加而迅速减小,滤波通道透射峰的半峰全宽随消光系数增加而增大,滤波透射峰的峰值和半峰全宽都随吸收杂质的光学厚度的增加而减小。结果表明,设计光子晶体滤波器时,必须考虑杂质吸收这一重要因素,应选择消光系数小于0.002的掺杂材料,并且杂质的光学厚度应设计在2(λ0/4)左右。