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针对模式分类中特征选择问题,为去除冗余特征,提高分类准确率,提出一种基于ReliefF算法、Fisher比率算法和马氏距离算法的多准则排序融合的特征选择方法。动态结合上述3种单准则特征选择法的优点,实现对多个评价准则的综合利用。以Ionosphere标准数据集和高速列车转向架故障数据集为研究对象进行实验仿真,仿真结果表明,相比于单准则特征选择法,该方法能更有效地降低特征维数,具有更高的分类性能。 相似文献
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当IP语音包的网络时延抖动较小时,一般的语音缓冲算法可以得到较好的语音质量.当网络中存在突发大时延时,就会出现极大丢包率或极大端到端时延,从而难以获得好的语音质量.为此,提出针对突发大时延下的自适应语音缓冲算法.通过估算网络平均时延和学习语音包经过的网络路径上的状态,来确定需要控制端到端时延大小和语音包的丢包率,动态调整Jitter Buffer队列的最小深度和最大深度,从而可以尽量减小语音裂缝(gap)的出现.通过基于听觉模型的客观音质评价(PESQ)仿真计算以及在实际语音网关设备中的应用表明算法对语音通信质量有一定的改善作用. 相似文献
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针对无人平台测控数据通信安全问题,提出了一种测控协议逆向分析模型.模型采用数据挖掘方法对通信报文中的协议格式和语义信息进行分析,主要采用改进BF(Brute-Force)算法和AP(Affinity-Propagation)算法进行模式串匹配和关联规则提取,以提取协议初步格式;采用序列比对技术中改进SW(Smith-Waterman)算法,结合监测状态数据对格式和语义信息作进一步分析.通过仿真实验模拟协议逆向分析了所需要的无人平台与基站的通信数据和雷达监测状态数据;根据协议逆向模型仿真试验结果可得到100%的协议格式识别率和90.9%的语义识别率,结果证明了提出的逆向分析模型的有效性. 相似文献