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考虑融合算法与交叉熵的毕达哥拉斯决策模型_宋娟

针对专家评价信息为毕达哥拉斯模糊数并且属性值信息存在相互关联的多属性决策问题,定义了广义的毕达哥拉斯运算法则,并结合几何Heronian平均,提出了毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均(PFGHM)算子;基于对数函数设计了新的毕达哥拉斯模糊交叉熵用于衡量信息之间的差异性;构造了基于PFGHM算子和交叉熵的毕达哥拉斯决策模型,并通过高校引进人才团队的选择实例验证模型的可靠性。

  • 2021-05-06
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基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法_黄兆标

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光通信(VLC)室内定位系统,并通过结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统扩展性。首先,每个发光二极管(LED)的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器(PD)接收灯光信号,并根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度(RSS),以此提高信道容量并增强系统抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为进一步提高精度,引入k最近邻(KNN)思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位坐标。在1 m×1 m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统的实验测试。结果表明,提出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2 cm左右,其定位精度相比于传统三边定位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。

  • 2021-04-29
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基于改进2D_ESPRIT算法的二维GTD模型参数估计_张小宽

针对经典2D-ESPRIT算法在估计基于几何绕射理论的二维GTD模型参数时受噪声影响较大这一问题,提出了一种改进的2D-ESPRIT算法,有效提高了算法的抗噪性能与参数估计性能。改进算法在经典2D-ESPRIT算法的基础上,首先通过构建交换矩阵,得到含有原始数据Ee共轭信息的另一矩阵Y;其次在通过自相关与互相关处理、叠加取平均,得到新的协方差矩阵R;最后对协方差矩阵解算,估计得到二维GTD模型各参数值。仿真实验表明,改进2D-ESPRIT算法抗噪性能要优于经典2D-ESPRIT算法,在信噪比较低的情况下,改进2D-ESPRIT算法估计得到的模型参数精度更高,性能更稳定。文中还针对其他因素(如矩阵束参数及配对标量β值)对模型参数估计精度的影响进行了探究,为后续仿真实验提供了参考。

  • 2021-04-30
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基于AdaBoost算法的炉芯温度预测模型_王坤

为了更好地检测炉缸工作状态的变化,运用AdaBoost集成算法建立了炉芯温度提前预测模型。通过提前预测炉芯温度,可以捕捉炉缸状态的变化趋势,便于操控者及时调整。收集了承钢4号高炉相关参数的实时数据,以时间为轴进行整合对应,使用拉依达准则进行粗大异常值的检验,线性插值法进行空缺值的填补,再利用相关性系数对输入参数进行冗余剔除,最后运用AdaBoost集成树模型进行预测,发现其预测效果较之单棵决策树模型要更加精准。

  • 2021-04-30
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基于多元线性回归算法的5G基站能耗模型_帅农村

5G基站能耗高,对运营商的网络运营成本带来较大的压力。优化了5G基站能耗测试方法和业务加载方法,获取了大量现网5G基站能耗和无线利用率关系的实测基础数据。基于多元线性回归算法,构建了不同场景下的5G基站能耗模型,能耗模型拟合优度达到0.99以上。

  • 2021-04-30
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5G智能急救白皮书-V1.0

据统计,全国平均每 10 秒就有一人死于心脑血管疾病,每 25 秒就有一人死 于车祸,平均每天有 150 人死于溺水,第一时间实施急救至关重要。从医学角度 讲,急救医学包括:院前医疗急救、院内急诊室、危重病人监护病房(ICU)三部 分。其中,院前医疗急救是指将急、危、重症患者从现场急救到送达医院过程中 的医疗救护,包括:现场抢救、途中医疗监护、同接收医院交接三个重要环节。 院前医疗急救具有时间紧迫性、环境不确定性,专业多样性、操作复杂性等特点。 然而,我国院前急救模式尚处于起步阶段,体系无统一标准,并且我国绝大部分 急救中心集中在城市地区,可覆盖农村地区的急救中心较少,随车医务人员及设 备配备水平也普遍低于城市地区;宏观数据表明,城市与农村急救中心数量比例 大致为 2:1

  • 2021-04-25
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EM算法在神经机器翻译模型中的应用研究_杨云

传统的机器翻译模型的性能受限于双语平行语料库的规模,仅使用单语数据的无监督机器翻译方法难以有效保证模型性能的稳定。针对该问题,提出一种联合EM算法的自动语料扩充方法。利用生成的单语料结合原数据集构建平行语料,进行模型的迭代训练。根据部分双语语料初始化预训练两个单向Transformer模型;通过联合EM算法进行模型优化;通过逐渐减少训练数据的翻译损失来迭代更新两个相对翻译任务上机器翻译模型。实验结果表明,基于单双语料混合的EM迭代训练方法相比使用全双语数据的监督机器翻译方法和仅使用单语数据的无监督机器翻译方法,在中英机器翻译任务上具有更好的表现。

  • 2021-04-25
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于广军儿童互联网医院的实践探索

◆以患者需求为导向,创新服务模式。根据患者对优质医疗服务的需求,借助互联网技术优势,优化医疗服务流程,拓展医疗服务内容,提高医疗服务可及性,为患者提供连贯性医疗服务。 ◆以制度建设为基础,保障质量和安全。把健全互联网医院管理制度作为推动“互联网”医疗服务高质量发展的重要保障,强化责任,严格监管,确保互联网医疗服务质量与安全。 ◆以医改要求为目标,落实分级诊疗。把医疗服务改革与国家医改要求相结合,创新医疗事业发展理念,依靠互联网技术,与基层医院共享医疗资源,推进落实分级诊疗。

  • 2021-04-23
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