【摘 要】
：
利用一种改进的量子神经网络（IPSO-QNN）在时域上对语音信号进行降噪处理,重点改进了QNN所涉及到的学习算法.针对粒子群算法本身存在早熟的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法
论文部分内容阅读
利用一种改进的量子神经网络（IPSO-QNN）在时域上对语音信号进行降噪处理,重点改进了QNN所涉及到的学习算法.针对粒子群算法本身存在早熟的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法（IPSO）.通过对早熟粒子的速度和位置叠加随机数据,使其离开局部最优,从而使该算法具有更强的寻优能力.利用IPSO对量子神经网络的参数进行训练和学习,建立了比较高效的基于改进的量子神经网络的语音信号滤波器,并通过Matlab软件建立实验平台,实验结果表明,新算法充分利用了量子神经计算的快速性以及粒子群算法的全局寻优能力,从而使该
其他文献
结合阳逻电厂-汉口变500kV输电线路工程多回路塔的设计，介绍同塔多回路线路的优势及在工程设计中应考虑的问题。
在分析了当前供电企业人力资源管理现状的基础上，结合企业实际，提出了供电企业人力资源管理与开发的对策，着重从人才选用、人才激励、人才培养、人才评价四大机制创新方面进行了
针对一类范数有界不确定离散状态时滞系统,研究了系统时滞相关保性能控制问题.通过在李亚普诺夫函数的前向差分中引入零项式和松弛变量,得到了改进的系统保性能控制律存在的
针对野值点噪声对样本均值和协方差估计带来的不利影响,在线性鲁棒M位置估计方法的基础上,结合了核原理来估计协方差,提出了一种新型的鲁棒KPCA（核主元分析）算法.将所提出的算
从导电性能、热稳定性、耐腐蚀能力和施工等方面阐述铜材接地网要明显优于钢材接地网。并以220kV变电站接地网设计为实例，对铜接地网与钢接地网的经济性进行比较分析。
在用电高峰期，由于供电客户尤其是照明用户自身用电线路故障占有率的比例明显增大，给供电企业在抢修成本和人员配置等方面的压力也随之增大，关于客户要不要收入成本、需不需要实
以应急调度为背景，为了提高不同精度下的不确定信息处理能力，研究了变精度应急调度问题．针对多物资、多出救点、多受灾点和时变供求约束等特点，构建了应急时间最短、成本最少的多
在统计湖北电网各地市供电网络基本情况的基础上，进一步统计分析了全省各地区负荷快速增长的现象与原因，统计分析了设备缺陷和非停情况。从详实可靠的数据分析出发，找出了湖北省
研究了移动机器人轨迹跟踪控制问题,通过坐标变换将轨迹跟踪问题转化为误差系统的镇定问题.基于反馈线性化和变结构控制思想提出一种复合有限时间变结构线性化跟踪控制算法,
大多数已有应用都采用简单算法对图像进行整体处理,在去除噪声的同时也破坏了图像边缘和细节信息。为解决这一问题,首先分析了不同类型噪声对网格定位的影响,提出用分割线和面积均方根误差进行定量评价。然后提出用数学形态学与最大类间方差结合的方法去除高亮噪声。最后将该算法应用于出生缺陷的基因芯片噪声处理,并与其他几种去噪方法做了对比。实验结果表明,该算法实用、有效,并能最大限度地保留图像的有用信息。