2024年11月28日
星期四
|
欢迎来到维普•公共文化服务平台
登录
|
进入后台
[
APP下载]
[
APP下载]
扫一扫,既下载
全民阅读
职业技能
专家智库
参考咨询
您的位置:
专家智库
>
>
国家高技术研究发展计划(2008AA012227)
作品数:
1
被引量:1
H指数:1
相关作者:
吴乐南
靳一
王继武
更多>>
相关机构:
东南大学
更多>>
发文基金:
国家自然科学基金
国家高技术研究发展计划
更多>>
相关领域:
电子电信
更多>>
相关作品
相关人物
相关机构
相关资助
相关领域
题名
作者
机构
关键词
文摘
任意字段
作者
题名
机构
关键词
文摘
任意字段
在结果中检索
文献类型
1篇
中文期刊文章
领域
1篇
电子电信
主题
1篇
支持向量
1篇
支持向量机
1篇
向量
1篇
向量机
1篇
检测器设计
1篇
SVM
1篇
EBPSK
1篇
IM
机构
1篇
东南大学
作者
1篇
王继武
1篇
靳一
1篇
吴乐南
传媒
1篇
应用科学学报
年份
1篇
2012
共
1
条 记 录,以下是 1-1
全选
清除
导出
排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效排序
基于IM-SAPSO和SVM的EBPSK检测器设计
被引量:1
2012年
参数选择对于支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能很重要,其本质是搜索寻优.该文提出以最小化K-fold交叉验证误差为目标,以改进模拟退火粒子群优化算法(improved simulated annealingparticle swarm optimization,IM-SAPSO)为寻优方法的SVM参数优化方法.利用优化的SVM对扩展的二元相移键控(extended binary phase shift keying,EBPSK)通信系统中经冲击滤波器的"0"和"1"码元进行分类,并和基于SVM、PSO-SVM以及幅度积分判决的EBPSK检测器进行性能对比.仿真结果表明:基于IMSAPSO和SVM的EBPSK检测器性能明显好于其他3种检测器.
靳一
王继武
吴乐南
关键词:
支持向量机
全选
清除
导出
共1页
<
1
>
聚类工具
0
执行
隐藏
清空
用户登录
用户反馈
标题:
*标题长度不超过50
邮箱:
*
反馈意见:
反馈意见字数长度不超过255
验证码:
看不清楚?点击换一张