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可能性聚类假设的多模适应学习方法被引量：1: 2023年; 基于图的半监督学习(GSSL)凭借其直观性和良好的学习性能,在机器学习领域吸引了越来越多的关注。然而,通过分析发现,现有基于图的半监督学习方法存在对噪声、异常数据的鲁棒性不够好以及较敏感的问题。此外,该方法具有较好性能的前提是训练数据与测试数据为独立同分布(IID),导致在实际应用中存在一定的局限性。为解决上述问题,在某个再生核Hilbert空间,在充分考虑最小化噪声、异常数据影响的基础上,结合不同数据分布特点,基于结构风险最小化模型,提出一种基于可能性聚类假设的多模型适应学习方法(MA-PCA)。其主要思想为:通过模糊熵减弱噪声、异常数据对方法所带来的负面影响;综合考虑训练数据与测试数据在独立同分布和在独立不同分布时进行有效的多模适应学习,弱化训练数据和测试数据的独立同分布约束条件亦具有较好性能;给出了算法实现及其收敛性定理。在多个真实视觉数据集上分别进行了大量实验并进行深入分析,证实了所提方法具有优越的或可比较的鲁棒性和泛化性能。; 但雨芳陶剑文赵悦潘婕赵宝奇; 关键词：可能性聚类模糊熵

子空间类超分辨算法并行化研究: 对空间谱估计技术进行研究的主要目的是提高空间信源方位角的估计精度以及分辨力,在众多的超分辨算法中,子空间类算法由于其得天独厚的优势:明确的物理概念和良好的估计性能而得到了更多的关注和应用。其中最具代表性也是最常用的两种方...; 赵悦; 关键词：超分辨子空间; 文献传递

基于最大非圆率信号的改进SWEDE算法被引量：3: 2011年; SWEDE(subspace method without eigendecomposition)算法是一种不需要协方差阵分解的波达方向估计算法。该方法能降低传统超分辨算法的计算量和复杂度,但也同时降低了均匀线性阵的可测最大信号数。本文基于非圆信号具有椭圆协方差矩阵不为零的特征,并结合SWEDE算法的基本思想,提出了一种改进SWEDE算法:NC-SWEDE算法。该算法利用最大非圆率信号的增维数据模型,相当于将线性阵的可利用阵元数加倍,因而提高了SWEDE算法可测的最大信源数,并提高了算法的分辨力和估计精度。由于引入了非圆信号的相位参数,该算法需要进行二维谱峰搜索,本文采用求极值方法达到了降维的目的。本文分别进行了NC-SWEDE算法最大可分辨信号数、不同D矩阵取法下的算法性能及与传统SWEDE算法性能比较的仿真实验,结果验证了该算法的优越性。; 赵悦孙明磊谢俊好; 关键词：阵列信号处理波达方向非圆信号

超声回波信号的小波消噪研究被引量：4: 2009年; 利用小波变换的时频局部化性质,对超声回波弱信号特征进行提取,得到了较好的边缘信号,从而对信号进行全面细致的分析。理论分析和仿真结果表明,小波分析方法适合于超声回波信号的检测和特征提取,在改善了信噪比的同时,还保持了很高的时间(空间)分辨力,具有准确度高、抗噪声性能好等优点。并将该技术应用于物距测量中,提高了系统测量的准确度。; 何平刘健行赵悦刘晓萍; 关键词：超声检测小波变换消噪阈值

基于NC-MUSIC的实用超分辨测向算法研究: 空间超分辨技术是一种阵列信号处理技术,它拥有比传统波束形成方法更高的分辨力。由于其具有较好的估计性能,目前已被广泛应用于通信、雷达、医学成像以及地质勘探等领域。随着电磁环境复杂性的增加,面向实际背景的超分辨测向技术得到了...; 赵悦; 关键词：波达方向非圆信号 MUSIC算法圆阵; 文献传递

“导航原理”实验教学课程思政探索与实践: 2024年; “导航原理”课程具有鲜明的航天特色和国防背景。针对“导航原理”实验教学的特点,教师构建了实验教学融入思政元素的教学设计思路和教学方法,同时,以知识传授、能力培养和价值引领相融合为目标,在传授专业知识的过程中引导学生深切体会导航原理知识在工程应用中的重要意义,以此激发学生的家国情怀和投身航天事业的热情,实现全方位育人。; 赵悦周乃新刘健行; 关键词：实验教学素质教育

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赵悦