ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１１４．２０２４．０２．００４引用格式：胡亚婷，史恩宇，许柏恺，等．ＲＩＳ辅助去蜂窝大规模ＭＩＭＯ系统低复杂度预编码算法设计［Ｊ］．无线电通信技术，２０２４，５０（２）：２４５－２５２．［ＨＵＹａｔｉｎｇ，ＳＨＩＥｎｙｕ，ＸＵＢｏｋａｉ，ｅｔａｌ．ＬｏｗＣｏｍｐｌｅｘｉｔｙＰｒｅｃｏｄｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＤｅｓｉｇｎｆｏｒＲＩＳ ａｉｄｅｄＣｅ...

相关系数较高ruvseq批次效应算法校正全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：正则化改进算法    近年来，高通量测序技术的广泛应用使得生物学研究领域取得了前所未有的进展。由于批次效应等潜在的混杂因素的存在，有时会导致数据质量下降，从而影响到数据分析的准确性和可靠性。针对这一问题，研究人员提出了各种算法和方法来进行批次效应的校正。ruvseq是一种较为常用的批次效应校正算法，其...

MVDR波束形成算法的优化及其在电磁探测领域的应用第一章 绪论在电磁探测领域，波束形成是一种常见的技术手段。在众多的波束形成算法中，MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法是一种典型的自适应波束形成算法。它的特点是可以抑制信号干扰，提高目标信号的信噪比。但是，传统的MVDR算法在实际应用中存在一些问题，如计算复杂度高、稳定性差等，因此对MVD...

图像识别中的图像重建算法研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术得到了广泛应用。而在图像识别任务中，图像重建算法扮演着重要的角。本文旨在探讨图像重建算法在图像识别领域中的研究和应用。一、图像重建算法的定义图像重建算法，顾名思义，即通过已有的图像信息对图像进行重新构建。其核心任务是将图像中的噪声、失真或低分辨率等问题进行修复，从而提高图像质量和识别准确度。目前常见的图像重建算法包括基于...

收稿日期:20221012基金项目：国家自然科学基金资助项目(51735010)；西安现代智能纺织设备重点实验室项目(2019220614S Y S 021C G 043)㊂作者简介：杨必成(1995)，男，山西临汾人，硕士研究生㊂通信作者：张团善(1969)，男，湖北随州人，副教授，博士㊂E -m a i l :z h a n g t u a n s h a n @x pu .e d u .c...

深度强化学习算法的优化方法研究引言：深度强化学习是人工智能领域的前沿研究方向之一。它通过组合深度学习和强化学习的方法，使得智能系统能够通过与环境的交互学习和改进自身的决策策略。然而，深度强化学习算法的优化方法是当前研究的重要问题之一。随着深度学习和强化学习的迅猛发展，如何优化深度强化学习算法，提高学习效率和稳定性成为了研究者关注的焦点。一、模型基准与损失函数的选择深度强化学习模型的选择对于算法的性...

人脸识别技术的性能改进与优化策略人脸识别技术是一种基于面部图像或视频进行身份验证和识别的生物识别技术。随着科技的不断进步，人脸识别技术的应用越来越广泛，例如安全监控、人脸支付、门禁系统等。然而，人脸识别技术在实际应用中仍然面临一些挑战，例如光照条件、遮挡、年龄差异等因素会导致性能下降。因此，改进和优化人脸识别技术的性能至关重要。为了改进和优化人脸识别技术的性能，以下是几个策略：1. 多特征融合正则...

基于模式识别的手写数字识别算法研究1. 引言手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，也是现代生活中广泛应用的一个方面。例如，银行支票自动识别、识别等都离不开手写数字的识别。因此，研究和改进手写数字识别算法具有重大的现实意义。本文将从基于模式识别的角度，对手写数字识别算法进行研究。2. 数据集介绍在进行手写数字识别算法的研究之前，我们需要获取一个有效的数据集。常用的手写数字数据集有...

正则化改进算法随机森林算法优化研究    随机森林算法优化研究    随机森林（Random Forest）算法是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行组合来进行分类或回归预测。随机森林算法在机器学习领域中广泛应用，因其在处理大规模数据集、高维特征和复杂问题时表现出的优势而备受研究者的关注。然而，随机森林算法在实际应用中仍然存在一些问题，如训练时间长、模...

第38卷第1期2021年1月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.38 No.1Jan.2021基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法王鹏1陆振宇1詹天明2戴玉亮1芦佳11(南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044)2(南京审计大学信息工程学院江苏南京211815)摘要SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SS...

文章编号：2095-6835（2023）17-0018-04结合改进用户聚类与LFM模型的协同过滤推荐算法顾明星1，张梦甜2（1.昆山市未成年人素质教育校外实践基地，江苏昆山215300；2.昆山市千灯中心小学校，江苏昆山215300）摘要：针对协同过滤算法推荐准确性低的缺点，提出了一种混合推荐算法。首先在协同过滤算法中，增加3个影响因子改进评分相似度，并预测用户第一评分；其次在AP（Affini...

多通道lms算法摘要：一、多通道LMS算法简介1.背景及意义2.算法原理二、多通道LMS算法在各领域的应用1.通信系统2.信号处理3.机器学习与人工智能三、多通道LMS算法的优缺点分析1.优点2.缺点正则化改进算法四、改进多通道LMS算法的研究与发展1.算法改进策略2.实际应用案例五、多通道LMS算法在我国的研究与应用前景1.产业现状2.发展趋势3.政策支持正文：一、多通道LMS算法简介1.背景及...

模型改造总结汇报材料模板模型改造总结汇报材料一、背景介绍在我们的研究项目中，我们使用了模型改造的方法来改进现有的模型，以提高其性能和效果。本文将对我们的改造过程进行总结和汇报，以及我们所取得的成果。二、问题分析在进行模型改造之前，我们首先对现有模型存在的问题进行了分析。我们发现现有模型在特定任务中的表现不佳，无法很好地处理复杂的数据模式和特征。因此，我们决定对该模型进行改造，以提高其性能和效果。三...

X-G算法1.什么是XGBoostXGBoost是陈先生等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。因为XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫...

图像复原研究报告1 引言1.1 研究背景及意义随着科技的飞速发展，数字图像在各个领域得到了广泛应用，如医学成像、卫星遥感、安全监控等。然而，在图像的获取、传输和存储过程中，往往受到各种噪声和模糊的影响，导致图像质量下降。图像复原技术旨在从退化的图像中恢复出原始图像，对于提高图像质量、挖掘图像潜在信息具有重要意义。近年来，图像复原技术在计算机视觉、模式识别等领域取得了显著成果，但仍面临许多挑战，如噪...

光学相干断层扫描仪的成像算法改进研究光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，简称OCT）是一种非侵入性的高分辨率生物组织成像技术，在医学诊断、生物医学研究等领域有着广泛的应用。OCT通过测量光学反射和散射来获取生物组织的结构信息，并能够实现毫米级的深层成像。图像重构算法是OCT系统中的关键环节，直接影响图像质量和分辨率。本文将对光学相干断层扫描仪的成像算法进行改...

提升树算法中的GBDT与XGBoost算法提升树算法（Boosting）是一种重要的机器学习算法，它是通过多个弱学习器的组合来构建一个强预测模型的算法。而其中的GBDT和XGBoost算法，则是在提升树算法的基础上进行了优化和改进，成为目前在许多实际问题中应用广泛的机器学习算法。一、GBDT算法正则化改进算法GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法是基于决策树...

奇异值分解在推荐系统中的推荐算法分析奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）是一种矩阵分解的方法，可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积。在推荐系统中，奇异值分解被广泛应用于推荐算法中，通过分解用户-物品评分矩阵，来提高推荐的准确性和个性化程度。1. SVD的基本原理奇异值分解主要是将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积，其中包括一个左奇异矩阵、一个奇异值矩阵和一个右...

机器学习算法在恶意代码检测中的应用教程恶意代码是指有恶意目的的计算机程序，它可以对计算机系统和用户的信息造成损害。恶意代码检测是一项关键的安全任务，旨在及早发现和阻止恶意代码的传播和影响。随着恶意代码的不断增加和演变，传统的基于规则的检测方法逐渐变得不够高效。因此，机器学习算法在恶意代码检测中得到了广泛的应用。在本文中，我们将介绍机器学习算法在恶意代码检测中的应用，并提供一个简单的教程，帮助读者了...

集成学习Boosting算法综述一、本文概述正则化改进算法本文旨在全面综述集成学习中的Boosting算法，探讨其发展历程、基本原理、主要特点以及在各个领域的应用现状。Boosting算法作为集成学习中的一类重要方法，通过迭代地调整训练数据的权重或分布，将多个弱学习器集合成一个强学习器，从而提高预测精度和泛化能力。本文将从Boosting算法的基本概念出发，详细介绍其发展历程中的代表性算法，如Ad...

- 21 -高 新 技 术我国民航正进入高速发展关键时期，国内各机场航班数量逐渐呈现井喷增势，大型机场地面交通基本处于密集型高位运行。为了能够适应逐渐增加的运输压力，提高机场的整体运作管理效率，打造适用于机场的检测系统至关重要。计算机视觉技术成为场景检测的重要方法，而目标检测作为主要技术研究方向之一，可以对画面中目标所在位置进行精准定位，还拥有识别目标所属种类的技术能力[1]。智能技术不断创新，研...

基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法作者：郑成旭 范学超 刘金龙来源：《科技创新导报》 2015年第2期    郑成旭  范学超  刘金龙    （长春理工大学  吉林吉林  130022）    摘  要：为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（N...

广告算法的知识架构广告算法的知识架构可以分为以下几个方面：1. 广告算法基础知识：  - 广告算法的定义、目标和应用领域；  - 广告算法的分类和特点；  - 广告展示、点击和转化的基本概念；  - 广告算法评价指标和评估方法；2. 数据准备与处理：  - 广告数据的特点和获取方法；  - 数据预处理和特征工程技术； ...

非线性方程求解算法的收敛性分析在数学和工程领域中，非线性方程求解是一项重要的任务。与线性方程相比，非线性方程由于其复杂性而具有更高的挑战性。因此，开发一种有效且收敛性良好的求解算法显得尤为重要。本文将对非线性方程求解算法的收敛性进行分析，并探讨影响收敛性的因素。一、非线性方程求解算法综述非线性方程求解算法广泛用于科学计算和工程应用中，例如在数值模拟、优化问题以及信号处理等领域。常见的求解算法包括二...

误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法   1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。   1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层   注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）   2）误差反向传播：输出误差...

贪婪算法的改进方法    贪婪算法是一种常见的算法，它通过每一步选择当前最优解，从而得出全局最优解。然而，贪婪算法也有其局限性，因为它只考虑了当前的最优解，而没有考虑到可能存在更优解的情况。正则化改进算法    为了克服这种局限性，可以采用以下改进方法：    1. 深度搜索算法：深度搜索算法可以遍历所有可能的解，从而到全局最优解。但是...

基于随机森林的改进算法正则化改进算法作为一种强大的机器学习算法，随机森林经常被用于解决众多的分类和回归问题。它是由多个决策树组成的集成学习模型，这些决策树在彼此之间独立地进行学习，再通过投票方式进行整合，从而产生更加准确和稳定的预测结果。然而，在实际应用中，随即森林面临着一些问题和挑战，尤其是对于数据集不平衡和噪声数据的情况，其效果可能会受到严重的影响。为了克服这些问题，有许多针对随机森林的改进算...

FCM聚类算法的改进FCM（Fuzzy C-Means）聚类算法是一种基于模糊理论的聚类算法，它能够对数据进行分类并将数据分成不同的聚类簇。然而，传统的FCM算法存在着一些问题，如收敛速度慢、容易陷入局部最优等。因此，研究者们在FCM算法的基础上进行了一系列的改进，以提高算法的性能和效果。首先，对FCM算法的初始化进行改进。传统的FCM算法是随机选取初始的隶属度和聚类中心，这种初始化方式容易陷入局...

改进的自适应粒子优化算法以下是一些常见的改进方法：1. 自适应调整参数：传统的 PSO 算法通常使用固定的参数值，如惯性权重和学习因子。改进的自适应 PSO 算法可以根据搜索过程的进展情况动态地调整这些参数，以更好地适应不同的搜索阶段和问题特征。正则化改进算法2. 种多样性保持：为了避免粒子过早收敛到局部最优解，改进的算法可以引入多样性保持机制。这可以通过引入随机因素、使用不同的初始化策略或...

因果推理 算法上的改进因果推理算法上的改进主要包括以下几个方面：1. 特征选择和特征工程：在因果推理中，选择合适的特征对于提高算法性能至关重要。通过特征选择和特征工程，可以减少无关特征的干扰，提高算法的稳定性和泛化能力。2. 结构学习算法：结构学习是因果推理的核心问题之一，它涉及到从观测数据中恢复因果关系的结构。改进结构学习算法可以提高因果推理的准确性和效率。3. 参数估计方法：在因果推理中，参数...