SICK鋼鐵冷軋軋制力預測編碼器1058712DFS60B-T5EA08192模式識別領域中的研究熱點,它能夠成功地辨識出測試集中未參與訓練的異常數據。在實際應用中,異常數據在訓練過程中往往缺失、數量稀少或尚未明確定義。因此,單類分類器（one-class classifier）適用于處理該類問題。然而,與兩類分類及多類分類情形類似,單類分類器也需要克服“維數災難”難題,即同一分類器為了獲得相同的泛化性能需要的樣本數目隨維數的增加而呈指數級增長。為了解決異常檢測所面臨的維數災難問題,一種可行的策略將高維樣本投影到低維子空間,這恰好是機器學習中的特征提取。所以,特征提取的有效性是異常檢測方法在處理高維數據時成功與否的關鍵。近年來,稀疏編碼和稀疏自編碼器作為兩種流行的特征提取方法,得到了大量的研究與關注,稀疏編碼可以有效地減少特征集的冗余度,而稀疏自編碼器可以提取樣本的抽象特征,兩者均可以提高傳統(tǒng)異常檢測方法的分類性能并解決維數災難問題。本文對傳統(tǒng)的稀疏編碼及稀疏自編碼器進行了改進,使改進后的相應方法更適用于解決異常檢測問題,主要工作包含以下兩個方面:1.提出了基于相關熵和Log型懲罰函數的魯棒稀疏編碼。傳統(tǒng)的稀疏編碼僅適用于處理高斯噪聲,當訓練集中所含噪聲服從非高斯分布時,稀疏編碼無法取得的系數向量。為了使稀疏編碼更適用于處理非高斯噪聲,同時提高系數向量的稀疏性,使用相關熵代替稀疏編碼的重構誤差項,并引入Log型懲罰函數代替l1范數作為正則化項,進而利用所得系數向量作為異常檢測方法的輸入。此外,給出了所提魯棒稀疏編碼的泛化誤差界,并在UCI基準數據集上驗證了所提方法的有效性。2.提出了基于Transformed-l1懲罰函數及l(fā)2,1范數的堆棧魯棒稀疏自編碼器。傳統(tǒng)的稀疏自編碼器采用KL散度作為其正則化項,需要人工設置其稀疏性參數。為了避免人工設置參數帶來的不確定性,利用Transformed-l1懲罰函數和l2,1范數的組合型正則化項代替?zhèn)鹘y(tǒng)稀疏自編碼器中的KL散度,其中Transformed-l1懲罰函數可以消除自編碼器中神經元之間的冗余連接,而l2,1范數能夠剔除多余的神經元,進而有效減少模型參數并提高訓練效率。然而,僅含一個隱藏層的自編碼器在完成特征提取時,所獲得的低維特征具有欠佳的表征能力。因此,在所提魯棒稀疏自編碼器的基礎上,建立了堆棧魯棒稀疏自編碼器。為了充分利用堆棧魯棒自編碼器所獲得不同層次的特征,引入了集成學習的思想,使用這些不同層次的特征訓練多個單類分類器,并通過投票策略終確定樣本的輸出值。后,在MNIST手寫數字數據集和UCI基準數據集上驗證了所提方法的性能。成為信息傳播的主要載體,跨域圖像生成也漸漸被人們所關注,深度學習的發(fā)展為跨域圖像生成提供了技術支撐。但是,早期的工作往往需要依靠成對的數據集,而在現實生活中難以找到一對一成對的圖像,因此這在一定程度上限制了跨域圖像生成任務的泛化能力,并且難以滿足實際生活的需要。此外,這些跨域圖像生成工作大都只能實現一對一的圖像生成,無法滿足一對多的生成需求。本文聚焦于以上問題,致力于構建一種無監(jiān)督（不提供成對數據）的一對多圖像生成算法。針對以上問題,本文提出了一種基于自編碼的跨域圖像生成算法。假定跨域圖像擁有獨立的風格屬性和一致的內容屬性,首先利用編碼器對跨域圖像進行編碼得到其內容屬性和風格屬性,對于獨立的風格屬性而言,采用變分自編碼器來進行擬合,使其盡可能滿足預先設定的高斯分布;對于一致的內容屬性而言,采用對抗自編碼器使其域標簽和類別標簽進行對抗學習,以此來擬合內容屬性的先驗分布。后將擬合好的風格屬性和內容屬性進行隨機抽樣,并以此進行拼接實現跨域圖像生成。本文算法四個數據集上進行了有監(jiān)督和無監(jiān)督實驗,充分驗證了本文算法的有效性。

SICK鋼鐵冷軋軋制力預測編碼器1058712DFS60B-T5EA08192集成可以增加可用帶寬并且提高頻譜效率,被認為是未來無線通信系統(tǒng)有前景的技術之一。但是,由于毫米波頻段射頻鏈路功耗很高,這使得功耗成為毫米波大規(guī)模MIMO的主要瓶頸。為了降低毫米波大規(guī)模MIMO所需的射頻鏈的數量,本文對低射頻收發(fā)機結構進行研究。首先,模擬波束賦形可以減少基站（BS）和用戶所需的昂貴的射頻（RF）鏈的數量。并且,基于碼本的模擬波束賦形通常用于補償毫米波信號的嚴重衰減。然而,傳統(tǒng)的波束賦形方案涉及在預定義的碼本之間進行的復雜搜索。為了降低搜索復雜度,同時大程度地提高系統(tǒng)可達速率,我們提出了一種基于改進粒子群算法（IC-PSO）的波束賦形算法,使用改進的粒子群算法（PSO）更智能的確定模擬預編碼矩陣和模擬合并矩陣。仿真結果表明,與優(yōu)的全搜索（FS）算法相比,所提算法可以低得多的復雜度實現近乎佳的系統(tǒng)性能。混合模擬和數字的波束賦形（混合預編碼）能夠有效應對多流傳輸并進一步提高系統(tǒng)能效。并且可以在硬件復雜度和系統(tǒng)性能之間達成有效的折中。為此,本文又深入研究了多流傳輸的混合預編碼結構,進一步提出了基于改進群體增量學習算法的多用戶混合預編碼算法。本文在基于開關和反相器（SI）的新型毫米波大規(guī)模統(tǒng)架構中引入改進的群體增量學習算法（PBIL）來確定混合預編碼矩陣。仿真結果表明,與其他傳統(tǒng)混合預編碼算法和現有的其他機器學習算法相比,在大規(guī)模天線陣列下所提的混合預編碼具有更低的計算復雜度和更高的能量效率。