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公开(公告)号:CN117992807A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202410172704.0
申请日:2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N10/60 , G06Q50/18
Abstract: 一种基于量子法医调查机制的特征选择方法、系统及存储介质,涉及数据处理领域,为解决现有的特征选择方法分类正确率不高以及时间复杂度高,选择的特征子集精度不够的问题。包括:步骤一:对数据集进行归一化处理,采用K近邻分类器对训练集样本进行聚类,对测试集样本进行分类,构建特征选择的目标函数;步骤二:初始化量子警察群体中每个成员的量子位置,计算量子警察个体的适应度,确定初始全局最优量子位置;步骤三:分别对调查组和追捕组每个成员的量子位置进行更新;步骤四:更新调查组和追捕组以及量子警察群体的全局最优量子位置;步骤五:对调查组和追捕组中的部分成员进行交换,继续演化;步骤六:最终迭代得到选取的最优特征子集。
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公开(公告)号:CN116582158A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310354609.8
申请日:2023-04-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08 , G06N10/20 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法包括:建立冲击噪声环境下MassiveMIMO方阵模型;构造基于拉普拉斯核相关熵的加权信号子空间拟合方程;利用分段式思想,化简得到目标函数;初始化个体量子位置,获得全局最优量子位置;初始化量子冰晶能量值,确定临时湖中心位置;更新能量值和历史量子位置空间;更新量子位置;根据轮盘赌选择产生新一代量子冰晶,更新全局最优量子位置;判断是否达到最大迭代次数,若未达到,返回步骤五;判断该信源是否存在,若存在,返回步骤三,否则输出信源数及相应波达方向。本发明具有鲁棒性、高精度的特点和更广泛的应用范围。
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公开(公告)号:CN116108927A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202211542382.1
申请日:2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子竹节虫机制和Sigmoid核相关熵的圆阵波达方向估计方法,将量子优化方法融合到竹节虫仿生机制计算方法中,得到量子竹节虫机制的计算方法,提升竹节虫算法的收敛性能。利用接收信息数据构造基于Sigmoid核函数的互相关熵协方差矩阵,获得基于Sigmoid核相关熵的低阶矩阵,消除了二阶及以上矩抗冲击噪声能力弱的不足,利用所设计的量子竹节虫机制在搜索区间内求解基于Sigmoid核相关熵的最大似然方程。解决了最大似然法涉及到的多维非线性优化计算量大的问题,提高其搜索效率,也提高了在冲击噪声环境下来波方向的估计精度,同时基于量子编码和模拟量子演化方程设计的量子竹节虫机制具有更快的收敛速度,可以快速获得估计的二维波达方向的全局最优解。
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公开(公告)号:CN115968009A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202211542401.0
申请日:2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种能量采集认知中继网络的多目标中继选择方法,在能量采集认知中继网络环境下,综合考虑网络能量效率和信噪比,构建新的解决离散优化问题的多目标函数,并通过多目标量子帝王蝶优化机制快速得到多目标中继选择方法,在保证信噪比的同时又能实现网络能量效率的最大化,为解决能量采集认知中继网络的中继选择方案提供了新思路和新方法。
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公开(公告)号:CN115856771A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211468362.4
申请日:2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种近场源信源数和定位参数联合估计方法,通过瞭望优化机制进行多峰问题求解,得到多个最优个体位置对应多峰问题的全局最优解,通过将近场源信源数和方向与距离参数联合估计转化为二维多峰问题,能够同时检测谱峰个数和对谱峰位置进行定位,全局最优解的个数代表了信源数,瞭望优化机制中最优个体位置代表了近场源的角度和距离,解决了现有的近场源定位方法需要信源数作为先验知识和计算量过高的技术难题,降低了搜索所需时间,避免了量化误差,实现更高精度的求解。
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公开(公告)号:CN115765847A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211467828.9
申请日:2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法,包括建立多无人机协作通信中继选择模型;初始化量子物质量子位置并设定参数;计算量子物质位置适应度函数值;使用量子失去、获得、共享电子策略更新量子物质量子位置;使用量子化合反应策略更新量子物质量子位置;使用量子复分解反应策略更新量子物质量子位置,对第i个量子物质的量子位置进行赋值,选择三种更新策略中最优量子位置赋值给量子结构更改策略中第i个量子物质量子位置;使用量子结构更改策略更新量子物质量子位置;更新量子位置至最大迭代次数,将最优量子物质位置映射为中继选择方案并输出。本发明降低了问题求解复杂度,克服易陷入局部收敛的弊端,提升寻优速率。
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