会员体验
专利管家(专利管理)
工作空间(专利管理)
风险监控(情报监控)
数据分析(专利分析)
侵权分析(诉讼无效)
联系我们
交流群
官方交流:
QQ群: 891211   
微信请扫码    >>>
现在联系顾问~
热词
    • 4. 发明专利
    • 可降低峰均值比之交叉熵演算法
    • 可降低峰均值比之交叉熵算法
    • TW201317806A
    • 2013-05-01
    • TW100137802
    • 2011-10-18
    • 國立中山大學NATIONAL SUN YAT-SEN UNIVERSITY
    • 李志鵬LI, CHIH PENG陳榮杰CHEN, JUNG CHIEH楊易洵YANG, YI SYUN邱珉漢CHIU, MIN HAN
    • G06F17/14
    • 一種可降低峰均值比之交叉熵演算法,其係包含以下步驟:定義一峰值S(C),該峰值S(C)係可表示為S(C)=∥x+QC∥∞;提供一初始疊代參數t、一平均值向量μ(t)及一共變異數矩陣Σ(t);以一常態分布產生一P×K之矩陣θ(t),該矩陣可表示為 ;將該矩陣θ(t)視為降峰值子載波C並代入峰值S(C)之表示式中,以得到 ;對 由小到大進行排序且決定出最佳之精英群Kelite=[ρK];對精英群進行統計運算,以分別得到一精英平均值向量及一精英共變異數矩陣,該精英平均值向量及該精英共變異數矩陣可分別表示為 及 ;對精英平均值向量及精英共變異數矩陣進行平滑處理;以及判斷是否中止演算法。
    • 一种可降低峰均值比之交叉熵算法,其系包含以下步骤:定义一峰值S(C),该峰值S(C)系可表示为S(C)=∥x+QC∥∞;提供一初始叠代参数t、一平均值矢量μ(t)及一共变异数矩阵Σ(t);以一常态分布产生一P×K之矩阵θ(t),该矩阵可表示为 ;将该矩阵θ(t)视为降峰值子载波C并代入峰值S(C)之表达式中,以得到 ;对 由小到大进行排序且决定出最佳之精英群Kelite=[ρK];对精英群进行统计运算,以分别得到一精英平均值矢量及一精英共变异数矩阵,该精英平均值矢量及该精英共变异数矩阵可分别表示为 及 ;对精英平均值矢量及精英共变异数矩阵进行平滑处理;以及判断是否中止算法。