简介:摘要:本文探讨了人工智能在电气工程领域的算法、应用、挑战和展望。首先介绍了机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,以及深度学习算法如CNN、RNN和深度强化学习。随后分析了其他人工智能算法如遗传算法、支持向量机和聚类算法。接着探讨了人工智能在电力系统、电机与驱动、电子设备与电路设计、智能感知与控制系统中的应用。在挑战方面,指出了数据质量、模型解释和硬件算法融合的问题。最后,展望了未来的发展趋势,包括跨学科合作、端到端解决方案和自主智能系统的发展。综上所述,人工智能为电气工程带来了巨大的机遇和挑战,未来将持续推动电气系统向智能化、自动化方向发展。
简介:摘要:本文探讨了深度学习与机器学习算法在通信网络中的应用。首先介绍了通信网络的基本架构,包括通信设备、传输介质和通信协议等。随后,分析了深度学习与机器学习在通信网络中的多个应用场景,包括信道估计与均衡、调制识别与解调、资源分配与功率控制等方面。在信道估计与均衡方面,深度学习算法能够准确建模复杂信道特性,提高信号接收质量。在调制识别与解调方面,深度学习通过学习大量信号样本,实现准确识别和解调调制信号。资源分配与功率控制方面,深度学习算法能够智能优化资源利用,提高系统效率。接着,讨论了机器学习算法在通信网络中的应用,包括监督学习算法在网络优化、无监督学习算法在资源管理、强化学习算法在网络控制等方面的应用。
简介:摘要:指纹识别是生物识别技术中的重要部分,然而,传统的光学和电容式指纹成像技术在一些特定环境中存在诸多问题,导致指纹识别的准确性降低。微波雷达,因其良好的材料穿透特性,成为具有潜力的新型指纹成像技术。为了进一步提升微波雷达指纹识别的准确性,本研究对微波雷达信号处理算法进行了深入探讨。采用了不同的信号处理算法,如预处理算法、特征提取算法以及比对算法进行实验对比。结果表明,新型的预处理算法可以有效地提升信号质量;改进后的(PCA)算法[y1]显著提升了识别准确性;同时,运用新提出的特征比对算法,进一步提高了微波雷达指纹识别的稳定性。
简介:摘要:现今,无源测向技术因其自身所具备的优点被应用的越来越广泛,相关的研究文献也从各自角度提出了提高测向精度的方法,但较少考虑被测机动目标自身的运动特性。本文在相位干涉仪测向算法基础之上,结合被测机动目标运动特性建立系统模型。由于系统非线性,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)针对机动目标的相位干涉仪测向算法。经仿真表明,新提出算法较常规相位干涉仪测向方式测向精度有明显改善。