文档介绍：篗:::.,
————
学位论文作者签名:勰钪傅冀淌η┟彬睁学位论文作者签名:≥们铲以毋日期:匆粒#痮日期:加/祝西华大学学位论文独创性声明日期:畂/賞西华大学学位论文版权使用授权书作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西华大学,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,西华大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。C艿穆畚脑诮密后遵守此规定指导教师签名:日期:
———
理就是信息的采集、加工、传送等过程,通常分为选择与分离和识别与分类的信息处理。其中识别和分类的信息处理是信息处理技术发展较快的一个分支,通常称为模式识别。稻劾嘟玭个数据对象划分为啵允沟盟竦玫木劾嗦悖和痪劾嘀械对象相似度较高,而不同聚类中的对象相似度较小。尽管该方法是一种局部搜索寻优方法,对初始值很敏感,容易陷入局部极小值,往往得不到满意的聚类结果,但其仍然在图像分割、邮件过滤等中有着广泛的应用。迭代自组织数据分析技术琸均值聚类都是动态聚类算法,它与稻劾嗖煌υ谟诓皇敲康髡淮卫啾鹁椭匦计算中心,而是将全部样本都调整完毕才计算一次中心,而且可以自动进行类的“合并和“分裂T谏桃瞪锨植煌讶禾濉⑼枷翊砗湍J绞侗鹬杏凶殴惴旱挠τ茫本文首先介绍与研究课题相关的基础知识,然后从选择和分离的信息处理与识别和分类的信息处理两个方面入手,来研究以数据为处理对象的信息处理。以发现非法信号为出发点,保障卫星电视通讯安全,维护社会稳定和人民群众正常的生活为目的,开发其中分离的信息处理主要是从信号的频谱数据中分离底噪声数据,而识别和分类的信息处理是完成干扰信号类型的识别。由于本文中涉及的去除噪声的实际问题和传统的意义上的去噪有所区别,结合系统本身实时性的要求,提出了基于稻劾嗟娜コ噪声方法。再者,在无线电监测业务中对干扰信号的分类只是宽泛的概念,也就是说监测人员只要笼统地知道是干扰信号即可。面对这样的实际问题提出了基于法的分层结构聚类算法。使用本文中的方法将使得信号的识别率大幅度提高,尤其是低信噪比下的正确率。本论文的主要研究成果可归纳如下:诖罅糠抡媸笛榈幕∩希慕说自肷淼姆椒ǎ桓慕嘶贗算法的半监督学习方法在ǘ挝尴叩缂嗖庵械挠τ茫沟梅掷嗯卸系慕峁芄理人员概念性认识的限制降低。掷喙谈慕芾砣嗽碧峁┡卸侠嘈偷目赡艹潭龋阌诤笃诜治觥关键词:模糊模式识别;概念;去噪;ǘ危籌算法无线电监测领域未曾应用。出可以替代监测人员工作的软件系统。
,甀甀如倒,╨.琺甀,.”庇保,瓵琤,,把瓵,,/。,’.琻翻昌
懿篺瓸—,籧;;;Ⅲ,.
基于目标函数的模糊~聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯模糊模式识别基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...:嫌肓ナ艉.:现涞木嗬搿.:.:齀聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..笞罴涯:掷嗑卣蠛妥罴丫劾嘀行木卣蟆.:ê头掷喾椒ā信号类型分类方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯冉鲜笛椤参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯攻读硕士学位期间学术论文及科研情况⋯⋯“⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯け钢J丁模式识别概述⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..信号预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。ご滤去噪声数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。
致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..西华大学硕士学位论文