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谭秀辉: 作品数：16 被引量：15H指数：2; 供职机构：中北大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目山西省基础研究计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理电子电信更多>>

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基于可分离替代函数算法的DOA估计方法: 2024年; 针对现有波达方向估计(Direction of Arrival, DOA)算法在低信噪比、多信源条件下估计精度不足、效率低等问题,提出了一种基于可分离替代函数算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法.首先对空域等角度均匀划分,构造出超完备冗余字典,建立信号多快拍数据在空域的稀疏表示模型,然后采用可分离替代函数算法思想解决稀疏重构问题,求解出信号在空域的稀疏系数矩阵,最后将稀疏矩阵中行向量的范数映射到空域网格上,得到DOA估计值.仿真实验表明:该方法在低信噪比、多信源条件下拥有比子空间类算法、贪婪类算法以及现有凸优化类估计算法更高的DOA估计精度和更强的鲁棒性,与同类算法相比执行效率更高.; 郑文康魏志晴白艳萍黄嘉俊禹秀梅谭秀辉王鹏; 关键词：DOA估计压缩感知矢量水听器

基于机器学习的微传感器信息处理与模式识别研究: 白艳萍王鹏谭秀辉程蓉胡红萍续婷史娜; 该项目利用统计学习与机器学习等方法，针对MEMS传感器信息融合与处理技术和模式识别进行研究，属于数理科学在信息、仪器科学等学科中的交叉问题。针对微悬臂梁力学特性、多传感器的数据融合、MEMS水听器信号处理、超声信号缺陷分...; 关键词：; 关键词：微传感器信息处理技术

基于BP神经网络和自回归模型的股市预测: 股票市场作为一个高风险高收益的投资领域，其运作是一个复杂的非线性系统，容易受到多方面的影响。在这个领域，投资者为了追求投资收益的最大化和投资风险的最小化，不断地探索其内在规律，寻找其有效的分析方法和工具。因此，股票预测方...; 谭秀辉; 关键词：股票市场 BP神经网络自回归模型

基于多特征融合与支持向量机的混合细骨料分类识别方法: 本发明是基于多特征融合与支持向量机的混合细骨料分类识别方法，涉及建筑垃圾资源化处理领域；具体为对再生混合细骨料图像处理成正方形图像，随机分成训练集和测试集；分别对训练集和测试集的图像分离重构出R、G、B三个通道，使用CN...; 白艳萍续婷谭秀辉程蓉李建军侯宇超张成张莉; 文献传递

基于非扩张映射及SOM进行特征选择的DOA估计: 2023年; 为进一步研究窄带水声信号特征与波达方向(DOA)的映射关系,在基于三层自组织神经网络映射对声信号特征向量进行拓扑排序的基础上,提出了结合区域Lipschitzs系数及局部Lipschitzs系数进行改进的DOA估计模型。该方法通过对信号特征与波达角所形成的映射进行非扩张映射检验,即对区域李普希兹系数进行讨论并对映射的优劣进行评判,以自组织神经网络为训练器,依据特征层拓扑排序并结合局部Lipschitzs系数构建基于1-邻域的综合DOA估计法则,从而改进了DOA估计系统。仿真实验结果显示该方法所选择特征用于对DOA的估计效果更优,平均误差、方差均在10-2以内;在信噪比(SNR)从20 dB下降到2 dB的情况下,对照其他常用DOA估计算法,估计结果同时显示出良好的鲁棒性。; 谭秀辉白艳萍王鹏胡红萍程蓉续婷; 关键词：波达方向估计非扩张映射

自组织神经网络在信息处理中的应用研究: 人工神经网络是人工智能的一项重要研究内容，也是信息处理领域的重要研究手段，它以高度并行性、分布存储性、容错性、非线性、结构多变性等诸多特性成为智能信息处理领域的一大重要技术。自组织神经网络(SOM)是一种无监督的具有自我...; 谭秀辉; 关键词：信息处理自组织神经网络保序映射数据压缩特征抽取

基于MATLAB的BP网络在金融危机下的股市预测中的应用被引量：5: 2009年; 设计一个含一个隐含层的BP网络模型,并建立相应的数学模型,以MATLAB为工具,个股中信银行2008年以来360天的股市数据为样本,预测5天的股市开盘、收盘、最高、最低价,并与自适应网络预测方法相比较,结果表明该网络模型算法对在金融危机下的股市预测精度很高。; 谭秀辉白艳萍; 关键词：BP神经网络 MATLAB 金融危机

基于深度学习特征融合的遥感图像场景分类应用被引量：1: 2023年; 针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵(GLCM)和局部二值模式(LBP)提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet迁移学习网络提取图像的深层信息,在去除最后一层全连接层的同时加入一层256维的全连接层作为特征输出;将两种特征进行自适应融合,最终输入到网格搜索算法优化的支持向量机(GS-SVM)中对遥感图像进行场景分类识别.在公开数据集UC Merced的21类目标数据和RSSCN7的7类目标数据的实验结果表明,5次实验的平均准确率分别达94.77%和93.79%.该方法可有效提升遥感图像场景的分类精度.; 王李祺张成侯宇超谭秀辉程蓉高翔白艳萍; 关键词：图像分类卷积神经网络灰度共生矩阵局部二值模式支持向量机

以概率P进入和服务时间为Erlang分布的可修排队模型被引量：1: 2010年; 在服务时间为Erlang分布的排队模型的基础上,考虑服务台可以损坏并进行维修,且顾客到达后以概率P进入服务台接受服务。研究一个以概率P进入和服务时间为Erlang分布的可修排队模型,通过求解模型方程组得到了系统的瞬态队长母函数,稳态队长母函数和系统的一些可靠性指标。; 谭秀辉; 关键词：ERLANG分布可修排队系统队长可靠性

基于注意卷积模块的遥感图像场景分类应用被引量：1: 2023年; 遥感场景分类任务中,面对遥感场景中类间相似性,类内多样性的挑战,直接应用卷积神经网络是局限的.现有的注意力机制在嵌入网络末端位置时,增强卷积神经网络表达场景图像的能力相较于嵌入其他位置时较弱.因此,提出基于注意卷积模块(ACM)的MoblieNetv2模型框架,增强了注意力机制在卷积神经网络末端表达场景图像的能力.首先通过主干网络提取丰富的深度语义特征图,然后将ACM嵌入主干网络的末端,以此关注更加显著的特征区域.嵌入的ACM模块可以在不显著增加网络计算量的同时,有效地提高网络分类性能.该模块在嵌入CNN末端位置时相较于现有的注意力机制模块有着较佳的性能.在RSSCN7和RSOD两个公开的遥感场景数据集上,平均分类精度相较于MoblieNetv2分别提升2.42%和1.64%.实验结果表明ACM相比于已有的注意力机制在网络末端具有泛化性和更佳的分类精度.; 王李祺高翔程蓉谭秀辉白艳萍; 关键词：遥感图像图像分类卷积神经网络