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张翼鹏: 作品数：23 被引量：56H指数：4; 供职机构：中国人民解放军南京炮兵学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金江苏省自然科学基金更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术兵器科学与技术更多>>

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基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法被引量：2: 2013年; 设计了一种基于多层激励函数量子神经网络的音频水印算法。将水印信号嵌入载体语音的小波低频系数中,再训练量子神经网络建立水印嵌入前后低频小波系数间的联系以便在接收端恢复水印。同时,区别于传统的归一化方法,将小波低频系数规范到同一数量级,避免了恢复水印时小波低频系数的差错传播,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,设计的水印算法对加噪、滤波、重采样和再量化等攻击具有较强的鲁棒性,提取正确率相比BP网络水印算法平均提高1.8%。; 陈亮李彬张翼鹏郝欢; 关键词：小波变换多层激励函数量子神经网络音频水印

一种基于LM的量子神经网络训练算法被引量：4: 2013年; 针对量子神经网络的训练结果易陷入局部极小值的问题,将Levenberg-Marquardt(LM)算法引入到原训练算法中,从而提高网络收敛速度与训练效果。并通过改进原训练算法的迭代步骤,解决训练过程中网络权值与量子间隔不同的目标函数相互冲突引起的输出均方误差和波动的问题。实验结果表明,相比原训练算法,引入LM后的训练算法可以大幅减少迭代次数,显著降低网络收敛值,提高量子神经网络的分类效果。; 张翼鹏陈亮郝欢; 关键词：量子神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法

基于光注入半导体激光器的超宽带信号产生被引量：2: 2017年; 提出一种基于光脉冲注入条件下半导体激光器腔内交叉增益调制(XGM)效应的超宽带(UWB)信号产生方案,通过一个增益开关激光器(ML)、一个半导体激光器(SL)和一个光带通滤波器(OBPF),在平衡探测器(BPD)端口直接检测输出重复频率为2.5GHz的UWB一阶微分(Monocycle)和二阶微分(Doublet)信号,而且通过引入马赫-曾德尔调制器(MZM),还可对产生的UWB信号实现开关键控(OOK)。对所提系统进行了全面的系统仿真分析,并进行了实验验证,实现了上述各种条件的UWB信号产生,并实现了UWB信号的40km光纤传输实验。实验结果表明:该方案获得的UWB信号的频谱与美国联邦通信委员会(FCC)定制的EIRP标准吻合,同时经过调制的UWB信号的波形经40km光纤传输之后基本保持不变。为了证明本文方法产生的UWB信号的重复变化特点,还产生了频率为3.75GHz的UWB信号。; 韩宇蒲涛陈大雷周耀张翼鹏; 关键词：光通信微波光子学半导体激光器

一种改进的量子神经网络训练算法被引量：7: 2013年; 针对训练多层激励函数量子神经网络(MAF-QNN)时权值与量子间隔的目标函数存在冲突,导致收敛速度和网络性能下降的问题,该文提出一种改进的量子神经网络的训练算法。通过设计输出均方误差和这一目标函数对权值和量子间隔进行统一训练,同时引入Levenberg-Marquardt(LM)算法降低目标函数陷入局部极小值的概率,实现了对量子神经网络的高效训练。实验结果表明,该文提出的训练算法有效减少了迭代次数,显著提高了网络收敛精度,可应用于数据分类、函数逼近等场合,扩展了多层激励函数量子神经网络的应用领域。; 张翼鹏陈亮郝欢; 关键词：量子神经网络多层激励函数

武器装备作战运用实验设计中因子聚合研究被引量：2: 2015年; 针对高层次武器装备作战运用仿真实验中的模型参数组合爆炸的问题,提出对实验因子进行聚合的仿真实验设计思路。首先提出了一种向下分解与向上聚合相结合的聚合实验因子构建思路,给出了基于长度量的实验因子聚合模型,研究了基于矢量量化的聚合实验因子值域确定方法,为系统级(部队级)武器装备作战运用仿真实验设计提供有益参考。; 姚雾云黄贡献张翼鹏; 关键词：作战运用

基于Wireless Insite的城镇厂区MIMO信道特性分析被引量：1: 2015年; 为分析城镇厂区的MIMO信道特性,文中建立了特定厂区的3D确定性模型,并针对2.45 GHz和5.8 GHz两种载波频率,利用Wireless Insite软件对厂区MIMO信道的接收功率、路径损耗和时延扩展等信道特性参数进行了仿真分析。结果表明,4×4MIMO系统下两种载波频率路径损耗相差不大,2.45 GHz相对5.8 GHz能获得较高的接收功率,但时延扩展严重。综合考虑,5.8 GHz频段更适合城镇厂区MIMO信道的铺设,但需要考虑增加发射功率和减小覆盖范围等问题。; 苏国杰徐光辉王华力刘洋张翼鹏; 关键词：WIRELESS 无线信道建模 MIMO 信道特性

基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法被引量：2: 2016年; 针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题,提出一种改进的背景加权Mean Shift(均值漂移)跟踪算法,在目标颜色直方图中加入纹理特征,并将局部背景信息引入目标特征直方图中,以排除复杂背景的影响。实验证明,本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效,且拥有不错的运行效率。; 黄清泉陈亮庞亮张翼鹏; 关键词：SHIFT

基于短时能量和最小相对均方误差准则的神经网络语音水印方法被引量：1: 2014年; 针对传统最小均方误差(Least mean square error,LMS)和最小二乘准则(Recursive least squares,RLS)的神经网络语音水印的局限性,提出了基于短时能量和最小相对均方误差(Least relative mean square error,LRMS)准则的神经网络语音水印算法。首先在首帧语音中嵌入同步序列,然后求出每帧的短时能量并对大于设定阈值的语音帧进行小波变换,最后利用以LRMS准则构建的神经网络实现水印的嵌入和提取。通过合理设定短时能量阈值,实现了水印容量和鲁棒性的平衡,而采用Levenberg-Marguardt(LM)算法迅速地让网络收敛。理论分析和实验结果表明,与文献[8]相比,本文提出的神经网络方案收敛速度更快,对于噪声、低通滤波、重采样和重量化等攻击有更强的鲁棒性,性能平均提高了5%。; 郝欢陈亮张翼鹏; 关键词：小波变换

一种改进的基于FFT的信号插值算法被引量：4: 2013年; 在传统运用FFT进行信号插值运算的基础上,提出了一种提高插值精度的改进算法。通过子序列重叠和裁剪,舍弃重建序列边缘误差较大的样点,再将相对准确的样点进行重组,从而大幅提高插值精度。实验结果表明:与Prasad等算法相比,在计算量增加3.1%的情况下,不同子序列长度对应的归一化均方误差平均下降至原来的1/19;在计算量增加2倍的情况下,不同子序列长度对应的归一化均方误差平均下降至原来的1/75。; 张翼鹏陈亮郝欢郑国宏梁晓明; 关键词：插值

量子遗传神经网络语音水印算法被引量：2: 2013年; 传统的BP神经网络通常以梯度下降法作为训练搜索算法,极易陷入局部最优。本文将量子遗传算法引入到神经网络,提出了一种改进量子遗传算法优化BP神经网络系数的语音水印算法。首先利用改进量子遗传算法的良好全局搜索特性,优化BP神经网络的初始系数找出粗略解,然后采用梯度算法精细搜索出神经网络的最优权值和阈值系数,提高网络的收敛精度。理论分析和实验仿真表明,与传统的BP神经网络和遗传算法优化神经网络系数相比,本文提出的神经网络输出误差更小,有更大的水印容量。; 郝欢陈亮张翼鹏; 关键词：BP神经网络梯度下降法量子遗传算法

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