徐金玉
- 作品数：13 被引量：16H指数：3
- 供职机构：四川师范大学成都学院更多>>
- 发文基金：四川省教育厅科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 改进的基于万有引力模型的图像置乱方法被引量：2
- 2011年
- 本文提出了一种置乱效果好、还原方法简单的图像置乱方法,对此算法进行分析,通过增加外部质点质量变化密钥的方式,对此算法做出改进;通过Matlab仿真分析,验证改进后的算法在保持原有算法的置乱效果的条件下,降低了原算法被破译的危险性。
- 张泽麟徐金玉
- 关键词：万有引力图像置乱
- 基于用户等待时间和带宽需求的改进CSGC算法被引量：4
- 2011年
- 从频谱资源紧缺的现状出发,通过对图论着色模型的分析,提出了基于用户等待时间和带宽需求的改进颜色敏感的图论着色(color sensitive graph coloring,CSGC)算法。该算法兼顾用户等待时间和实际带宽需求,使用户在趋于平等的机会获得频谱资源同时,最小化未满足需求总量,保证了系统的公平性,提高了系统的频谱利用率。仿真结果验证了该算法的可行性。
- 徐金玉柳平
- 关键词：认知无线电频谱分配图论着色带宽需求
- 浅析system view在高职《数字信号处理》课程中的应用被引量：1
- 2007年
- 文章从《数字信号处理》课程教学实际出发,通过介绍System View的特点和取样仿真应用实例,分析了System view在高职工程技术类专业《数字信号处理》课程中的教学意义。
- 徐金玉
- 关键词：SYSTEMVIEW数字信号处理
- 结合支撑向量机的混合遗传算法被引量：1
- 2013年
- 提出一种结合支撑向量机的混合遗传算法S-GA,该算法基于支撑向量机训练获得较准确的个体适应度判别器,利用适应度判别器降低算法运算量,保持进化种群的多样性并控制进化向更优方向进行。S-GA和标准GA相比,具有收敛速度快,搜索最优解效率高的优势。利用GA和S-GA算法对非规则墙体上光伏阵列设计问题进行仿真实验,发现该算法收敛速度相比GA提高3倍,搜索得到的最优解对应的适应度增大约10%。
- 张泽麟徐金玉
- 关键词：支撑向量机遗传算法光伏阵列
- 结合机会链模型的联合频谱分配算法
- 2014年
- 基于机会链模型和遗传算法,提出一种优化信道使用的联合分配算法。该算法利用遗传算法进行初次分配,然后构建满足链和需求链两种机会链模型,在避免弱势用户问题的同时,优化初次分配方案,增大系统总带宽,降低系统带宽需求缺口,从而提高频谱利用率。通过仿真验证了该算法的有效性。
- 徐金玉张泽麟杨新
- 关键词：频谱分配带宽需求
- 基于遗传算法和机会链模型的联合频谱分配算法
- 2015年
- 针对遗传算法无法避免弱势用户问题及无法区分"优秀基因"和"低劣基因"而容易陷入局部最优解的不足,提出了基于遗传算法和机会链模型的联合频谱分配算法(JAO)。该算法利用遗传算法进行初次分配,然后构建满足链和需求链两种机会链模型,在避免弱势用户问题的同时,优化初次分配,增大系统总带宽,降低系统带宽需求缺口,从而提高频谱利用率。仿真结果表明,该算法能更有效地满足用户需求,提高了频谱分配效率。
- 徐金玉罗万可张泽麟杨新
- 关键词：频谱分配带宽需求
- 一种基于图论的认知用户仿真模型
- 2014年
- 根据认知用户占用信道时长的统计分布和认知用户带宽需求的统计分布,利用随机分布函数和均匀分布的关系,建立了认知用户模拟模型。在MATLAB下,根据某地区通信基站的基本要求,结合认知用户模拟模型,建立了基于图论模型的认知用户仿真模型,可以计算空闲频谱矩阵、分配矩阵、干扰矩阵等图论模型要素。通过MATLAB仿真实验,验证了此模型与实际情况的吻合性。
- 徐金玉
- 关键词：概率分布通信基站
- 基于System View的眼图仿真系统
- 2008年
- 利用SystemView动态仿真软件,建立获取眼图的仿真系统观察眼图,定性的分析码间干扰及噪声对基带传输系统的影响。
- 徐金玉
- 关键词：VIEW眼图码间干扰数字基带传输系统
- 基于遗传算法的非规则墙体光伏阵列的设计
- 2013年
- 提出一种基于遗传算法的非规则墙体上光伏阵列的设计模型.提出适用于非规则墙体上光伏阵列的编解码算法,以及相对应的选择算子、交叉算子、变异算子,利用加权平均的方式对遗传算法中的适应度函数进行定义,实现对光伏阵列的发电量最大化和单位发电成本最小化.最后通过在Matlab环境下仿真,验证了本文算法的有效性.
- 徐金玉张泽麟
- 关键词：光伏阵列遗传算法非线性约束优化问题
- 基于神经网络的风电功率预测
- 2015年
- 根据风电功率的波动特性,提出一种基于BP神经网络模型的预测方法.利用某风电场的实测数据,首先采用不同的分布拟合风电功率波动的阶跃变化和平稳系数的概率密度函数,发现采用t location-scale(tls)分布拟合效果最佳;其次利用tls分布的位置参数、尺度参数、形状参数和变异系数,对不同时间间隔的风电功率波动的阶跃变化和平稳系数进行分析,发现最佳预测时间间隔为10 min;最后通过神经网络预测检验,得出采用10 min间隔进行预测效果最好,此时的平均绝对误差为243 668,平均绝对百分误差为65.43%,标准误差为19 694.
- 张泽麟徐金玉杨新
- 关键词：BP神经网络
