基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。     

基于GUI和矢量信号源的微波着陆信号模拟器设计

提出了基于GUI和矢量信号源的微波着陆信号模拟器设计方法。首先利用MATLAB图形用户界面开发环境设计了集信号参数设置、干扰模拟和基带数据生成于一体的基带波形仿真功能;其次提出了一种改进的扫描波束模拟方法,实现了对微波着陆扫描信号的精确模拟;最后利用矢量信号源MG3700A对基带数据进行混合调制。测试结果表明,该信号模拟器达到设计要求。     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。     

支持向量顺序回归机的线性规划算法

支持向量顺序回归机是标准支持向量分类机的一个推广,它是一个凸的二次规划问题。本文根据l1范数与l2范数等价关系和优化问题的对偶原理,把凸的二次规划转化成线性规划。由此提了支持向量顺序回归机的线性规划算法,进一步用数值实验验证了此算法的可行性和有效性。并与支持向量顺序回归机相比,它的运行时间缩短了,而且误差i不超过支持向量顺序回归机;     

基于AT89C51和DS18B20温度的测量系统的实现

本系统为以AT89C51单片机作为主控芯片的温度测量系统,采用一线温度传感器DS18820实现温度的检测,结合128×64点阵式液晶显示模块OCM12864作为显示器,形象直观地显示测得的温度值。主要介绍了该系统的硬件结构和软件编程实现的方法,数字温度传感器DS18820的基本特性,阐述了DDRAM寻址与液晶点阵的对应关系及中文字符、中文菜单在液晶模块上的显示规则。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

多分辨率建模航空武器装备体系对抗效能评估

根据多分辨率建模的思想,分析航空武器装备体系对抗的特点,提出基于多分辨率建模的航空武器装备体系对抗效能评估模型框架,通过体系对抗过程物理特性的分析提炼数学描述方法,基于主动元建模技术建立从高分辨率实体仿真模型的仿真元模型,探讨了对仿真元模型进行基于马尔科夫链的串联聚合和基于元胞自动机的空间聚合方法,提出效能评估多维矢量空间指标体系,研究结果对我军航空武器装备效能评估以及作战论证都具有一定的指导意义和参考价值.     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。