基于支持向量机的互连导线串扰分析及预测

导线或电缆不仅是高效的电磁干扰接收天线,也是高效的电磁干扰辐射天线。互连导线间的串扰是一种典型的电磁兼容问题。为了达到更好的电磁兼容预测效果,提出了基于支持向量机(SVM)的预测算法。算法以结构风险最小化为原则,比以经验风险最小化为原则的传统神经网络性能更优。利用遗传算法优化预测模型的关联参数,可以进一步提高计算效率和精度。实验结果表明利用SVM算法对导线串扰预测的误差最小。通过对导线串扰预测模型的影响因子进行相关性分析,降低了模型的自变量维度。简化后的模型预测具有更好的实用性。     

汽车不均匀线束串扰特性预测的改进方法

针对线束的不均匀性及线束中导线间距的随机性,提出了一种采用统计学理论来预测不均匀线束串扰的方法。在弱耦合和电小尺寸的假设条件下,基于集总电路近似模型运用统计方法推导出了串扰电压比的期望值和方差,预测了最坏情况下的串扰。与273RDSI模拟仿真对比,验证了方法的合理性和可行性。最后分析了不同的导线数目和线束距地面高度的情况,结果表明：串扰的期望值和方差都会随导线数目的增加而降低;增大线束距地高度,期望值变大,而方差的变化不是很明显,说明方差对线束距地高度不是很敏感;随着导线数目的增加,期望对高度的变化更加敏感。     

飞机三导体传输线串扰的分析

为解决飞机上导线间的电磁干扰问题,本文采用集总参数电路和分布参数两种模型对三导体传输线的串扰电压进行分析.并借助于MATLAB软件进行了频域的仿真,分析耦合长度、导线间距、对地距离等参数对串扰的影响.     

导线电磁干扰的数值仿真

导线在电子电气设备的电磁兼容问题中占有重要地位,加有激励的导线不仅会对邻近的导线产生串扰,还会产生辐射.多导体传输线(MTL)方法被用于研究导线的串扰问题,金属平板上导线辐射问题的求解则采用了多导体传输线方法和时域有限差分法(FDTD)相结合的混合方法,最后还讨论了简单线路终端状态不同时导线的辐射情况.结果证明了所用方法的有效性,有助于加强对导线电磁干扰问题的研究.     

直升机加装导线电磁干扰研究

针对直升机加装导线的辐射及串扰,采用CST软件搭建直升机及导线模型,从不同线型对直升机的辐射和对既有导线的串扰两个方面进行仿真研究。研究结果表明:单线对直升机的干扰最大;编织型屏蔽层可有效降低干扰,屏效可达百万倍;双绞线辐射很小,但是极易受外界干扰;屏蔽线辐射与串扰都很小;单线串扰受导线长度影响最大,随长度增长呈线性增长;单线的传输信号与激励源信号是微分关系。因此,正确选择导线类型并进行合理布线是降低导线干扰的有效方法。     

多导体传输线分布参数的分析计算

多导体传输线的串扰分析是信号完整性分析中经常遇到的问题.多导体传输线之间的串扰问题与传输线之间的分布参数存在密切联系,其分布参数分为分布电容矩阵和分布电感矩阵两个方面.本文采用有限元方法对由五条导线构成的一个多导体传输线结构进行建模,计算了该结构的单位长度分布电容矩阵和单位长度分布电感矩阵,分析了该结构中的串扰现象,通过与文献中结果对比,计算结果一致性很好,方法可行有效.     

电磁兼容的人工神经网络预测技术分析

电磁兼容预测是实现电子设备或系统电磁兼容性(electromagnetic compatibility,EMC) 的必要步骤.提出了应用人工神经网络对电磁兼容问题进行快速预测的方法.通过选择有效的电磁干扰参数作为输入预测因子,用误差反向传播的神经网络 (back propagation,BP)构造输入预测因子与敏感设备骚扰响应之间的映射关系,并用电磁场数值计算方法获得的训练样本集和测试样本集对构造好的BP网络进行训练,建立了基于BP网络的电磁兼容快速预测模型.最后以导线间的串扰问题为预测算例,表明了该方法的有效性.     

SDM-EONs中分层图辅助的资源分配策略

为降低空分复用弹性光网络(SDM-EONs)资源分配过程中的芯间串扰,并减少光路频繁拆建所产生的时间和频谱维度碎片,提出了一种分层图辅助的路由、纤芯和频谱分配策略.该策略主要分为离线预测与在线调度两个阶段:首先结合网络中业务序列的时间特性,利用基于门控循环单元的循环神经网络模型完成未来业务属性的离线预测;然后根据图染色理论建立考虑芯间串扰的分层图架构三维网络资源模型;最后利用离线预测结果和分层间的不同特性,设计综合度量时间和频谱维度的自适应在线资源分配算法,从而实现资源的高效调度.仿真结果表明:该策略在提高资源利用率的同时,显著降低了网络芯间串扰和阻塞率.     

背照式像素电学串扰及其抑制

为改善背照式像素电学串扰问题，建立了小尺寸背面照射像素间的串扰物理模型，提出了一种应用于背照式像素的防串扰结构。该结构基于正面照射像素隔离原理，在相邻像素间器件层背面插入沟槽隔离区域。仿真结果显示，短波串扰构成了背照式像素中最为严重的串扰源；相邻像素经该结构优化后，可有效隔离背表面中短波串扰电荷；当沟槽深为3μm时，相邻像素串扰量可由32．73％降至8．76％；当沟槽深为4μm时，相邻像素可实现电学串扰的完全抑制。此外，量子效率也会因该结构的使用而得到相应改善。     

改进神经网络方法对导线耦合串扰的预测

利用一种改进粒子群优化算法的粒子速度、位置修正公式替代传统BP算法的梯度下降法;并基于改进BP神经网络建立了电磁兼容问题中导线串扰电压的预测模型;实验结果表明改进后的方法在预测精度和小样本性能方面要比传统BP神经网络高得多.     

一种新的特征展开模糊推理方法

在Zadeh提出的模糊推理合成规则及陈永义等提出的模糊集特征展开近似推理方法的基础上,给出了新的模糊推理合成方法,定义了模糊集的一种新的特征展式,分别给出了计算一般模糊推理和双重蕴涵命题模糊推理的新方法,并把它们推广到一般情形,即一个模糊推理系统是由一组多重蕴涵命题组成的情形,得到一种新的模糊集特征展开推理方法.这种方法使得模糊推理合成计算简单,给Fuzzy控制器的设计带来方便.     

基于模糊推理和关联规则分析的河道洪水预报模型

河道洪水预报过程是一项复杂的非线性计算过程.为及时准确地预报下游河道特征值,针对传统模糊推理中存在的规则数过多和模型参数难以确定的问题,提出了一种新的模糊推理河道洪水预报模型.该模型以T-S模糊推理法为基础,通过对历史数据的关联规则分析和建立非线性优化模型确定模糊规则数目和模型参数,最后预报未来出现的流量数值.实例分析表明,基于模糊推理和关联规则分析的河道洪水预报模型易于理解,特别对防洪比较重要的高流量的预报结果较好.     

应用多元模糊推理预测方法进行邮电业务总量预测

采用一种新的模糊预测方法--多元模糊推理预测方法进行邮电业务总量预测的研究.该方法利用邮电业务总量和三个产业的生产总值的历史数据建立模糊推理规则,从而进一步建立邮电业务量水平跟三个产业的生产总值之间的模糊蕴涵关系,通过模糊推理得到业务量预测结果.该方法对预测问题中存在的不确定因素进行了处理,克服了其它模型中知识的凝固性,能够象专家一样不断地总结新的经验并调整原有的经验,具有自学习功能.利用某地区的实际数据进行分析计算,并将结果跟模糊神经元网络预测法的结果进行比较,表明多元模糊推理预测方法是有效的.     

具有三种否定的模糊推理算法及应用

模糊推理中,合成规则推理方法（compositional rule of inference, CRI）与基于贴近度的方法（similarity based approximate reasoning,SAR）都是建立在只有一种否定的经典模糊集上。针对广义模糊集GFScom(generalized fuzzy sets with contradictory, opposite and medium negation)具有三种否定（矛盾否定、对立否定、中介否定）的特点,对模糊推理方法 CRI的蕴含算子作了扩展。提出了具有三种否定的GFScom贴近度定义和公式,得到模糊近似推理的一种新的计算形式GSAR方法,证明了GSAR该方法具有FMP(fuzzy modus ponens)还原性。通过应用实例对比,模糊推理GSAR的新方法不仅克服了CRI方法在建立模糊关系矩阵具有主观性和随意性的不足,而且客观有效地反映了模糊推理中的3种否定信息,丰富了模糊推理的形式。     

模糊蕴涵算子与伴随对的若干注记

给出一种已知模糊蕴涵算子构造新模糊蕴涵算子的方法.讨论伴随对定义及其等价条件,改进伴随对存在的一个充分条件.特别地,利用36个模糊蕴涵算子构造36个新的模糊算子,并讨论新模糊算子与原模糊蕴涵算子间的关系;进一步,分析36个模糊算子对,给出若干常用伴随对.     

一类非线性系统的模糊推理建模与控制仿真

针对一类非线性系统,首先使用模糊推理建模法由输入输出数据对得到该系统的数学模型,然后直接对所得的模型进行变论域自适应模糊控制,最后在不同参考输入情况下进行了仿真实验,并与常规模糊控制进行了比较。结果表明,基于模糊推理模型基础上的变论域自适应模糊控制具有相当的普适性和非常好的跟踪性、实时性。     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

不同蕴涵算子下的三Ⅰ算法

对三Ⅰ算法作了进一步的推广，详细讨论了在Ｌｕｋａｓｉｅｗｉｃｚ蕴涵算子、Ｇｏ¨ｄｅｌ蕴涵算子和Ｇａｉｎｅｓ－Ｒｅｓｃｈｅｒ蕴涵算子之下的ＦＭＰ规则以及相应的三Ⅰ算法的表达形式，同时给出了三Ⅰ算法为Ｐ－还原的充分条件．     

模糊控制中FMP问题的算法分析

本文主要对模糊推理的核心问题之一即FMP问题的算法进行比较,其中包括CRI算法、Mamdani算法、三I算法等推理算法,并且对各种算法的优劣性进行分析.文章给出了推理合成规则不具有还原性和不能正确进行模糊推理的原因以及正确使用CRI算法的条件,对各种蕴含算子的模糊推理进行了分析比较,从而得到较合理的推理算法.文章最后举...     

电力系统中长期负荷预测的模糊算法

介绍了用模糊指数平滑法和模糊线性回归法进行电力系统中长期负荷预测的方法，以实际预测为例，给出预测结果，实践证明了上述2种方法虽然以传统预测方法为基础，但具有算法简单，计算速度快，预测精度高，预测误差小，并能提供负荷的一个预测区间等优点，尤其在原始数据存在不确定性和模糊性时，更有着常规预测方法无可比拟的优越性。