数据选择器逻辑功能的通用性

数据选择器是一种能从多个输入数据中有选择地将一个输入数据送到输出端的组合逻辑电路。本分析了数据选择器可实现一般与或逻辑函数；根据逻辑反函数的一种特殊表示形式，指出数据选择器可直接实现与或非逻辑函数；并分析了引入反馈后可将数据选择器构成具有选择功能的时序网络。     

数据选择器逻辑功能的通用性

数据选择器是一种能从多个输入数据中有选择地将一个输入数据送到输出端的组合逻辑电路。本文分析了数据选择器可实现一般与或逻辑函数 ;根据逻辑反函数的一种特殊表示形式 ,指出数据选择器可直接实现与或非逻辑函数 ;并分析了引入反馈后可将数据选择器构成具有选择功能的时序网络。     

单输出爆炸逻辑网络系统安全可靠性研究

结合实验设计，采用失效树分析法，计算得到时间窗口二输入一输出，三输入一输出爆炸逻辑网络系统安全失效发生的概率。建立了系统可靠性数学模型，并对相应的系统可靠度进行了分析。     

多输入多输出单边逻辑函数优化系统的设计研究

逻辑综合的作用是在功能等价的条件下减少电路中的元件数目,使电路体积减少、能耗降低、故障率下降、稳定度提高。对于超大变量多输入多输出逻辑函数优化,存储开销对输入变量呈2幂次方增长。针对多输入多输出单边逻辑函数的特性,通过引入特征矩阵和状态矢量的描述,求解多输入多输出单边逻辑函数补集,以积项扩展为基础,完成多输入多输出单边逻辑函数无冗余覆盖。编程实现了多输入多输出单边函数逻辑优化的算法,对影响单边函数逻辑优化效率的因素(输入变量数、输出变量数、积项数和无关因子)进行了分析,软件系统在奔腾1.8 MHz、512 M的计算机上通过了正确性验证与测试。测试结果表明性能良好,有效的降低了系统的存储空间和时间开销。     

多维时序模型及其在人口死亡预报中的应用

本文讨论了多维时序模型的四个最基本的系统特性和统计特性的表述形式,建立了人口总死亡数、心脏病患者和肿瘤患者死亡数的“多输入-单输出”形式的多维时序模型,并进行了预报.结果表明,前两者受气象因素的影响,而后者基本与气象因素无关.     

数字图像融合技术的研究

本文阐述了可见光-热红外双通道图像融合系统的组成和原理,整个图像融合处理系统采用背板结构,由视频采集、显示输出板及融合处理板组成。该系统采用大规模可编程逻辑器件实现了系统逻辑与时序控制,在视频采集和显示输出板又留有接口,方便了板级调试与升级。     

同步时序网络的快速设计法

数字电子技术中,时序网络的设计比较复杂.这是因为时序网络中还包含有记忆单元用以记住作用于该网络各输入信号的过去情况,并以状态变量的形式反馈于时序网络的输入.本文提出一种通用的网络结构以及怎样满足各种不同逻辑功能要求时,如何去编制网络中PROM中的数据.     

EKE协议的描述与TLA验证

行为时序逻辑(TLA)是Leslie Lamport于20世纪90年代提出的一种新的逻辑,运用这种逻辑对软件或协议系统进行建模,在一定程度上减少了由于状态空间爆炸带来的压力,它能在一种语言中同时表达模型程序与系统属性。文中首先介绍了行为时序逻辑的语法和语义,然后以EKE协议为例,用基于行为时序逻辑语言TLA+对EKE协议进行了建模分析,用TLA建模并用行为时序逻辑语言TLA+进行协议的描述,最后用TLC检测工具进行分析,发现存在中间人的重放攻击漏洞。     

时序逻辑网络设计的矩阵方法

本文在前文时序逻辑网络的矩阵分析的基础上,提出同步时序逻辑网络设计的矩阵方法。它适用于多变量网络的设计,并可编制程序,上机操作。至于异步时序逻辑网络的设计,作者将在以后的文章中给出。     

基于广义系统的网络控制系统的分析与建模

对具有分布时延、动态输出反馈控制器且被控对象为广义系统的多输入多输出网络控制系统,在传感器和控制器时钟驱动、异步采样,执行器事件驱动情况下的运行特性进行了分析·在分析的基础上建立了正则、无脉冲广义系统对象的多输入多输出网络控制系统数学模型·通过电力系统中一个呈现广义系统模型的控制实例,说明了建模方法的有效性·为被控对象呈现广义系统模型的网络控制系统的性能分析和设计给出了有益的尝试·     

图形信息系统设计的关键技术

以邮电网络信息系统为例，阐述了图形信息系统设计中的关键技术：图形处理和信息处理的分工和结合，用面向对象的方法构造系统，事件处理机制的构造，数据存储格式以及输入输出系统的设计。     

Dynamic Fault Tree Analysis for Explosive Logic Network with Two-Input-One-Output

The explosive logic network( ELN) with two-input-oneoutput was designed with three explosive logic gap null gates. The time window of the output of the ELN was given,after which the dynamic fault tree analysis was implemented. Two dynamic failure modes of the ELN were obtained,and then their own Markov transition processes were established. After that,the probability of failure was calculated from the corresponding state transition diagram. The reliability of the ELN which was in different length of time under the ambient incentive was then analyzed. Based on the above processing,the reliability of the ELN can be improved.     

伪线性神经网络

给出了多输入－多输出（MIMO）的伪线性神经网络（PNN）结构与模型。PNN的构成是基于Gain-schedu-ling 控制技术与扩展线性化方法。还讨论PNN的递推预报误差的二阶学习算法（RPF）和训练过程中，并通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模,证明了用PNN建模，效果良好，且具有训练参数少，收敛 速度快，准确性高等良好性能。     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。     

用神经网络建立台阶爆破块度的预测

应用神经网络建立爆破系统的输入和输出非线性图形系统是很有效的。当建立神经网络系统时 ,输入端应当数量少一些 ,因此 ,本文采用爆破性分级指数和炸药单耗作为神经网络的输入端 ;岩石块度的分形维数作为神经网络的输出端     

基于层次分析的长短记忆网络(AHP-LSTM)的食品安全网络舆情预警模型

随着互联网技术的迅猛发展,网络已成为社会舆情的重要阵地,而网络舆情是食品风险预警的一个方向。传统舆情预警模型在指标体系的基础上结合反向传播神经网络（back propagation neural network,BP）等神经网络模型进行分析,存在运行不稳定、预测精度不高等问题。为了解决这些问题,采用具有较高预测精度的长短记忆（long short-term memory,LSTM）网络算法,在网络事件指标体系的基础上引入层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）并融合食品安全事件指标数据,将融合结果作为LSTM的期望输出,以建立更为稳定、精度更高的风险预警模型AHP-LSTM。实验结果表明,与传统模型相比,AHP-LSTM对于事件指标数据具有较强的处理能力和较高的预警精度。因此构建基于AHP-LSTM的食品安全事件预警方法,可为相关部门有效防范和管理食品安全网络事件提供一定的理论依据和数据支撑。     

粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型

针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根据约简结果以及作业当天的事故情况完成了BP神经网络输入层和输出层的设计,并根据输入层和输出层神经元的个数通过试凑法确定网络隐含层的神经元数量范围,并采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练,选择网络误差最低的网络作为所构建的网络模型。最后,选取16 d的测试样本对网络进行验证,将网络的输出同作业现场的实际结果进行比较,有14 d的网络结果与实际结果相符,测试准确率达到了87.5%。     

多层递归神经网络自适应控制及稳定性分析

提出一种基于多层归神经网络的自适应控制离散时间系统的方法,使用多层递归神经网络及新的动态ＢＰ算法（ＤＢＰ）描述未知系统的输入／输出关系。基于此神经网络模型,提出一种自适应控制方案,并对该方案的闭环稳定性进行了分析。     

神经网络在动力学系统建模中的理论研究

动力学系统可以看成是映输入空间到输出空间的一个算子,在特定时刻动力学系统的输出可以看成是其输入空间上的一个泛函,这样动力学系统建模就可以看作是表征系统映射关系的算子或泛函的逼近问题。研究了多层神经网络的非线性映射能力,给出了多层网络可一致逼近有限维空间Ｒｎ紧集上的连续函数、无穷维函数空间紧集上的连续泛函和连续算子的理论证明。得出的几个一般性结论为在动力学系统建模等领域应用神经网络准备了理论工具。     

面向低压输入MC-WPT系统高增益桥式补偿网络研究

由于无线电能传输系统松耦合特性,传统无线电能传输系统的输入输出增益普遍较低.这在光伏类型的低压输入高压输出应用中面临增益不足难题.提出一种基于桥式补偿网络的新型电能变换拓扑,研究基于桥式补偿网络的MC-WPT系统的阻抗特性以及能量传输特性,给出改进型桥式补偿网络方案.在此基础上,提出桥式补偿网络的参数设计设计方法.最后,本文通过实验验证所提出方法的正确性,可实现2～9倍的输入输出增益.