LZW算法的优化及其在FPGA上的实现

针对目前在高速数据采集系统的大容量存储和无损传输过程中,存在硬件难以有效进行数据处理而软件实时性不足的缺点,采用并优化了LZW数据压缩算法,并将该算法在FPGA上进行了实现。在分析LZW基本算法的基础上,给出了3个方面的优化计算方法,并进行了仿真验证。实验结果表明:优化后的LZW算法有效的提高了数据压缩的执行速度和压缩效果,验证了设计的正确性,提高了存储和传输效率。     

铸造合金优化配料原理与计算机软件开发

应用计算机进行优化配料,不仅可以免除人工配料烦琐的计算过程,同时可以降低原材料成本,保证产品质量,提高企业经济效益。为此开发了计算机优化配料软件,论述了它的基本原理和功能,并介绍了该软件应用实例。     

一类非线性系统迭代优化神经网络控制器

提出了一类非线性系统迭代优化神经网络控制器的设计方法,该是在正向神经网络辨识模型的基础上,应用迭代学习方法进行控制器设计。为了补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入了反馈补偿控制器控制精度的方法,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

基于变量混合调整的机械产品智能优化策略

为解决机械产品原始设计方案的可行化,提出了基于变量混合调整的优化策略,采用了基于启发式思想生成的变量因果关系图与几何约束混合求解的变量调整策略,该策略能很好就适应产品设计的各个阶段具有良好的柔性,同时它又是约束驱动,具有很强的自适应性和灵活性,就汽车驾驶室内布置设计对该策略进行了有效的验证。     

一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析

提出了一种混沌神经网络模型。通过引入暂态混沌和时变增益,该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性,从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力,它可以用于求解各种复杂的优化问题。大量的数字模拟表明网络能较好地解决Hopfield型网络的局部极值问题。     

Bi系高温超导带材冷压工艺优化试验

采用套管法（ＰＥＴ）制备Ｂｉ系高温超导带材,进行了冷压工艺的优化研究。试验结果表明,Ｂｉ系带材所能承受的压力有一个限值,若超过这个限值后,密度虽可提高,但晶粒破碎严重Ｊｃ值反而降低,带材优化的冷压工艺参数是８３８℃／６０ｈ＋冷压＋８３８℃／６０ｈ。第１次压力为２ＧＰａ,第２次２．５ＧＰａ;冷压压下速率为１．５×１０＾－４ｍｍ／ｓ。同时研究还表明冷压的主要作用是提高带材的致密度和晶粒取向度,最终改善     

用天天文成像的小倍率静电聚焦电子光学系统

设计与天文成像探测系统中的ＥＢ－ＣＣＤ相匹配的小倍率静电聚焦电子光学系统。方法 利用静电像管设计及优化设计软件包,结合已有的静电像管管型及积累的静电像管正设计和优化设计经验进行设计。结果设计了一种小倍率静电聚信优化电子光学系统,给出了相应的计算参数及结果,其结构及像质符合实际要求。     

多维函数优化的遗传算法研究

本文研究了求解多变量函数优化问题的遗传算法,在此算法中采用了十进制浮点数基因表示方法,并相应地提出了一种叠加零均值Gauss随机扰动的变异方法,研究表明,对于满足组件假说的多维函数优化问题,这种遗传算法具有较高的搜索效率．