鲁棒主元分析和稀疏表示方法在模拟电路错误检测中的应用

模拟电路错误检测问题,即重点是检测出模拟电路芯片存在错误后确定错误元件或参数的问题,对于进一步明确错误产生原因,在设计或制造中加以改进,有重要的意义.经典做法是通过预先设置错误,并仿真得到其对应的响应数据,构造"错误字典",然后将测试信号与错误字典进行比对,识别其属于哪一类错误类型.本文提出一种基于数据稀疏表示方法来进行错误类型识别的新方法,它计算属于不同错误类型的数据在所有类型的数据构成的空间中的展开向量,根据得到的稀疏向量来判断其所属错误类型.对于稀疏表示方法无法进行准确分类识别的情况,采用SVM作为二级分类器进行修正.存在某些错误类型,其响应数据构成的空间之间线性相关性较强,对于稀疏表示后属于其中之一类型的数据,采用传统的SVM方法来加以辅助分类.在两个实验例子中,与SVM,Ada Boost以及没有加SVM辅助分类的单纯稀疏表示方法相比较,本文方法有更高的错误类型识别正确率.     

PDCA方法在大学生创新项目管理中的应用

大学生创新项目要求以过程为导向,重视大学生在过程中的锻炼和收获。因此大学生创新项目的管理必须树立全程管理的意识,重视实施过程的管理。上海交通大学把PDCA这种循序渐进的管理方法运用到大学生创新项目管理中,指导大学生创新项目实施的整个过程和管理体系的建立。通过闭环的反馈控制系统,加强过程控制,解决存在的问题与不足,提高大学生创新项目实施的质量和学校的管理水平。     

标杆管理在大学生创新计划管理中的应用

上海交通大学把“标杆管理”方法运用到大学生创新计划管理中,指导大学生创新计划实施管理.基于“运营标杆管理”的理念在学生层面实施微观标杆管理引导;基于“绩效标杆管理”的理念在院系层面实施中观标杆管理引导;基于“战略标杆管理”的理念在学校层面实施宏观标杆管理.通过微观、中观、宏观环节的标杆管理提高大学生创新计划的实施的质量和管理水平.