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371.
在分析HFC网络上行信道时隙同步过程的基础上,建立在系统故障恢复情况下上行信道时隙同步过程的数学建模,重点研究了HFC网完成上行信道时隙同步所需的平均时间.文中给出了不同网络规模、冲突解析算法参数值、上行信道带宽分配策略条件下的实验结果.最后提出了优化HFC网上行信道时隙同步性能的措施.  相似文献   
372.
压铸铝合金ADC12.1R的组织、性能及成形性   总被引:4,自引:0,他引:4  
在ADC12压铸铝合金成分的基础上,通过成分优化设计,并对合金进行晶粒细化及变质处理,获得了一种高性能的压铸铝合金ADC12.1R,该合金经金属型重力浇注,其铸态力学性能达到:抗拉强度(σb)为254.9 MPa,延伸率(δ5)为2.925%,硬度(HBS)为102,均优于国内普遍使用的压铸铝合金ZL112Y.实际生产试验也表明ADC12.1R合金具有更好的压铸成形性、出型性及机械加工性能能够满足工业生产应用的要求.  相似文献   
373.
将计算机辅助设计技术、网络技术与机构设计相结合,以组合机构的尺寸综合理论为基础,以机构最小尺寸为优化目标,采用Java作为开发语言,应用模块化的面向对象的设计方法,研制开发了凸轮-连杆组合机构网上设计系统.  相似文献   
374.
针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.  相似文献   
375.
一种高性能英文词性标注器的设计与实现   总被引:3,自引:2,他引:3  
针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.  相似文献   
376.
针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.  相似文献   
377.
电磁脉冲通过窄缝的耦合计算是电磁兼容研究中的一个重要问题,现有算法存在着一些局限或不足.为得到一种能够反映窄缝实际耦合特点的算法,研究了Wang的窄缝算法中的不足,并基于其提出了一种修正的窄缝电磁耦合FDTD算法,即假设窄缝所在网格上的电磁总场在面向入射场源的窄缝一侧是随离窄缝距离增加而增强的,而在背向入射场源的窄缝一侧是随离窄缝距离的增加而减弱的.用该算法对ESD电流注入细导线产生的电磁场与窄缝的耦合进行了计算.计算结果表明了该算法的正确性.  相似文献   
378.
OSC-PLS算法在近红外光谱定量分析中应用的研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出一种新的光谱预处理方法--正交信号校正,并将正交信号校正与偏最小二乘法相结合的OSC-PLS方法应用于固体含能材料中挥发份的定量分析.利用正交信号校正,对光谱数据进行预处理,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型.结果表明:用OSC-PLS方法建立模型与用传统偏最小二乘法所建模型相比精度明显提高,这对近红外光谱分析在该领域的应用具有重要的理论意义和实际推广价值.  相似文献   
379.
基于TMS320C5409的语音处理系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了一个基于DSP(TMS320C5409)的语音采集、编码、回放系统实例,对于DSP与CODEC芯片如何连接和配合工作提出了较为详细的解决方案,并从硬件、软件两个方面做出了说明.  相似文献   
380.
2002年,Agrawal、Kayal和Saxena成功地解决了多项式时间判别素数这一著名的世界难题,他们给出了一个算法(简称AKS算法),该算法对输入整数是素数还是合数进行判断。它是一个确定的多项式时间算法.后来许多科学家对该算法进行了改进,其中一个比较好的改进是由Bernstein给出的(简称Bernstein算法).作者详细分析了这两种算法,利用C语言实现了这两种算法,并进行了比较,找出了真正需要用到AKS算法和Bemstein算法来判断其为素数和合数的最小数,并估计出所需要的运行时间.  相似文献   
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