纳米银膏增强大功率LED器件散热性能研究

为了解决大功率发光二极管(LED)散热效率低、可靠性差等问题,提出将无压烧结纳米银膏作为芯片固晶材料,应用于大功率发光二极管封装．对纳米银膏的热学行为及烧结后的晶体结构进行了表征,分析了烧结温度对电阻率和孔隙率的影响．利用纳米银膏封装大功率发光二极管,分析了不同固晶温度下发光二极管器件热阻及其结温变化,并与传统锡膏材料进行了对比．结果表明：随着固晶温度升高,纳米银膏的导电性和导热性逐渐提高．纳米银膏在200℃烧结后的电阻率为6.49μΩ·cm,界面孔隙率为11.5%,封装后的大功率发光二极管样品固晶层热阻为7.45 K/W,比采用SAC305和Sn₄₂Bi₅₈焊膏封装的发光二极管样品固晶层热阻分别降低15.4%和28.9%,芯片结温则分别降低2.9%和21.2%．此外,实验还测试了三种发光二极管封装样品的出光功率和工作温度,结果表明纳米银膏作为芯片固晶材料可为大功率发光二极管提供良好的散热通道,降低芯片结温并提高器件可靠性．     

一种基于粗集理论的属性权重构造方法

提出一种新的基于粗集理论的权重构造方法来解决传统决策中主观性问题和冗余性问题,并给出了一种新的判据模式.新方法分析论述了可拓学中存在的数学逻辑错误,并与通过其他决策方法得出的结论作比较.最终通过实验分析来说明方法的有效性和可行性,从而为管理决策提供了一种新的思想.     

基于采样率变换与FFT的GPS系统C/A码捕获改进算法

针对全球定位系统民用粗码信号快速捕获算法速度慢、不易于硬件实现的不足,提出了基于采样率变换和FFT的GPS信号C/A码捕获算法。利用采样平均的方法把采样率为5Msps的输入信号降低为1.024Msps,然后利用FFT进行粗捕,得到粗略的伪码相位,最后对粗略的伪码相位周围的原始数据进行循环相关处理得到精确的伪码相位估计值,降低了对后续跟踪环的动态要求。仿真结果表明该算法运算量小可以快速实现C/A码的粗捕,得到高精度的捕获结果,同时该算法可以利用现有1024点的FFT处理核(IP),便于在硬件上实现。     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

两类决策系统中规则获取的联合决策矩阵算法

提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,能有效提高算法的效率.用一个实例说明了算法的执行过程,并通过算法复杂度分析与实验结果对比,进一步说明了该方法的有效性.     

一种基于S-粗集的实时调度建模方法

基于S-粗集理论(Singular roush sets)提出了一种车间作业实时调度建模方法.在动态加工环境下,考虑有工件加工完成、工件到期时间改变和急加工工件到来等实时事件发生,研究了实时调度窗口工件的再选择与再调度问题,建立了基于S-粗集的车间作业实时粗调度模型,把S-粗集理论成功地应用于实时调度领城.仿真算例表明,利用该方法不仅能适应动态的工件加工环境,减小调度问题的求解规模,而且能够减少动态再调度次数.     

粗糙集在智能空瓶检测感兴趣区域提取中的应用

为实现空瓶检测中感兴趣区域ROI的自动精确标定,介绍了一种基于粗糙集不可分辨关系划分及粗近似进行ROI区域提取的新方法。首先,基于先验知识描述,确定粗略ROI区域,然后,提取和ROI区域标定有关的底层图像特征如灰度、边缘、位置等,在对特征属性离散化后,构造出反映分类关系的信息表,并依据不可分辨关系划分获得基本像元区域,最后,以初始ROI区域的上近似作为最终提取的ROI区域。在瓶身及瓶口的ROI区域提取实验中,该方法可以获得比人工标定更为精细的ROI区域,有利于提高后续检测过程中的检测精度。     

函数S-粗集与图像识别

函数S-粗集是以函数等价类定义的,它具有规律特性,图像具有特征,特征存在着规律,将函数S-粗集的规律特性嫁接,应用到识别理论中。给出图像特征F-下近似规律,F-上近似规律的生成,及规律模型,给出图像特征规律F-识别对结构,并对图像F-识别给出特性分析。图像F-识别是一种新的识别方法,已经成为识别理论研究中的一个新的研究方向。     

属性约简的两阶段遗传算法

属性约简是数据挖掘的一个重要研究内容. 为了解决具有多种属性类型的决策表约简问题,在粗集和二元关系聚合理论的基础上,利用属性重要性作为评价标准,提出了一种两阶段遗传约简算法. 算法的第一阶段是为了找出尽可能多的约简,第二阶段力求寻找最小约简. 根据算法每个阶段的目标设计了编码方案、种群规模、适应度函数、终止条件、选择、变异和修正操作. 实验表明,与标准遗传算法相比,两阶段算法在计算最小约简时更为准确和稳定.