基于Tri-training MPLS的半监督软测量模型

随着污水处理过程日趋复杂,易测量变量和难测量变量的比例严重失衡,传统的监督性软测量建模方法已经无法满足需求.针对这一问题,提出了一种新的半监督学习的软测量模型?Tri-training MPLS模型.首先将标记数据均分为相互独立的3个部分,并由这3个相互独立的标记样本子集选择置信度高的未标记样本训练模型,提高模型的预测...     

不确定性随机系统的输出反馈变结构滑模控制

研究了带有时变不确定性的It型随机系统的输出反馈镇定问题,采用变结构滑模控制(SMC)方法设计了镇定控制器.在系统的不确定性满足一定匹配条件的情况下,构造了对不确定性具有不变性以及参数不含噪声激励的滑模切换流形和变结构滑模控制律,分析和证明了滑模的可达性和闭环系统的稳定性,并给出了滑模控制律的参数选择条件.最后通过示例系统仿真实验证明了文中结果的正确性和有效性.     

网络化控制系统连续动态输出反馈控制器设计

研究一类网络化控制系统的连续动态输出反馈控制器的设计问题.假设网络化控制系统的被控对象为一个定常时滞系统,其网络诱导时滞是随机的且小于一个采样周期的情况下,将此类网络化控制系统模型化为一个混合系统.然后采用李亚普诺夫函数、线性矩阵不等式的方法推导出了该网络化控制系统渐近稳定的充分条件.根据此充分条件,给定一个等式约束,然后通过求解一组线性矩阵不等式,获得了连续动态输出反馈镇定控制器.最后给出一个具体的数值和仿真实例说明了此设计方法是有效的.     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

浅谈可编程控制器的基本组成及工作原理

文章介绍了可编程控制器的基本组成及基本的工作原理,并展望了我国的发展情况和未来的发展潜力.     

低复杂度的新型球形译码检测算法

在多输入多输出(MIMO)信号检测算法中,球形译码检测算法的复杂度会随着半径的增大而迅速增加,代价较高。为了避免这一问题,提出一种改进的球形译码算法,该算法考虑改变搜索的起始位置,从最接近信号点上下限中间位置开始搜索,并根据信号点和中间位置的距离对信号点升序排序,随着译码半径的改变,排序不变,这样就减少搜索次数,降低算法复杂度。仿真结果表明,随着半径取值的增加,新型球形译码算法复杂度大幅度降低的同时,仍然保证了译码性能最接近性能最优的最大似然检测算法。     

藏文短消息UNICODE编码传输协议的实现

在藏文数字电话的研究基础上开发藏文短消息的收发功能,实现在移动终端上藏文的传输。文章论述了藏文的特点、Unicode编码的结构、藏文短消息的编码/解码算法以及藏文输入法的设计思路和实现。最终完成藏文短消息的传输编码及应用。     

电压控制LC振荡器设计

电压控制LC振荡器是如今使用非常广泛的一类电子器件，本设计选用西勒振荡电路作为VCO．只要改变二极管MMBV109两端的电压，即可改变VCO的输出频率。并且利用锁相环频率合成技术．采用大规模PLL芯片MC145152和其他芯片构成数字锁相环式频率舍成器，使输出频率稳定度进一步提高。     

大学英语教学输入与输出有效性对比研究

语言的输入与输出是外语学习中值得重视和探讨的问题。输入是第一步，是输出的必要准备，输出是输入的目的，反过来又能激发输入。英语教学的目的就是让学生在吸收大量语言知识的基础上，能熟练自如地使用英语，达到输入与输出的有机结合。