Hierarchical Neural Networks Method for Fault Diagnosis of Large-Scale Analog Circuits

A novel hierarchical neural networks (HNNs) method for fault diagnosis of large-scale circuits is proposed. The presented techniques using neural networks(NNs) approaches require a large amount of computation for simulating various faulty component possibilities. For large scale circuits, the number of possible faults, and hence the simulations, grow rapidly and become tedious and sometimes even impractical. Some NNs are distributed to the torn sub-blocks according to the proposed torn principles of large scale circuits. And the NNs are trained in batches by different patterns in the light of the presented rules of various patterns when the DC, AC and transient responses of the circuit are available. The method is characterized by decreasing the over-lapped feasible domains of responses of circuits with tolerance and leads to better performance and higher correct classification. The methodology is illustrated by means of diagnosis examples.     

双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

在研究双向联想记忆神经网络时,通常都假设输出响应函数是光滑的增函数,但实际应用中遇到的大多数函数都是非光滑函数。因此,本文将双向联想记忆神经网络的输出响应函数连续可微的假设削弱为满足Lipschitz条件,通过引入Lyapunov函数,利用不等式的方法,证明了双向联想记忆神经网络全局指数稳定性的一个定理。     

时滞细胞神经网络的指数稳定性

研究了时滞细胞神经网络(DCNNs)平衡点的全局渐近稳定性,去掉了有关文献中关于激活函数的有界性、单调性和可微性的条件,运用拓扑度理论和M-矩阵理论给出了更弱的判定平衡点的存在唯一性及全局指数稳定性的条件.     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

基于OBS网络的一种最少冗余包的组播树共享算法

为了减少组播树共享算法(TS-MCAST)产生冗余包,有效地利用链路网络带宽,提出了一种基于光突发交换(OBS)网络的最少冗余包的组播树共享算法(LRP-MCAST-TS)。该算法实现过程中,引入了树分割规则,将满足分割条件的组播树分割成森林,然后根据重叠大小将汇聚的组播会话划分成多个组播共享类。通过理论分析,证明了LRP-MCAST-TS算法设计的正确性,达到了减少冗余包的目的。     

延迟受限细粒度可伸缩视频流媒体平滑传输

在异构网络上可伸缩视频传输中,为了解决由于网络的时变性特征所引起的编码码流与网络带宽不适配所引起的问题,该文提出了一种控制可伸缩码流的传输,使之适应带宽的时变特性,同时能够保证平滑的重建视频质量的传输调度算法。该文在延迟受限的条件下,通过控制每一帧增强层码流的传输,使得带宽变化所带来的视频质量波动显著下降,从而有效地提高了视频的总体质量。仿真试验表明,该方案在提高视频客观质量的同时提高了其主观质量,有效提高了视频传输的鲁棒性。同时,该文所提出的算法复杂度较低,能够应用在实际的流媒体传输系统中。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出了一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度。比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比能够明显提高节点定位精度。     

无线传感器网络研究概述

介绍无线传感器网路的体系结构、通信协议和传感器节点结构.无线传感器网络的技术、应用还不够成熟,但是它是一种全新的信息获取技术,具有广阔的应用前景.     

无线传感网中基于能量平衡的数据收集树算法

针对实际应用中传感器节点采样频率不同的特点,提出了一种传感网中基于能量平衡的数据收集树算法(an energy balancing and tree-based data gathering algorithm,EBDGA).EBDGA在基站集中式的构建是以本基站为根结点、基于能量平衡的生成树,根据节点的采样频率定制生成树中子节点加入的策略.仿真实验表明,在这种特定的网络模式下,EBDGA比传统的数据收集树算法PEDAP和PEDAP-PA具有更好的能量平衡特性,提升了能量性能.     

多组分LIPNs 的制备及相容性和阻尼性能

采用两步法合成了一系列多组分乳液IPN。借用动态粘弹谱仪研究体系组成、网络I与网络Ⅱ的配比、交联剂的品种和用量对LIPNs体系相容性和阻尼性能的影响。结果表明:LIPNs的相容性和阻尼性能对体系组成、网络配比、交联剂种类及用量均非常敏感。当网络I为MMA/EMA=70/30,网络Ⅱ为EA/nBA=50/50,网络I/网络Ⅱ为P(MMA-EMA)/P(EA-nBA)=40/60时,体系的相容性及阻尼性能最佳。