基于最优FRWT的非平稳信号去噪新方法

研究非平稳信号的去噪,提出一种基于最优分数阶小波变换(FRWT)的信号去噪方法.该方法根据输出信号信噪比采用遗传算法寻找FRWT的最优分数阶值,实现非平稳信号的去噪.以带噪语音信号为例的去噪实验结果表明,采用新方法的去噪效果明显提高.     

智能组卷系统的建模与算法研究

根据教育考试理论与统计学,分析了自动组卷目标要求,建立了智能组卷系统的数学模型.提出了一种基于免疫遗传算法的智能组卷算法,提出了分段编码、段内遗传操作、误差加权适应度评估方法.通过应用实例分析,实验结果表明所提出新组卷算法的组卷成功率高、组卷速度快.     

基于GP算法的多模态门电路设计

多模态电路是与传统基于开关切换或者可重构实现方式的多功能电路不同的一种新颖的多功能电路,它在电路结构不发生改变的情况下,由电路某种参数(温度、电源电压、控制信号)的变化实现电路的多种功能.作为一种新的电路类型,多模态电路设计还没有标准的设计准则,针对现有的设计方法存在元件冗余,电路结构不合理的缺点,提出了用GP(遗传程序设计)算法来设计多模态门电路,并实现了一个控制信号控制的与,异或门,电路的分析结果说明了该设计方法的可行性.     

胚胎型仿生硬件及其关键技术研究

介绍了胚胎型仿生硬件的概念、优点、应用领域和实现方法,对胚胎型仿生硬件的结构、系统设计方法、错误检测与自修复机制等关键技术的研究现状进行了综述,并以八进制加法计数器为例说明胚胎型仿生硬件的设计方法和自修复机制。针对目前仿生硬件面临的容错机制、细胞电路结构和设计方法都比较简单的问题,提出了基于免疫机理进行错误检测、实行分级容错、采用可进化核设计电路等解决思路。最后指出了胚胎型仿生硬件技术发展趋势,如探索新型容错机制和各种生物启发式电路体系结构、开发商业和专用胚胎型仿生硬件芯片等。     

纳米电路交叉冗余容错技术研究

提出了一种针对纳米电路的数字电路容错设计新方法.该方法基于交叉冗余原理,利用两种二进制错误的不对称性,采用模块化方法对纳米电路进行容错设计.以阵列乘法器为例,采用新方法对电路进行设计和仿真,并结合实验结果与传统的可重构和三模冗余容错方法进行比较.交叉冗余方法无需检测模块及表决器,不会增加系统延时,并且在资源消耗方面远低于传统方法,对纳米电路尤其适用.     

模拟电路故障的支持向量机集成诊断新方法

为了解决支持向量机应用于多类别模拟故障诊断时泛化性能较低导致诊断精度难以提高的问题,提出了一种基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断新方法.首先,通过将本次迭代中不可分区域的样本加入训练集来构造下一次迭代的训练集,以提高基分类器间的差异性;然后选择分类精度不低于平均分类精度的基分类器进行集成,以提高整体诊断精度.实验表明...     

基于离散度的SVDD支持向量预选取方法

为了提高SVDD训练效率、降低存储空间需求,提出了样本的离散度概念,从理论上证明了样本的离散度和支持向量可能性大小之间的关系,并以此为依据来预选取支持向量.仿真实验表明该方法能够在保证SVDD分类精度的前提下,大幅减少训练样本数,而且比现有的其它方法精度更高,证明了该方法的有效性和优越性.     

基于Hopfield神经网络数字系统测试技术研究

介绍了用离散Hopfield神经网络模型把组合电路约束网络转化为能量函数，用数学优化求能量函数的最小值，即为给定固定型故障的测试矢量。经检测故障覆盖率达到100％并通过试探法进一步优化测试矢量集，然后将测试矢量集的响应序列移入本原多项式求得特征序列，建立故障字典，实验证明该方法切实有效。     

一种电力电子电路参数性故障的辨识方法

为准确辨识电力电子电路参数性故障,研究了电力电子关键器件的故障模型,并将其纳入了电力电子电路的混合自动机模型中进行了参数辨识的仿真和实验研究,结果证明了本文方法的有效性.     

基于场景匹配与可重构技术的自适应道路检测

车辆视觉辅助导航系统要求具有很高的鲁棒性和实时性。而视觉处理系统中,单一算法很难克服环境变化产生的影响,做到各种道路环境下的最优。针对目前这一研究难点,提出了基于道路场景匹配和硬件可重构技术的自适应道路检测方法。该方法基于道路场景分类来实现算法与道路场景的最佳匹配,利用可重构硬件来实现硬件算法功能的实时自适应重构,由此实现车辆视觉辅助导航自适应道路检测。实验结果表明:该方法具有检测性能好、鲁棒性强、实时性高的优点,检测正确率达到了90.17%,较好地解决了检测系统自适应性与实时性之间的矛盾。