一种新的量子神经网络训练算法

量子神经网络是一种借鉴量子理论中的态叠加思想而设计的单隐层前馈神经网络,其主要用于数据分类。由于采用多层激励函数神经元,并且在量子间隔训练中采用了新的目标函数,即同类输入数据的隐层节点输出方差最小,从而使量子神经网络具备了发掘不同类别数据间模糊性的能力。但由于训练时对量子神经网络权值和量子间隔使用了不同的目标函数,使迭代过程中两者不可避免的会出现相互冲突,从而导致训练迭代次数的增加和网络性能的下降。本文借鉴约束优化理论,在两个目标函数的梯度下降求解中引入了惩罚函数,提出了一种新的量子神经网络训练算法,消除了两个目标函数间的冲突。实验结果表明,本文提出的训练算法可以显著提升训练的速度和网络的性能。      

一种改进的量子神经网络频谱感知算法

为了克服传统频谱感知的缺点,提升在低信噪比下的频谱检测性能,提出了一种改进的量子神经网络频谱感知算法。通过提取授权用户信号的特征参数,对量子神经网络进行训练,获取授权信号中数据的不确定性并加以存储、记忆,从而实现周围环境"频谱机会"的检测。为了提高量子神经网络的收敛性、稳定性,对算法进行改进,采用三层Josephson函数作为激励函数,缩短激励函数的饱和区,减少训练过程中出现"假饱和"现象;并在原有的学习目标函数中加入约束条件,使网络权值的调整和量子间隔的更新在学习过程中的相互影响降到最低。通过实验仿真得出,改进后的量子神经网络算法与改进前的算法、BP神经网络检测算法相比,不但在网络收敛速度和稳定性上有了明显提升,而且在低信噪比情况下具有更高的检测概率。     

基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测

该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF 神经网络法、混合粒子群-RBF 神经网络法和自适应粒子群-RBF 神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。     

混合量子衍生神经网络模型及算法

为提高人工神经网络的逼近能力,该文从研究隐层神经元的映射机制入手,提出基于量子比特在Bloch球面的绕轴旋转构造神经网络模型的新思想。首先将样本线性变换为量子比特的相位,并使量子比特在Bloch球面上分别绕着3个坐标轴旋转,旋转角度即为网络参数。然后通过投影测量可以得到量子比特的球面坐标,将这些坐标值提交到隐层激励函数,可得隐层神经元的输出。输出层采用普通神经元。基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法设计了该模型的学习算法。实验结果表明,该文提出的模型在逼近能力、泛化能力、鲁棒性能方面,均优于采用L-M算法的普通神经网络。     

光电雷达电子部件的量子神经网络故障诊断算法

针对电路故障诊断时,故障模式之间存在交叉数据的模式识别问题,将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中,提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合集成电路故障诊断算法.并将其应用到光电雷达电子设备故障诊断中,通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度,利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度,从而确定故障元件,提高故障诊断的准确率.     

Padé有理式神经网络及其权值直接确定法

根据Padé近似理论,构造出一类前向有理式神经网络.该网络采用四层结构,其中第一层(输入层)和第三层采用线性激励函数,第二层采用幂激励函数,第四层(输出层)采用分数函数(或称除法函数)作为激励函数.依据梯度下降法思想,推导了其权值修正的迭代公式.针对迭代方法收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,进一步推导出了基于伪逆的权值直接确定方法,该方法避免了冗长的迭代过程.仿真和预测结果均表明Padé有理式神经网络及其权值直接确定法具有较好的计算速度和更高的逼近与预测精度.     

多目标量子编码遗传算法

如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题。该文提出一种基于量子遗传算法的多目标优化算法,利用量子遗传算法的高效全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标函数的Pareto最优解,利用量子遗传算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布。通过求解带约束的多目标函数优化问题,对该文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGAII,PAES,MOPSO和Ray-Tai-Seows算法等知名多目标优化算法进行比较,结果证明了该文算法的有效性和先进性。     

一种基于ABC的量子神经网络训练算法

传统的量子神经网络的训练方法容易使得算法陷入局部极小值,将Artificial Bee Colony(ABC)算法引入到原训练算法中,并且对人工蜂群算法进行改进.利用改进后的人工蜂群算法来优化传统量子神经网络,使优化后的量子神经网络具有结构简单、参数少、收敛速度快和可跳出局部极小值等优点.实验结果表明,相比原训练算法该优化算法提高了量子神经网络收敛解的精度.     

基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原

该文提出一种基于头脑风暴智能优化算法的BP神经网络模糊图像复原方法(OBSO-BP)。该方法在聚类和变异两方面优化了头脑风暴智能算法,利用头脑风暴优化算法易于解决多峰高维函数问题的特点,自动搜寻BP神经网络更佳的初始权值和阈值,以减少BP网络对其初始权值和阈值的敏感性,避免网络陷入局部最优解,增加网络的收敛速度,减小网络误差,提高图像还原质量。该文采用20张不同的图像,对其模糊图像分别进行维纳滤波复原(Wiener)、基于头脑风暴算法的维纳滤波复原(Wiener-BSO)、BP神经网络复原以及基于头脑风暴算法的BP神经网络(BSO-BP)图像复原实验。实验结果表明,该方法能够取得更好的图像复原效果。     

双模式神经网络盲均衡算法研究

文中以前馈神经网络作为盲均衡器,根据CMA盲均衡算法及决策指向性算法(DD)提出了两种神经网络学习目标函数,并在对两种目标函数下神经网络盲均衡算法性能分析的基础上,给出了依据移动窗剩余误差理论确定切换门限的方法,提出了双模式神经网络盲均衡算法,并以短数据样本重用确定网络的初始权重.仿真表明文中提出的双模式神经网络盲均衡算法能够克服在单一目标函数下神经网络盲均衡算法的缺陷,且收敛速度快,有效的提高了均衡性能.     

聚对苯撑苯并双(口恶)唑发光及其器件制备

采用光谱技术,研究了聚对苯撑苯并双(口恶)唑(PBO)溶液的光敏发光特性,并用相对法估算出溶液发光效率在50%范围.结合光谱技术、半导体电学和电化学等研究手段,具体研究了以PBO为发光层的单层电致发光器件,研究结果显示,电致发光与薄膜的光致发光有具有相同的发光中心,峰值位于510 nm左右.同时发现,由于存制备过程中不同处理条件使得不同厚度薄膜残留的掺杂物质浓度不同,从而引起薄膜的导电性的不同.使得器件的阈值场强随PBO厚度的减小而逐渐增加.     

系统级封装新型埋入式电源滤波结构的研究

在高密度小尺寸的系统级封装(SiP)中,对供电系统的完整性要求越来越高,多芯片共用一个电源网路所产生的电压抖动除了会影响到芯片的正常工作,还会通过供电网路干扰到临近电路和其他敏感电路,导致芯片误动作,以及信号完整性和其他电磁干扰问题.这种电压抖动所占频带相当宽,几百MHz到几个GHz的中频电源噪声普通方法很难去除.结合埋入式电容和电源分割方法的特点,提出一种新型高性能埋入式电源低通滤波结构直接替代电源/地平面.研究表明,在0.65～4GHz的频带内隔离深度可达-40～75 dB,电源阻抗均在0.25ohm以下,实现了宽频高隔离度的高性能滤波作用.分别用电磁场和广义传输线两种仿真器模拟,高频等效电路模型分析这种低通滤波器的工作原理以及结构对隔离性能的影响,并进行了实验验证.     

Emerging interconnects: a state-of-the-art review and emerging solutions

Aluminium was a primary material for interconnection in integrated circuits (ICs) since their inception. Later, copper was introduced as interconnect material which has better metallic conductivity and resistance to electromigration. As the aggressive technology scaling continues, the copper resistivity increased because of size effects, which causes increase in delay, power dissipation and electromigration. The need to reduce the resistor-capacitor??????? delay, dynamic power utilisation and the crosstalk commotion is as of now the fundamental main impetus behind the presentation of new materials. The purpose of this paper is to do a survey of interconnect material used in IC from introduction of ICs to till date. This paper studies and reviews new materials available for interconnect application which are optical interconnects, carbon nanotube (CNT), graphene nanoribbons (GNRs) and silicon nanowires which are alternatives to copper. While doing a survey of interconnect material, it is found that multiwalled CNTs, multilayer GNR and mixed CNT bundles are promising candidates and are ultimate choice that can strongly address the problems faced by copper but on integration basis copper would last for coming years.     

Arsenic deposition as a precursor layer on silicon (211) and (311) surfaces

We investigate the properties of arsenic (As) covered Si(211) and Si(311) surfaces by analyzing data from x-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and low-energy electron diffraction (LEED) images. We then create a model using total surface energy calculations. It was found that both Si(211) and Si(311) had 0.68±0.08 surface As coverage. Si(211) had 0.28±0.04 Te coverage and Si(311) had 0.24±0.04 Te coverage. The Si(211) surface replaces the terrace and trench Si atoms with As for a lower surface energy, while the Si edge atoms form dimers. The Si(311) surface replaces all terrace atoms and adsorbs an As dimer every other edge site. These configurations imply an improvement in the mean migration path from the bare silicon surface by allowing the impinging atoms for the next epitaxial layer, tellurium (Te), to bind at every other pair of edge atoms, and not the step terrace sites. This would ensure a nonpolar, B-face growth.     

光子晶体微腔发光二极管

光子晶体微腔因其具有增强自发辐射、定向输出和单模工作的能力而受到广泛关注。介绍了光子晶体微腔发光二极管的基本原理、设计、特性、制作及其典型器件。     

用于单光子TOF测量的时间-幅度变换器

基于新型共源共栅电流源的积分方法,设计了一种用于单光子飞行时间(TOF)测量的时间-幅度变换器(TAC)。该方法有效简化了TAC电路结构,减小了TAC占用面积,显著提高了TOF的满量程范围(FSR)。采用0.18 μm标准CMOS工艺设计。集成TAC的单光子探测器像素单元的填充因子可达到26.8%。后仿真结果表明,该TAC在120 ns的FSR内具有230 ps的定时分辨率,微分非线性(DNL)低于0.05 LSB,积分非线性(INL)低于1.1 LSB。蒙特卡洛仿真表明,512个TAC像素间的不均匀性低于0.5 %。该TAC非常适用于高密度时间相关的单光子计数(TCSPC)探测器阵列。     

Comparative study of maximum power point tracking techniques for hybrid renewable energy system

The power generation demand is increasing day-by-day throughout the world, therefore, the use of hybrid systems becomes a significant solution. The hybrid renewable energy system (HRES) is used for delivering power in various regions in order to overcome intermittence of wind and solar resources. Because of increasing environmental problems, for example, greenhouse gas emission and energy cost have interested novel research into substitute methods in favour of electrical power generation. Maximum Power Point Tracking (MPPT) control method is a vast deal of novel research used for enhancing the efficiency of HRES. The authors have revealed that the hybrid techniques i.e. Global MPPT, fuzzy-neuro systems, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Perturbed and Observe (P&O) + Adaptive Neural Network (ANN) etc. can provide best results as compared to other MPPT control methods. This paper offering a state of art review of MPPT control techniques for HRES.     

超宽带脉冲信号的光学生成方法研究

近年来超宽带(UWB)通信技术迅猛发展,在测量、雷达技术、民用和军事无线通信中有着重要的应用,UWB-over-fiber技术已经成为目前研究的热点,其中就包括UWB脉冲信号的产生方法。区别于传统的电子学方法,光子学产生方法不受电子瓶颈制约,可以实现很高的带宽,并且具有抗电磁干扰、重量轻、结构紧凑的优点。通过对比国内外本领域研究成果,讨论及总结了以下三种原理的UWB脉冲信号的光学生成方法:1)相位调制-强度调制转换(PM-IM);2)半导体光放大器(SOA)的非线性效应;3)频谱塑形和色散所致频域-时域映射,然后对各种方案进行了对比分析。     

多孔硅发光机制的分析

从量子力学的基本理论出发讨论了量子限制效应，推导出多孔硅有效禁带宽度增量并用量子限制效应和表面态及其物质在发光中作用的理论解释了ＰＳ光致发光的实验现象。     

一种基于分段CRC的LDPC译码的改进算法

级联多个循环冗余校验(CRC)的LDPC译码算法有效地改善了译码的收敛特性。然而在其译码算法中,当CRC检测的整体漏检概率不够低时,出现误码平台。因此,该文提出了改进算法,通过减少在译码算法中CRC检测的次数,降低整体漏检概率,提高了误码性能。仿真表明改进的算法提高了误码性能,译码复杂度也增加不大。