基于改进量子遗传算法的过程神经元网络训练

针对过程神经元网络由于模型参数较多BP算法不易收敛的问题,提出一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.将该算法融合于过程神经网络的训练.按权值参数的个数确定量子染色体上的基因数并完成种群编码,通过新的量子旋转门完成个体的更新.算法中的每条染色体携带3条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.     

天然气体积修正仪数据采集模块设计

提出了基于FPGA的数据采集方法,采用有限状态机设计AD7864控制器和滤波器,并能由CPU控制采样频率.给出具体设计方法并进行功能仿真.结果表明,数据采集模块能极大减轻CPU的负担,快速准确地进行数据采集及处理.     

网络化射频读卡终端设计

介绍了一种基于ARM处理器和嵌入式Linux操作系统的嵌入式网络化射频读卡终端,分析了其硬件接口电路和软件的设计.该终端具有可移植性好、易于网络互联、存储容量大等特点,应用前景广阔.     

基于ARM嵌入式热熔焊接机智能控制器的设计

PE管道热熔对接焊的工艺参数随管道尺度和环境条件的不同而不同,同时还受人为因素的影响,对焊接机自动化程度要求很高.介绍了基于ARM嵌入式热熔焊接机智能控制器的硬件和软件的设计方案.此方案符合焊接各个阶段工艺参数指标,并具有操作纠错及错误信息管理功能,最大程度地消除了人为因素的影响,提高焊接质量,并具备焊接数据的可追溯性,便于管理人员对焊接工程的管理.     

基于FPGA和TMS320DM642的CCD图像采集和处理系统硬件设计

为能高速、有效、实时采集CCD视频图像,提出了一种实时视频图像采集和处理系统设计方案.重点介绍其硬件设计原理、关键电路的设计,其主要功能是从CCD摄像头输出的模拟视频信号中提取实时图像,数字化后送入处理器作后期图像处理和分析.     

基于LonMark对象的智能节点研究

LonMark对象是对控制网络进行开发设计中的标准化、简明的应用层接口。文章概述了LonMark对象的定义和LonMark对象的功能接口,介绍了基于LonMark对象的智能节点定义、描述以及如何用LonMark对象进行工作。文中还结合实例给出了LonMark对象的应用。     

科学和工程计算的新方法——无网格方法

当今科学活动可分为理论、实验和计算3种.随着计算科学和技术的迅速发展,计算将在科学研究和工程分析中发挥越来越重要的作用.特别是目前很多特大工程如原子弹、导弹、大型舰船和飞机的设计制造等,除了少量实验之外几乎完全依赖于计算和分析.     

非合作式传感器空间运动目标截获概率研究

为了实现非合作式传感器对空间运动目标的有效捕获,在分析kalman滤波误差协方差矩阵的基础上,建立了传感器对目标跟踪误差的空间分布模型,并利用该模型提出了一种基于联合高斯分布的截获概率计算方法。该方法经过降维处理,降低了截获概率计算的复杂度,提高了运算的实时性。仿真实验表明,所提算法具有良好的估计性能。最后,对截获概率的误差来源、影响因素进行了深入的分析并得出了相关结论,可为实际工程应用提供了一定的参考价值。     

基于小波分解和支持向量机的MSTAR SAR目标分类识别研究

对军事目标进行分类是整个SAR ATR过程中最困难的任务。为了进一步提高MSTAR SAR目标的识别效果,在分析了MSTAR SAR图像特点的基础上,提出了一种利用离散小波分解提取目标特征的方法。由于小波分解后的低通近似系数虽然是一种较低分辨率的SAR图像,但是它仍然包含了SAR目标回波的能量,而高通细节系数则包含了目标的细节成份和噪声,因此,可将小波分解后的低通近似系数作为特征,并利用由决策导向循环图扩展的支持向量机来对多类目标进行分类。实验结果表明,即使将3级小波分解后的低通近似系数作为特征,支持向量机的分类精度仍然很高,而且由于特征的数据量较少,因此可使得识别效率得到提高。     

高阶累积量计算优化的仿真研究

高阶累积量由于计算量大而未得到广泛的应用,所以对其进行计算优化以及算法的简化能更好的发挥其优越性,根据推导的非平稳随机过程四阶累积量精确递推估计公式,从减少四阶累积量估计的计算量,增强四阶累积量的工程实用性出发,给出了四阶累积量近似递推估计定理.只要四阶累积鼍的更新因子满足定理的条件,就能减少计算量,并且使估计的四阶累积量保持抑制高斯噪声的性能,并且根据四阶累积量的优化给出了五阶累计量的优化和仿真.从时域和频域进行了优化仿真,仿真结果证实了估计的有效性.