基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识

基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的优化计算原理,提出了一种新的线性系统参数辨识方法,利用连续型ＨＮＮ辨识线性系统Ｉ／Ｏ差分方程计算系统的传递函数矩阵,最终获得了可观标准型的状态空间表达式,仿真结果证明了这种只方法的有效性。     

基于神经网络的弹性连杆机构振动主动控制

研究基于神经网络的弹性连杆机构振动主动控制方法.介绍了双隐层动态递归神经 网络的数学模型,利用实验数据离线设计了神经网络辨识器与神经网络控制器.采用基于神 经网络的间接自适应控制策略对弹性连杆机构实施了振动主动控制,机构的动力学品质得到 显著改善.实验结果证明了该方法的有效性.     

故障检测率对软件可靠性影响实证分析

故障检测率是软件可靠性模型的主要参数之一,不同形式的故障检测率具有不同的作用。聚焦于故障检测率对软件可靠性的影响,提出基于信息熵与优劣距离决策算法的单可靠性模型单失效数据集多故障检测率与多可靠性增长模型多失效数据集多故障检测率2种实证分析方案,旨在全面地分析故障检测率的影响。经过实验分析,对于单一可靠性模型单一数据集,故障检测率对软件可靠性的影响主要与失效数据集相关,在不同数据集上不同故障检测率函数的性能差异较大;在多可靠性模型多数据集上,幂函数与S型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较好,指数型故障检测率对应的软件可靠性模型的综合性能较差。本文的研究对于软件可靠性建模中的模型参数选择、最优发布时间的确定等具有较强的指导作用。     

Integrated design of cam mechanisms and servo-control systems

Traditionally, in a cam mechanism, the cam is driven by an actuator at a constant speed. The motion characteristics of the follower are determined once the cam profile is designed. This paper presents a novel theory named "integrated design of cam mechanisms and servo-control systems" whose basic idea is varying the input speed trajectory of the cam by a microcomputer-controlled servomotor to improve kinematic and dynamic characteristics of the follower system. The philosophy of the theory is developing superior machines by taking advantage of the flexibility of servo-control systems to compensate for disadvantages of rigid cam mechanisms. The systematic design criteria of the cam-servo-integrated system are developed and an approach based on optimal-control theory is presented for to select suitable cam speed functions, hence the basis of the theory is formed.     

神经网络在弹性连杆机构振动主动控制中的应用

首次将神经网络理论应用于弹性连杆机构的振动主动控制 ,设计、建造了具有压电陶瓷作动器与电阻应变计传感器的弹性连杆机构实验装置及其振动控制系统。根据实验数据离线设计了动态递归神经网络控制器 ,并采用基于神经网络的直接自校正控制策略对弹性连杆机构实施了在线控制。控制后 ,弹性构件输出点的应变峰值降低了 5 0 %左右 ,机构的动力学品质得到显著改善     

计算机体系结构类课程的线上参与式研讨型教学

针对疫情期间开展网络教学的迫切需要,结合计算机体系结构类课程晦涩难懂不易学的特点,提出一种问题导向的以参与式研讨型互动在线课堂教学为核心的特殊类型混合式教学模式,探讨疫情期间按照教学日历如期开课如何开展计算机体系结构类课程教学、如何创新性开展线上线下混合式教学等问题。     

软件测试资源与成本管控和最优发布策略

为全面系统地了解软件测试过程中与可靠性相关的重要过程的研究现状和最新发展,对测试资源和成本的管理,以及最优发布技术问题进行了深入研究。首先将研究问题划分为4类,剖析了测试资源分配与控制,成本模型和最优发布基本内容,给出了其公式化的形式化描述和内在关系;然后从软件体系结构建模、测试过程建模、非线性最优化与仿真求解3个方面进行了技术分类评述。进一步将研究内容从5个方面进行归一化分类,并对选取的典型模型进行了归类比较总结。最后,指出了进一步研究发展的主要问题。研究分析表明,测试资源分配与成本管控和最优发布策略中,考虑到软件体系结构特征和不完美排错模型,向多目标融合方向发展,并与可靠性评估相关是后续研究的研究。     

MD4自动搜索差分路径算法

简单介绍了MD4差分分析所用到的基本理论知识,并对自动搜索差分路径算法做了详细说明。深入研究自动搜索差分路径算法,分析出各部分之间的复杂关系,并对原算法进行了改进。最后证明改进算法产生的新差分路径比原算法产生的差分路径更有效。     

重庆方言语音识别系统的设计与实现

语音识别赋予了计算机能够识别出语音内容的功能,是人机交互技术领域的重要研究内容。随着计算机技术的发展,语音识别已经得到了成熟的发展。但是关于方言的语音识别还有很大的发展空间。中国是一个幅员辽阔、人口众多的国家,因此方言种类繁多,其中有3000多万人交流使用的重庆方言就是其中之一。采集了重庆方言的部分词语的文本文件和对应的语音文件建立语料库,根据重庆方言的发音特点,选取重庆方言的声韵母作为声学建模基元,选取隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)为声学模型设计了一个基于HMM的重庆方言语音识别系统。在训练过程利用语料库中训练集语料对声学模型进行训练,形成HMM模型库;在识别过程利用语料库中的测试集语料进行识别测试。实验结果表明,该系统能够实现重庆方言的语音识别,并且识别的正确率为100%。