采用面向Agent技术的并行布线系统

详细布线是ＶＬＳＩ电路物理设计的最后一个步骤,按布线类型主要分为开关盒布线和通道布线,都是ＮＰ完全问题。我们使用Ｊａｖａ语言,采用面向Ａｇｅｎｔ的技术开发了一个能够充分利用网络计算资源的并行开关盒布线系统ＰＳＲ。实验结果表明,该系统能以比其它算法更低的时间复杂度取得较好的布线结果,并且具有很高的可伸缩性。     

一般图拓扑的电源/地线线宽优化设计

电源／地线（Ｐ／Ｇ）线宽优化是高性能超大规模集成电路（ＶＬＳＩ）物理设计的重要环节。文中通过研究一般图拓扑的Ｐ／Ｇ线宽优化的电路模型和数学模型,给出了基于单个节点的线宽优化的必要条件等几个有意义的性质,并在此基础上提出了Ｐ／Ｇ经宽优化的初始构造和优化的新算法,该算法避免了其它算法的许多冗余搜索,不需复杂的网络及敏感度分析,仿真结果表明,该算法得到相近的优化结果所需计算时间显著减少,达５０％,此外,     

基于径向基函数神经网络的CDMA多用户检测方法

径向基函数神经网络是一种三层前馈性神经网络,它具有较强函数逼近能力和分类能力,学习速度快等优点.本文根据径向基函数神经网络的这些优点提出了一种基于径向基函数网络的CDMA多用户检测方法(RMD).计算机模拟表明我们所提的算法具有能克服多址干扰,抑制噪声干扰和对"远-近"问题不敏感等优点,这为研究CDMA多用户检测器开辟了一条新的途径。     

带分布时延神经网络:从稳定到振荡再到稳定的动力学现象

该文主要研究一个带连续分布时延且具有强核的神经网络。作者发现当平均时延参数增加时,系统的状态从稳定变化到振荡现象;当平均时延参数继续增加时,又从振荡变为稳定。这一特殊的动力学现象对于具有弱核的神经网络是不可能发生的,用平均时延作分岔参数,作者也证明了Hopf分岔的存在性。用计算机仿真实验表明所得的结论的正确性。     

一种变型蔡氏电路

该文提出一种变型蔡氏电路,并对此变型蔡氏电路的特性进行了仿真研究,给出了此变型蔡氏电路的Lyapunov指数。该文还给出了此变型蔡氏电路的一种具体实现方法。     

对一个新的平方混沌类的研究

该文提出一个新的平方混沌类,计算了混沌类的李雅普诺夫指数,并对混沌类中结构III所表现出的环面破裂产生混沌和倍周期分岔产生混沌的现象进行了初步的研究,在同一个系统中可以观察到环面破裂和倍周期分岔两种不同的通向混沌的路线,这尚属首次报道。     

一种神经网络稳健估计方法的推广性研究

本文根据统计学的稳健性原理,将柯西(Cauchy)函数作为新的神经网络目标函数。在网络参数相同的前提下,利用传统的均方目标函数和新的柯西目标函数对BP网络分别进行训练后,加入小噪声及异常值(Outliers)干扰对该网络进行测试。结果表明,具有稳健性目标函数的网络不但有更快的收敛速度,而且对异常值有更好的抵抗能力。     

一个带时延神经网络的分岔现象研究

本文借助中心流形定理详细讨论了一个带时延神经网络的Hopf分岔和周期解的渐近稳定性,给出了确定周期解的渐近稳定性、分岔方向,周期和解的渐近形式的一个算法,并进行了计算机仿真实验,仿真实验表明了所讨论的结果的有效性与正确性。     

复数FIR DF设计的神经网络优化方法

本文基于人工神经网络(ANN)能量函数优化理论,提出了一种FIR数字滤波器(DF)神经网络优化设计(NNO)方法的理论框架。该理论将实数与复数FIR DF设计工作统一起来。表征设计质量的加权均方误差被当作ANN能量函数,以此导出FIR-NNO的Lyapunov方程。文中说明了算法实现的基本原则,并给出了两个实数线性相位和一个复数非线性相位FIR DF设计实例。通过与其它几种方法的比较证明了该方法的有效性。     

能量极小化的一种启发式遗传算法

Chakradhar et.al(1988,1990)将组合电路表示为Hopfield神经网络,将测试生成问题转化为一个组合优化问题。本文在传统遗传算法的基础上,结合电路的拓扑信息,提出了一种用于组合电路神经网络模型能量极小化的启发式遗传算法。