关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

一种高精度欠压保护电路的研究与设计

文章分析了常用欠压保护电路的设计原理及特点,根据实际需求和常用电路存在的不足,设计了一种改进型的高精度欠压保护电路方案,通过验证确定欠压保护电路原理的可行性。     

电磁脉冲辐射波模拟器双锥-平面线栅天线场分布规律

双锥-平面线栅结构的水平极化辐射波天线对辐射场半宽影响较小且架设方便、易于维护，掌握该型天线场分布规律是确定模拟器场均匀区、开展电磁脉冲效应实验的前提。利用天线理论研究双锥-平面线栅天线的场分布规律，结合数值模拟和实际天线试验对理论分析结果进行验证。结果表明：在天线结构和激励电压确定的条件下，双锥中心正下方辐射电场极化分量仅与测点到源的距离相关，二者呈反比；Oxz平面内以双锥中心为圆心的圆弧上任意一点辐射电场极化分量的幅值相等，并在同一时刻达到峰值；Oxz平面内同一水平线上的测点总辐射场幅值相等，方向沿测点所在圆弧的切线方向；各辐射场分量关于Oxz平面和Oyz平面对称分布；对于实际模拟器，地面反射会使辐射场波形下降沿陡降，导致地面附近辐射场半宽变小；线栅极板会影响附近的场分布，且极板外侧4个角点处的反射相对较强，其他位置辐射场分布与理论分析一致。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

公路交通荷载作用下场地微振动响应分析

随着高科技电子产业的快速发展，公路交通荷载对电子厂房精密设备的微振动影响引起人们的广泛关注。为研究交通荷载以不同行驶状态在道路行驶对场地振动响应的影响，对上海某一工业园区进行满载卡车以不同行驶状态通过时引起的场地振动响应测试与分析。研究发现：改变卡车编队方式引起的场地振动响应自大到小依次为串行、并行、单车行驶；卡车行驶速度越快，引起的场地振动响应越大，衰减速度越快；改变卡车行驶方式，匀速行驶引起的场地振动响应大于制动行驶。