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1.
基于斜率故障模型的模拟电路软故障字典法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种新的模拟电路故障字典法。与传统方法不同,该方法利用两个节点电压之间的关系函数作为故障特征。对于线性模拟电路,节点电压关系函数为一次函数,函数的斜率可以作为故障模型,同时可以诊断硬故障和参数(软)故障。由于模拟电路存在容差,最小直线距离法可以用于处理电路中的容差问题。  相似文献
2.
在现代科技社会中,随着数字图像处理技术的高速发展,图像分割和物体边缘检测被广泛应用于医学领域,军事领域,公共防卫领域,计算机视觉领域及农业气象领域.在本文中,基于经典的Chan-Vese (CV)模型,介绍一个含有L1范数数据拟合项和二阶正则项(TV2)的分段常数图像边缘检测模型.新模型利用一个高阶正则函数对目标函数进行惩罚,将其作为新目标函数的一个约束,使得该模型能够分割和检测低对比度,并且含有外加噪声的图像.理论上,我们在大胆合理的假设下,给出该模型的部分收敛性分析.计算方面,我们通过研究新模型的理论可解性,关于该模型的数值实现方面,应用ADMM算法对该模型进行数值求解,从而设计一种新的求解方式,并用灰度图像和真实图像做大量的数值实验,并和原始CV模型进行对比,得出的实验结果表明,该模型的许多优点在各领域具有广泛应用价值.  相似文献
3.
近年来,由于计算机技术的飞速迅猛发展,特别是硬件条件的改善,计算能力不断提高,深层神经网络训练的时间大大缩短,深度残差网络也迅速成为一个新的研究热点.深度残差网络作为一种极深的网络架构,在精度和收敛等方面都展现出了很好的特性.研究者们深入研究其本质并在此基础上提出了很多关于深度残差网络的改进,如宽残差网络,金字塔型残差网络,密集型残差网络,注意力残差网络等等.本文从残差网络的设计出发,分析了不同残差单元的构造方式,介绍了深度残差网络不同的变体.从不同的角度比较了不同网络之间的差异以及这些网络架构在常用图像分类数据集上的性能表现.最后我们对于这些网络进行了总结,并讨论了未来深度残差网络在图像分类领域的一些研究方向.  相似文献
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