无刷直流电机网络控制系统的丢包研究

将无刷直流电机作为网络控制系统的控制对象,从而实现电机远程控制的目的。将具有数据包丢失的无刷直流电机网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统,并对其进行稳定性分析。利用MatLab/Simulink对无刷直流电机网络控制系统搭建仿真模型,并对不同数据包丢失率进行仿真研究。     

Dropout prediction in e-learning courses through the combination of machine learning techniques

In this paper, a dropout prediction method for e-learning courses, based on three popular machine learning techniques and detailed student data, is proposed. The machine learning techniques used are feed-forward neural networks, support vector machines and probabilistic ensemble simplified fuzzy ARTMAP. Since a single technique may fail to accurately classify some e-learning students, whereas another may succeed, three decision schemes, which combine in different ways the results of the three machine learning techniques, were also tested. The method was examined in terms of overall accuracy, sensitivity and precision and its results were found to be significantly better than those reported in relevant literature.     

基于改进降噪自编码器的馈线终端失效率预测

配电网中馈线终端设备由于运行环境恶劣,往往面临意外失效问题。本文针对海量馈线终端装置的失效率预测问题,使用堆叠降噪自编码器实现基于馈线终端的各个关键元件的失效率预测;采用基于Dropout的模型正则化方法防止自编码器训练过程中出现过拟合现象,同时采用Adadelta算法对堆叠自编码器进行优化,在保证预测准确率的同时提高学习速率,实现馈线终端故障失效率的高效准确预测;最后基于馈线终端装置现场数据进行仿真验证。仿真结果验证了本文方法对失效率预测的准确性和泛化能力。     

SAR图像目标识别的卷积神经网模型

目的 合成孔径雷达图像目标识别可以有效提高合成孔径雷达数据的利用效率。针对合成孔径雷达图像目标识别滤波处理耗时长、识别精度不高的问题,本文提出一种卷积神经网络模型应用于合成孔径雷达图像目标识别。方法 首先,针对合成孔径雷达图像特点设计特征提取部分的网络结构;其次,代价函数中引入L2范数提高模型的抗噪性能和泛化性;再次,全连接层使用Dropout减小网络的运算量并提高泛化性;最后研究了滤波对于网络模型的收敛速度和准确率的影响。结果 实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库,10类目标识别的实验结果表明改进后的卷积神经网络整体识别率（包含变体）由93.76%提升至98.10%。通过设置4组对比实验说明网络结构的改进和优化的有效性。卷积神经网络噪声抑制实验验证了卷积神经网络的特征提取过程对于SAR图像相干斑噪声有抑制作用,可以省去耗时的滤波处理。结论 本文提出的卷积神经网络模型提高了网络的准确率、泛化性,无需耗时的滤波处理,是一种合成孔径雷达图像目标识别的有效方法。     

一种用于LDO的低功耗带隙基准电压源

设计了一种应用于低压差线性稳压器(LDO)的低功耗带隙基准电压源电路。一方面,通过将电路中运放的输入对管偏置在亚阈值区,大大降低了运放的功耗;另一方面,采用零功耗的启动电路,进一步降低了整体电路的功耗。该基准电压源采用旺宏0.35μm CMOS工艺流片,经测试,基准输出电压的温度系数为33 ppm/℃,总电流消耗仅为12μA。     

基于人脸关键特征提取的表情识别

自然场景下人脸表情由于受遮挡、光照等因素影响,以及表情局部变化细微,导致现有人脸表情识别方法准确率较低。提出一种人脸表情识别的新方法,以ResNet18为主干网络,利用残差连接模块加深网络结构,以提取更多深层次的表情特征。通过引入裁剪掩码模块,在训练集图像上的某个区域进行掩码,向训练模型中增加遮挡等非线性因素,提升模型在遮挡情形下的鲁棒性。分别从特征图的通道和空间两个维度提取表情的关键特征,并分配更多的权重给表情变化明显的特征图,同时抑制非表情特征。在特征图输出前加入Dropout正则化策略,通过在训练中随机失活部分神经元,达到集成多个网络模型的训练效果,提升模型泛化能力。实验结果表明,与L2-SVMs、IcRL、DLP-CNN等方法相比,该方法有效提高了表情识别准确率,在2个公开表情数据集Fer2013和RAF-DB上的识别准确率分别为74.366%和86.115%。     

MSK51O1系列大电流低压差稳压器及其应用

MSK5101是美国MSKennedy公司研制的一种新型低压差、大电流、低功耗线性稳压器。该器件具有 3V、 5V、 12V和可调电压输出。最小压差只有350mV，同时具有高效率和低功耗特性。文中介绍了MSK5101的主要特征及应用方法。     

基于侧链连接卷积神经网络的手掌静脉图像识别

针对手掌静脉图像数量少且质量参差不齐,进而导致掌脉识别系统的性能降低的现象,提出一种基于侧链连接卷积神经网络的手掌静脉图像识别方法。首先,在ResNet模型的基础上,用卷积层和池化层提取掌脉特征。然后,采用指数线性单元（ELU）激活函数、批归一化（BN）和Dropout技术来改进和优化模型,以缓解梯度消失、防止过拟合、加快收敛及增强模型泛化能力。最后,引入稠密连接网络（DenseNet）,使提取到的手掌静脉特征更具丰富性和有效性。在两个公开库和一个自建库上分别进行实验,结果表明所提方法在三个数据库上的识别率分别为99.98%、97.95%、97.96%。可见该方法能有效提高掌脉识别系统的性能,且更适用于掌脉识别的实际应用。     

Exponential stabilization of networked control systems and design of switching controller

This paper deals with the problem of switching between an open-loop estimator and a close-loop estimator for compensating transmission error and packet dropout of networked control systems. Switching impulse is considered in order to reduce the error between theory and application, a sufficient condition for exponential stabilization of networked control systems under a given switching rule is presented by multiple Lyapunov-like functions. These results are presented for both continuous-time and discrete-time domains. Controllers are designed by means of linear matrix inequalities. Sim- ulation results show the feasibility and efficiency of the proposed method.     

基于增量能量法和 BiGRU-Dropout 的锂电池健康状态估计

锂离子电池健康状态(SOH)的精确估计是电池管理系统面临的核心问题之一。针对实际的电池容量很难直接测量和容量再生导致的SOH估计误差问题,提出了一种基于增量能量法和双向门控循环网络(BiGRU)-Dropout的锂离子电池健康状态估计方法。首先分析增量能量曲线随电池老化的衰退规律,提取出最大峰值高度作为电池SOH的新健康因子。通过翻转层和门控循环网络层所搭建的BiGRU网络得出健康因子与SOH的映射关系,同时添加Dropout机制网络层防止出现过拟合现象,建立SOH估计模型用于电池SOH精确估计。实验结果表明,在不同充电倍率条件下,该方法均可快速、准确地估计电池SOH。