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1.
Digital comparators are important arithmetic components used in digital systems to determine if two numbers are equal, or if one number is greater or less than the other. In this work, the design of magnitude and 2's complement comparators is examined. New OR-based full tree and simplified tree magnitude comparator architectures are proposed. The existing and the proposed comparator architectures are implemented in standard cell technology and evaluated, after extensive experimental analysis, in high performance and relaxed conditions. The proposed comparators operate faster than the existing ones, while operating at the same speed yield significant improvement in area complexity and power dissipation. 相似文献
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进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在矿山入选品位指标研究中,正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题,采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率、入选品位与选比之间的复杂非线性的对应关系,并将建立的选比神经网络模型用于金山店铁矿入选品位的优化决策支持系统中,取得每年多回收铁精矿16.23万t的良好效果。 相似文献
5.
地下资源开采常常引起周围环境的负面效应,造成地面建筑物、公用地下管线和各种地下设施以及城市道路的路基、路面、铁路等不同程度的损害,利用GIS可以有效地把这种负面效应和损害可视化.在可视化过程中,经常要判断不同地理要素的空间位置关系.基于GIS所特有的拓扑关系特性,把开采沉陷区域的建筑物和沉陷等值线空间位置关系抽象成理论模型,并进一步探讨了点与曲线环关系算法以及利用现有GIS软件如何来实现拓扑关系的方法.通过这种可视化,可以为决策提供可靠的信息依据,从而更好地为工程服务. 相似文献
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Life cycle assessment (LCA) calculates the environmental impact of a product over its entire life cycle. Uncertainty analysis is an important aspect in LCA, and is usually performed using Monte Carlo sampling. In this study, Monte Carlo sampling, Latin hypercube sampling, quasi Monte Carlo sampling, analytical uncertainty propagation and fuzzy interval arithmetic were compared based on e.g. convergence rate and output statistics. Each method was tested on three LCA case studies, which differed in size and behaviour. Uncertainty propagation in LCA using a sampling method leads to more (directly) usable information compared to fuzzy interval arithmetic or analytical uncertainty propagation. Latin hypercube and quasi Monte Carlo sampling provide more accuracy in determining the sample mean than Monte Carlo sampling and can even converge faster than Monte Carlo sampling for some of the case studies discussed in this paper. 相似文献
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In this article, we have proposed fast lower-error and area-efficient antilogarithmic converters. By employing new approximation schemes with two-region shift-and-add operations, our proposed converters can perform high-speed conversions from logarithmic numbers to binary numbers. Synthesis results show that our proposed converters can achieve time savings of over 32.5% and can save 42.3% of the area used compared with previously proposed methods. In addition, the percent error ranges for various logarithmic number system (LNS)-based operations used by our proposed logarithmic processor are lower than those of previous methods. Our proposed converters can be applied to LNS-based processors to ease the tremendous computation overhead and boost the performance. 相似文献