改进的时不变系统PD型迭代学习控制算法

针对时不变线性系统的迭代学习控制问题,提出了一种改进的时不变系统的PD型迭代学习控制算法,理论证明了系统满足收敛条件时的改进算法是收敛的。仿真实例分析表明,改进的算法利用最新算出的控制分量代替旧的控制分量,使系统的实际输出以更快的收敛速度逼近系统的理想输出。     

基于HGDOB与RBFNN的回转支承试验台液压加载控制方法

以回转支承试验台为研究对象,基于高增益扰动观测器(HGDOB)与径向基函数神经网络(RBFNN)提出了回转支承试验台液压加载控制方法.对控制对象——单出杆油缸与伺服阀进行数学建模,应用径向基函数神经网络对模型中油缸的非线性摩擦进行逼近,应用高增益扰动观测器对外部扰动和噪声进行观测,进而提高系统实际输出的加载力逼近期望输...     

基于微指令覆盖的最小指令集测试算法

着重讨论了如何利用微处理器中的自测试设计来缩短功能测试序列的长度,首先,依据指令的表示模型,将指令测试分成微指令序列和微指令执行两个测试层次,提出了一个基于微指令覆盖的最小指令集测试算法,只需检测指令集的子集就能达到指令测试的目的。然后,通过定义指令的测试代价和测试效率,提出了一个可以有效地选择最小测试指令集的方法,最后,将算法应用于ＮＲＳ４０００微处理器的功能测试,仅为传统的全指令集测试序列的３     

供电企业基于三层分析模型的线损异常分析及处理研究

线损精益化管理一直都是国家电网公司一项重点工作,近几年线损数据获取技术日趋成熟,但是分析方法依旧匮乏,严重影响了高损治理的效果。为解决电网运行中高损治理不佳的问题,我们提出了用大数据分析方法来解决传统线损管理问题——供电企业基于三层分析模型的线损异常分析及处理研究。首先,搭建了一个由Hampel抗差算法、加权皮尔逊算法和随机森林算法三种不同算法构成的三层线损异常分析模型;通过该模型,可以结合不同用户用电量大小不一的特点,自上而下的分析大电量异常用户和小电量异常用户。然后将该模型嵌入公司已有的线损监控平台中,可以实现对全省线损数据的实时监测、有效挖掘、深度分析、精准定位和工单管控,形成基于三层分析模型的线损异常分析及处理新方法。该方法对分析处理10kV高损线路和0.4kV高损台区中效果显著。     

存储器行缓冲区命中预测研究

存储系统已经成为提高计算机系统性能的一个瓶颈.现利用DRAM存储器的访问特性来减少存储器访问操作的平均延迟.首先对存储器行缓冲区的控制策略进行研究,提出了读写分离式页模式预测器,并提出了双饱和计数器预测器和2级预测器等两种预测器方案;然后以SimpleScalar搭建的仿真平台对提出的预测方案进行了性能评估.结果显示,与缓冲区"关"策略相比,平均访问延迟减少了26%,IPC平均提高了4.3%;与缓冲区"开"策略相比,平均访问延迟减少了19.6%,IPC平均提高了2.5%.     

Cu/Sn-58Bi-xEr2O3/Cu钎焊接头微观组织和力学性能的研究

研究了不同含量的纳米Er2O3颗粒对Sn-58Bi钎料的铺展性能、钎焊接头微观组织和力学性能的影响。结果表明,添加微量的纳米Er2O3颗粒细化了Sn-58Bi钎料的微观组织、改善了Sn-58Bi钎料的铺展性能和力学性能。当纳米Er2O3颗粒的添加量为0.075%(质量分数)时,Sn-58Bi复合钎料得到了最佳的铺展性能, 比Sn-58Bi钎料的铺展系数增大了5.1%;当添加量为0.05%(质量分数)时,Sn-58Bi钎料的组织明显细化且到了最大的抗拉强度89 MPa,比Sn-58Bi共晶钎料的抗拉强度增大了11.5%。     

交换钢包过程对IF钢连铸板坯表层洁净度的影响

采用ASPEX扫描电镜中的自动特征分析功能研究了交换钢包过程（取样浇次第4、5炉）对IF钢连铸板坯表层的洁净度的影响,且对比研究了交换钢包过程浇铸铸坯（交接坯）与正常浇铸铸坯（正常坯）的表层洁净度.结果表明：正常坯与交接坯中尺寸大于20μm的表层夹杂物可分为三类：（1）簇群状Al₂O₃（包括气泡+簇群状Al₂O₃）;（2）簇群状TiO_x-Al₂O₃夹杂物;（3）保护渣夹杂物.正常坯表层的大型夹杂物主要为簇群状Al₂O₃,没有检测到保护渣夹杂物.换包开浇后铸坯总氧质量分数从14×10^-6增至17×10^-6,交接坯表层检测到较多的第2夹杂物,说明钢包开浇后钢水被轻微氧化.此外,钢包开浇后剧烈的液面波动也导致了保护渣的卷入.在当前工艺下,换包对IF钢铸坯表层洁净度的影响长度约为11m.     

一种基于教学模型的协同训练方法

在很多实际问题中,很容易得到大量未标记数据而较难获取数据的标记;所以半监督学习在过去的10多年中得到了很大的关注.基于不一致性的半监督学习是其中一种十分重要的风范,协同训练是其代表方法.至今为止,大部分协同训练方法在选择未标记示例进行标记时只考虑预测学习器的置信度,而忽视了学习器的需求.受到真实教学系统的启发,提出了一种针对协同训练的教学模型TaLe,其中预测学习器是“教”者,而另一方则为“学”者.进而基于该模型给出了一种新的协同训练方法CoSnT,同时考虑了“教”的置信度和“学”的需求度.实验结果表明CoSnT在收敛效率和泛化性能上都优于标准的协同训练算法.     

基于依存句法分析的病理报告结构化处理方法

病理检查报告中的文本通常为非结构化数据,不利于计算机自动分析和处理.目前文本结构化主要采用信息关系抽取方法,然而病理检查报告所具有的语义特殊性,给中文信息关系抽取带来了挑战.为解决上述问题,设计了一种针对病理检查报告的结构化方法,首先通过神经网络语言模型获得病理报告中的同义词表,合并一义多词现象;在此基础上,生成病理检查报告文本的依存关系树,并提出切分短句和信息标注的剪裁策略,以简化初始生成的依存关系树结构,从而使语法关系更加清晰,提高结构化结果的准确度;进而,利用依存句法分析结果从中文检查报告中提取指标及对应指标值,并自动生成结构化模板.实验采用医生真实使用的医疗病理检查报告进行验证,其结果表明：该方法在指标词和对应指标值提取任务中的准确率可以分别达到82.91%和79.11%,为相关研究打下了基础.     

AR系列枪族新成员——JP LRP-07精准步枪

六、七年前,各大制造商纷纷开始推出AR15系精准步枪,其中les baer公司出品的0.223英寸(5.56mm)口径的系列步枪,其精确度突破了0.5MOA(100码射距内),在此之后,0.5MOA成为了一个标杆,但同时也成为一个难以超越的尺度.