基于核最优变换与聚类中心的雷达目标识别

抽取有效鉴别特征是雷达一维高分辨距离像识别的关键.基于统计学习理论的核化原理,提出一种新的鉴别特征提取方法---核最优变换与聚类中心算法.该算法通过非线性变换,将数据映射到核空间,在核空间执行最优变换与聚类中心算法,能够提取一维距离像的稳健非线性鉴别特征.同时,基于训练样本在核空间所张成的子空间的一组基,给出一种快速计算方法,提高了特征提取速度.基于微波暗室实测数据的实验表明了该方法的有效性.

     

基于LabVIEW的运动控制系统的研究

阐述了运动控制系统的硬件架构,分析了利用LabVIEW与硬件优秀的接口性能和丰富的函数库功能,以及虚拟仪器的模块化编程思想,对系统的软件部分进行模块划分,实现模块化编程和实时的运动控制的目的.     

输入保护设计典型应用

论述了CMOS集成电路 ESD保护的必要性.接着介绍了CMOS集成电路ESD保护的各种设计技术,包括电流分流技术、电压箝位技术、电流均衡技术、ESD设计规则、ESD注入掩膜等,采用适当的ESD保护技术,1.2μm CMOS集成电路的ESD能力可以达到2000V.     

FS-Net: 面向时序知识图谱推理的频次统计网络

时序知识图谱推理吸引了研究人员的极大关注.现有的时序知识图谱推理技术通过建模历史信息取得了巨大的进步.但是,时变性问题和不可见实体(关系)问题仍然是阻碍时序知识图谱推理模型性能进一步提升的两大挑战;而且由于需要对历史子图序列的结构信息和时间依赖信息进行建模,传统的基于嵌入的方法往往在训练和预测过程中具有较高的时间消耗,这极大地限制了推理模型在现实场景中的应用.针对以上困境,提出了一个用于时序知识图谱推理的频次统计网络, FS-Net.一方面, FS-Net不断基于最新的短期历史的事实频次统计,动态地为变化的时间戳上的预测生成时变的得分;另一方面,FS-Net基于当前时间戳上的事实频次统计,为预测补充历史不可见实体(关系);特别地,FS-Net不需要进行训练,而且具有极高的时间效率.在两个时序知识图谱基准数据集上的大量实验,表明了FS-Net相较于基准模型的巨大提升.     

贝叶斯优化的XGBoost信用风险评估模型

信用风险评估是银行和其他金融机构信贷审批业务中必不可少的一环。为进一步提高信用风险评估的准确率和模型可解释性,提出了基于贝叶斯优化的极端梯度提升树（extreme gradient boosting,XGBoost）信用风险评估模型。XGBoost集成学习模型预测准确率高,基学习器采用树模型,易于可视化,具有良好的可解释性。然而,XGBoost模型超参数众多,模型效果依赖于超参数的精确设置。在这项研究中,采用贝叶斯高斯过程（GP）作为XGBoost的超参数优化器,并与网格搜索、随机搜索进行比较研究。所提出的模型在三个信用贷款数据集上进行训练和测试,选择准确率和F1分数等四项指标评价模型性能。实验结果发现将贝叶斯高斯过程用于XGBoost模型的超参数优化,收敛速度快。所提出的模型在三个数据集上的准确率比表现最好的对比模型分别高出3.5、3.62和0.91个百分点。     

D-PMSG经LCC-HVDC送出系统的次同步振荡特性分析

当直驱风机(direct-drive permanent magnet synchronous generator, D-PMSG)位于电网换相换流器高压直流输电(line-commutated-converter based high voltage direct current,LCC-HVDC)整流站近区时,系统的次同步振荡(subsynchronous oscillation,SSO)特性尚不清晰,相关研究有待开展。针对上述问题,基于D-PMSG经LCC-HVDC送出系统,利用模块化分块建模法建立小信号模型,用特征值与参与因子研究了系统SSO模式中D-PMSG与LCC-HVDC的参与情况,并用特征值分析了系统参数对SSO阻尼的影响。研究结果表明：存在D-PMSG与LCC-HVDC共同参与的SSO模式,且LCC-HVDC接入为系统SSO提供负阻尼;当D-PMSG输电线路阻抗、GSC控制器外环积分系数增大时,SSO模式阻尼减小;当GSC控制器外环比例系数、D-PMSG直流侧电容、D-PMSG的风速、LCC-HVDC定电流控制器的比例系数增大时,SSO模式阻尼增大。基于PSCAD/E...     

爆炸焊接3Cr13Mo/42CrMo复合棒工艺研究

通过优化爆炸焊接工艺和采用顶柱以及复管加长的方式得到了无缩径和未结合区的爆炸焊接3Cr13Mo/42CrMo复合棒,试验表明,淬火热处理可将复合棒复层硬度提高35%,达到HRC54,同时还能进一步增加复合棒的界面结合强度。     

一种新颖的磁链观测电压模型

在定子磁链定向的同步坐标系下，分析了磁链观测的本质，提出了一种新颖的磁链观测方案。此方案以估计出的位置角为反馈量，分别估计了定子磁链的幅值和相位，解决了电压模型的初始值不准确和积分零漂的问题。仿真证明，该方案具有稳定性好、精度高、对定子电阻变化不敏感等优点，适用于同步、异步电机。     

基于单元的孤立点检测算法改进及应用

研究基于单元的孤立点检测算法,给出数据空间的单元格划分及数据对象分配算法。针对该算法中阈值M设置的不足,对算法进行改进并应用于纳税行为的分析。与其他孤立点检测算法对比的结果表明,该算法不仅能有效挖掘纳税行为中的孤立点,还能确定孤立点的位置,有利于对纳税行为的分析。     

认知网络中基于用户需求的功率控制算法研究*

为了解决认知网络功率控制问题,根据非合作博弈论和干扰温度,设计出一种新型效用函数,该函数综合考虑授权用户和认知用户功率分配的要求,满足用户需求。并通过此效用函数提出一个基于非合作博弈论的新颖功率控制算法,分析了该算法的收敛性、纳什均衡解的存在性和唯一性。仿真结果表明该算法在保证认知用户需求前提下,传输功率更加合理,体现出算法的有效性和公平性。与参考算法相比,节省30.12%的功耗,并且具有较好的抗背景噪声。最后,与KG算法相比,该算法具有较大的网络容量。