一种基于广义期望首达时间的形状距离学习算法

形状距离学习是形状匹配框架中引入的后处理步骤, 能够有效改善逐对计算得到的形状间距离.利用期望首达时间分析形状间相似度可能导致距离更新不准确, 针对这一问题提出了一种基于广义期望首达时间 (Generalized mean first-passage time, GMFPT) 的形状距离学习方法.将形状样本集合视作状态空间, 广义期望首达时间表示质点由一个状态转移至指定状态集合所需的平均时间步长, 本文将其视作更新后的形状间距离.通过引入广义期望首达时间, 形状距离学习方法能够有效地分析上下文相关的形状相似度, 显式地挖掘样本空间流形中的最短路径, 并消除冗余上下文形状信息的影响.将所提出的方法应用到不同形状数据集中进行仿真实验, 本文方法比其他方法能够得到更准确的形状检索结果.     

一种有效的储备池在线稀疏学习算法

为克服传统储备池方法缺乏良好在线学习算法的问题, 同时考虑到储备池本身存在的不适定问题, 本文提出一种储备池在线稀疏学习算法, 对储备池目标函数施加L1正则化约束,并采用截断梯度算法在线近似求解.所提算法在对储备池输出权值进行在线调整的同时, 可对储备池输出权值的稀疏性进行有效控制, 有效保证了网络的泛化性能.理论分析和仿真实例证明所提算法的有效性.     

多元混沌时间序列的因子回声状态网络预测模型

针对采用回声状态网络预测多元混沌时间序列时存在的病态解问题, 本文建立了因子回声状态网络模型, 通过因子分析(Factor analysis, FA)方法提取高维储备池状态矩阵的公因子, 去除冗余和噪声成分. 利用降维后的因子变量与期望输出之间的线性回归关系, 求解网络未知参数. 基于Lorenz序列和大连月平均气温--降雨量的仿真实验验证了本文所提模型的有效性.     

基于非线性约束的局部投影降噪

基于相空间重构理论,该文提出了一种改进的混沌时序降噪方法.首先利用递归图对实际观测的时间序列进行混沌特性分析,然后将非线性约束条件引入局部投影方法之中,并在局部邻域内进行奇异谱(SSA)分析,利用代表吸引子的主分量来重构时间序列.该算法克服了传统局部投影方法不能充分刻画系统内在非线性关系的问题,减小了重构误差,提高了系统的信噪比.通过对Lorenz模型和太阳黑子混沌时间序列进行仿真分析,证实了该文算法对实际观测混沌时序降噪的有效性.     

高耐候太阳热反射涂料的制备

采用UVPC系统分析了多种颜料的可见光-近红外漫反射特性,并选取高反射颜料以及氟碳树脂制备涂料,研究了涂料的常规性能和太阳热反射比.测试结果表明,涂膜具有长效降温节能效果,且颜色丰富可调,可应对多领域的不同颜色及耐候要求.     

基于CTV-28HD变频器在皮带输送机控制系统中应用与实现

本文介绍了变频器在输送皮带输送机拖动系统中的应用;详细阐述了系统的控制策略和实现方法。     

谋求共识，规范发展——记中国家用电器协会与欧盟家用电器协会双边会议

随着中欧全面的战略伙伴关系的建立以及双方经贸往来的全面升级,中国政府与欧盟各国政府间的对话日渐频繁.10月19日,借中欧工业品及WTO/TBT磋商机制2005年度全会之东风,中国家用电器协会与欧盟家用电器协会同期举办了双边交流会议,就规范进口商、维护公平竞争等问题展开了积极的讨论,并对目前双方家用电器行业中存在的问题提出了友好、积极的解决方案.     

一种超低功耗锂离子电池保护电路设计

基于减少锂离子电池能量的额外损耗,本文设计了一款超低功耗锂离子电池保护电路。本电路不仅可以对锂离子电池进行全面有效的保护,而且实现了低功耗。利用MOSFET的亚阈值导电特性,使电路消耗的电流小于3μA;并且芯片在检测到过放电时进入到休眠状态,此时电路消耗的电流仅为0．2μA左右,大大减少了不必要的能量损耗。     

半导体厂商：竞技家电变频领域

作为通讯乃至军事行业的技术支撑者,半导体厂商曾经离家用电器行业很”远”,而现在,随着家电应用市场和功能的扩展,消费者对家电产品的质量和技术的要求越来越高,半导体厂商转身成为了家电变频技术的竞技者。