基于粗糙径向基神经网络的电网故障诊断新模型

在一种属性约简方法的基础上,利用粗糙集和径向基网络的优势,将二者充分融合,构建了一种电网故障诊断新模型,并对其进行了改造.通过对电网故障诊断算例的仿真实验比较表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了网络结构,并且识别效果明显,分类能力强,具有很强的容错性和解释性,有很广阔的应用前景.     

基于同轴菲涅耳全息的标识印刷防伪技术

在研究双随机相位数据加密技术的基础上,结合数字全息技术和印刷技术的特点,提出了一种新的同轴菲涅耳全息标识防伪方法,利用双随机相位加密复数数据信息(物光信息),与参考光叠加形成同轴全息图像。理论分析了同轴菲涅耳全息方法能有效地恢复原始图像数据,并对加密的同轴菲涅耳全息图像的强抗位压缩性能进行了仿真,最后通过打印和扫描对同轴菲涅耳全息标识的防伪功能进行了验证。结果表明,该全息标识防伪方法具有强的抗位压缩能力,可以通过逆菲涅耳变换和多重解密密钥恢复原始认证信息,是一种十分有效的全息标识。该全息标识方法可通过可变数据印刷技术印制在证件等印刷品中作为个性化防伪标识。     

一种低功耗10位流水线结构的CMOS A/D转换器的设计

本文设计了一种可满足视频速度应用的低电压低功耗10位流水线结构的CMOS A/D转换器.该转换器由9个低功耗运算放大器和19个比较器组成,采用1.5位/级共9级流水线结构,级间增益为2并带有数字校正逻辑.为了提高其抗噪声能力及降低二阶谐波失真,该A/D转换器采用了全差分结构.全芯片模拟结果表明,在3V工作电压下,以20MHz的速度对2MHz的输入信号进行采样时,其信噪失调比达到53dB,功率消耗为28.7mW.最后,基于0.6μm CMOS工艺得到该A/D转换器核的芯片面积为1.55mm2.     

基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法

基于深度学习的光网络流量诊断与预测等场景中,由于保密等原因,光链路的流量数据采集和存储工作受限。针对数据量少而无法支撑深度学习的问题,文章提出了一种基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法,其核心思想是在生成对抗网络框架下,联合基于光网络拓扑的条件生成模型和基于光网络流量的数据合成模型,以自监督的方式合成指定光链路的流量数据。仿真结果表明,所提算法合成的光网络流量数据在自相关系数指标上与真实数据接近且使得基于全连接神经网络的流量预测模型准确率达到95%以上。     

炉管制程工艺中的片数效应及其优化方案

随着半导体技术的发展,越来越多的立式炉管在200mm及300mm集成电路晶圆制造中被应用到。同时炉管制程中的片数效应随着集成电路芯片的集成度越来越高而被凸显出来。文章将以LPCVD氮化硅在0.16μm、64M堆叠式内存制造过程中的片数效应为例,阐述炉管制程工艺中的片数效应以及通过调整制程参数（温度、沉积时间）的方式予以解决的实例。文中通过调整炉管上中下的温度来补偿气体的分布不均匀,调整沉积时间来补偿不同片数的沉积速率的差异,两者结合并辅以基于片数的分片程式来解氮化硅电介质沉积的片数效应。同时以此为基础总结出炉管片数效应的解决方案。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

基于卤素灯激励的红外热成像裂纹无损检测研究

钢轨安全状态的监测对保证列车的安全运行至关重要,针对钢轨裂纹的检测,本文阐述了几种不同的裂纹检测技术.重点分析了红外热成像检测技术在钢轨裂纹检测中的应用,该检测技术包括外激励加热、红外图像采集以及图像处理三部分.本文将常用激励方式进行了介绍和对比,详细阐述了卤素灯作为激励在裂纹检测中的应用;其次,搭建了基于卤素灯激励的...     

基于证据源和组合规则双修正的证据合成

针对冲突证据合成时传统证据合成和单一修正改进方法存在的问题,提出了新的证据源预处理和组合规则双修正的证据合成方法.利用夹角余弦理论,计算证据向量距离后转化得到权重系数,依据权重系数对证据进行重新概率分配,完成证据源修正;之后用修正的动态合成规则,进行修正证据的合成;同时提出了算法分析模型.实例结果验证了算法在证据合成时具有最优结果、较强通用性和稳定性,可应用于信息融合、不确定信息决策等领域.     

皮秒激光烧蚀7075铝合金数值模拟与实验研究北大核心CSCD

为了解超快激光与材料相互作用的机理,优化激光金属烧蚀能力,以达到理想的烧蚀效果,本文在二维轴对称模型中引入了适用于超快激光烧蚀的双温模型,模拟了皮秒激光对于以7075铝合金为代表的低熔点合金的烧蚀行为。通过更改皮秒激光的功率密度和冲击次数,确定皮秒激光各参数对于7075铝合金的影响并与实验结果相对照。结果表明,激光烧蚀的深度小于通过双温模型计算出的金属熔化温度层,同时激光的烧蚀深度与激光密度线性相关,当烧蚀深度大于一定数值时,激光烧蚀深度几乎不随着烧蚀次数的增加而增大。     

涡流检测中缺陷形状可视化的一种新算法

涡流检测反演技术是一种非学重要的反演缺陷形状尺寸的无损检测方法，本文运用了Dirichlet边界条件下涡流检测反演的远场区域导数，构造了反演缺陷形状的一种新算法，并且给出了算例，数值反演的结果与实际缺陷吻合得较好。算法是可行、正确的。