广义记忆型神经网络射频功放数字预失真器

提出了一种基于广义记忆型神经网络(GMNN)的数字预失真器非线性模型,以更好地抑制由于射频功放动态非线性导致的带内失真以及带外频谱扩展等问题。通过引入时间上的超前项,使得功放模型的记忆效应建模能力得以扩展,通过添加高阶非线性级数,使得功放非线性建模精度进一步提高。文中使用带宽为20 MHz 的4载波WCDMA 信号作为测试信号,对一个中心频率为460 MHz 的60W Doherty 射频功放进行数字预失真线性化实验。实验结果表明,广义记忆型神经网络数字预失真器的带外抑制可达19 dB,能更有效地抑制射频功放的带外频谱扩展,相比于其他几种预失真器展现出更好的线性化效果,验证了广义记忆型神经网络数字预失真器的有效性。     

共享型轻量级卷积神经网络实现车辆外观识别

提出一种共享型轻量级卷积神经网络(CNN),用于自动识别车辆颜色和型号.基础网络采用改进的SqueezeNet,在训练集上比较具有不同"瘦身"程度的SqueezeNet的分类性能.讨论完全共享型网络、部分共享型网络及无共享型网络的特征.实验结果表明,完全共享型轻量级CNN在减少参数量的同时实现了对车辆外观多属性的高精度...     

移动IPv6网络中的DoS攻击

介绍了移动IPv6协议的工作原理,分析总结了移动IPv6网络中三种主要的DoS攻击。针对NS-2环境提出了一套模拟移动IPv6中DoS攻击的具体实现方案。经过对仿真实验结果分析表明,DoS攻击对移动IPv6网络性能造成很大的影响。     

有色金属元素矿山地质测试生态修复研究与实践

传统方式在进行有色金属元素矿山进行修复时,出现效率低的问题,基于此,提出一种有色金属元素矿山测试生态修复方式,此方法可以在废弃的矿山植被中进行测试,并结合工程技术,对有色金属元素矿山地质测试生态进行修。通过对比实验,发现使用该方法对有色金属元素矿山进行生态修复,其修复速率要远高于实验传统矿山生态修复方法,证明了该方法的有效性。     

一个带自热效应的新型LDMOS解析模型

介绍了一个带自热效应的新型LDMOS解析式模型.通过研究以阈值电压为基础的BSIM3v3模型,增加了对漂移区影响的考虑,同时,加入自热效应影响,且不用引入单独的自热网络,有效地提高了计算效率.模型中引入有物理背景的新参数来描述LDMOS特有的准饱和效应和自热效应.在计算实验中,模拟数据很好地吻合实际器件的测量数据,证明该模型适用于LDMOS功率器件在电路中的仿真.     

块、碎石回填地层中大口径钻孔灌注桩成孔施工工艺

介绍了在块、碎石回填地层中大口径钻孔灌注桩成孔的施工工艺,使用本施工工艺,解决了在块、碎石回填地层中大口径钻孔灌注桩成孔中成孔难的困难,实践证明是提高施工项目质量和经济效益的有效方法。     

论坛发帖经验谈

现在很多论坛都是用vBulletin配合PHP制作的,这类论坛在发贴时允许使用代码来修饰文字,下面将介绍部分常用代码的用法和作用。 [quote]这个标签是用来做为引用所设置的,如果你有什么内容是引用自别的地方,请加上这个标签！[/quote]     

鞍山某基坑工程岩土参数选取的探讨

鞍山某基坑工程在设计和施工中出现了事故,针对出现的问题,对现场的岩土取样并进行土工试验分析,并为设计提供可靠的设计参数,从而很好地解决了问题。     

超超临界机组用T/P92钢焊接性能研究现状

选取超超临界USC(ultra ultra-supercritical)高温过热器、再热器用钢T/P92作为研究对象,综合国内外学者对T/P92钢的研究,总结了T/P92材料的焊接工艺、焊后热处理工艺,并分析了焊接接头各种性能影响,展望了今后T/P92材料的制造和使用。     

基于图卷积神经网络的小分子属性预测模型

图神经网络作为近年来的热门深度学习算法,已被应用于各个领域。分子性质预测作为药物开发过程中的一项基本任务,围绕着分子属性预测任务涌现出许多优秀的机器学习模型,然而传统机器学习模型大多采用人工设计的分子描述符作为分子表示,这会导致信息丢失从而影响预测效果。图神经网络将分子数据表示为分子图,可以有效避免这一问题。文章采用图卷积神经网络对分子属性预测任务进行建模。模型在大型基准数据集QM9中取得了优于其他模型的误差分数。