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32.
基于粗糙径向基神经网络的电网故障诊断新模型 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
33.
基于同轴菲涅耳全息的标识印刷防伪技术 总被引:3,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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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. 相似文献
35.
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。 相似文献
36.
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。 相似文献
37.
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。 相似文献
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40.
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。 相似文献