一种量子神经网络模型及改进学习算法

提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。     

新型粒子群算法在多元方程组求解中的应用

介绍了求解多元方程组的一种新型粒子群算法。通过引入多路并行的粒子群与可变异惯性权重,有效地增加了算法种群的多样性,提高了算法的整体寻优能力,使传统粒子群算法容易陷入局部最优解的问题得到了有效解决。最后通过求解运算,与传统粒子群算法进行比较,验证了该算法在求解多元方程组问题上的优越性。     

MEMS热电堆高温测试系统中单晶材料的红外衰减特性研究

在对PerkinElmer公司的MEMS热电堆红外探测器静态和动态特性实验研究的基础上,本文提出了由MEMS热电堆、红外衰减片、靶体和存储模块组成瞬态表面高温测试装置的方案,对拓宽测温上限的关键元件--红外陶瓷衰减片进行了较深八的研究,用MEMS热电堆测量方法测量了氧化锆陶瓷片红外吸收系数,得出了不同厚度氧化锆（熔点为2715℃）陶瓷片红外衰减倍数曲线,为基于MEMS热电堆的表面高温测试装置的设计提供了依据。     

一种混沌粒子群算法

针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。     

数控机床电器系统优化重构研究

本文结合数控机床电器系统进行尝试性的分析,笔者通过对自己实际经验的总结,提出了对数控机床电气系统环境意识的优化设计,希望能给数控机床产品实现创新设计与制造打下一定的理论基础.使这种环境意识设计技术的应用既能满足用户短期产品开发的需要,又能最终给用户带来所期望的最佳经济效益.     

时间触发机制在工业以太网中的应用

本文针对工业以太网时间确定性方面的缺陷,提出了一种时间触发以太网架构,通过改进通信协议栈的结构来改变以太网的媒体访问策略,从而大大提高了整个网络的时间确定性。工业现场的设备使用时间触发以太网互连,不但可以满足各任务时间精确性,而且可以使现场的设备和Internet上的任意主机进行通信。     

无线传感器网络节点的数据存储管理系统

设计一种无线传感器网络节点本地数据存储系统,通过建立合理的逻辑结构,对存储资源进行分区划分,使之达到最大化利用。给出数据分组存储的方法,在存储过程中进行快速的址定位,有效地减少对存储介质的访问频率和访问存储介质带来的能量损耗,增加安全性检测机制,保障数据的一致性。     

IKEv2远程接入配置机制的改进与实现

传统远程接入配置机制存在交互时间长、安全性不强、访问控制难、远程接入服务器负担重等缺陷。该文在最新的IKEv2的基础上,将CP载荷与DHCP机制有效结合,实现远程接入用户的自动配置。实验表明,该机制提高了远程接入效率和安全性,增加对用户身份的识别以及基于用户组的分配策略,为进一步的访问控制提供了便利。     

CBERS-02B卫星CCD数据质量评价与植被分类应用潜力

针对CBERS-02BCCD影像,结合图像客观质量评价方法、目视解译、自动解译等方法,以广西三娘湾一带为研究区,对影像的植被识别能力进行了综合评价。与TM数据的对比分析表明,CCD1、2、3波段辐射精度稍偏低,第4波段表现出较好的性能,19．5m的空间分辨率比TM能更好地显示出地物的几何纹理特征。RGB假彩色合成图像的地物目视解译效果较好。通过非监督分类、监督分类和决策树分类等常规方法对地物分类及对典型植被识别效果表明,CBERS-02BCCD遥感影像能较好地区分出红树林、桉树林、松树林和灌丛／农田等典型植被类型。     

抛物问题Mortar有限元的瀑布型多重网格法

对抛物问题的全离散格式采用Mortar型有限元逼近,构造了相应的瀑布型多重网格法,证明了该方法的最优性.