基于改进型人工鱼群算法的支持向量机参数优化

支持向量机在高维度、小样本情况下具有独特优势,但同时支持向量机的参数优化极大制约了其分类效果,目前参数优化缺乏系统的理论指导;针对传统DAG-SVM训练分类器较多,训练耗时长,分类效果受到结构排序的影响,提出了一种基于“1 vs R”策略的改进型算法;针对 SVM传统参数优化方式耗时大,优化精度不高,提出了改进型人工鱼群算法;最后结合1 vs R-DAG支持向量机算法与改进型人工鱼群算法,得到一种新的改进型支持向量机算法;仿真对比实验证实,对支持向量机的参数优化是有效可行的。     

交流信号对亚微米CMOS集成电路可靠性的影响

介绍了交流信号对亚微米CMOS集成电路可靠性的影响,重点分析了亚微米CMOS集成电路中交流应力下的热载流子效应、电迁移、栅氧化层介质击穿效应。通过与直流应力下器件可靠性的对比,分析交流信号与直流信号对亚微米CMOS集成电路可靠性影响的差异。     

基于ACR9000控制器的自动光学检测平台设计 

针对自动光学检测(AOI)平台运行过程中的定位精度控制问题,提出了一种基于速度和加速度前馈控制与PID反馈控制的复合控制算法,该算法对输入量进行跟踪补偿控制以消除系统稳态误差,用于提高AOI平台定位精度;基于开放式的数控系统设计方法设计了AOI平台;在Matlab/Simulink环境下,构建了基于该复合控制算法的定位精度控制仿真模型,仿真结果验证了复合控制算法的有效性;将该复合控制算法作为ACR9000控制器的控制算法,并基于ACR9000控制器进行AOI平台实验研究;应用该AOI平台进行了印刷电路板(PCB)检测实验,实验结果表明文中复合控制算法能够提高AOI平台定位精度,AOI平台的定位精度满足印刷电路板检测要求,可以将该AOI平台用于印刷电路板检测。     

一种模拟滤波器电路的故障诊断方法

针对模拟滤波器电路,提出了一种基于测前仿真和测后仿真相结合的故障诊断方法;在测前仿真环节,通过仿真获取电路正常状态及故障状态的幅频响应曲线,引入“区别度”计算电路故障状态和正常状态的区分程度,从而确定电路的可测故障集,并通过频率选择建立可测故障集的故障字典;在测后仿真环节,通过不同频率的激励获得电路故障状态的测试数据,再利用“区别度”计算测试数据与故障字典中各故障特征的区分程度,通过最小“区别度”实现故障检测及故障元件的定位;最后通过一个滤波器电路仿真实例,基于PSpice仿真和Matlab程序计算实现了基于测前仿真的可测故障集确定和故障字典建立,以及基于测后仿真的故障检测和故障元件定位,验证了文章提出方法的实用性。     

辽河东部凹陷南段沙三上亚段沉积特征与聚煤规律

根据单井岩性、沉积构造、测井以及连井剖面,对东部凹陷南段沙三上亚段进行了沉积环境和聚煤规律分析,认为：沉积环境主要为冲积扇、曲流河、辫状河、三角洲、洪泛平原、滨浅湖以及半深湖。研究发现,研究区沙三上亚段聚煤环境类型多样,目前已发现8个聚煤区：缓坡带的桃园三角洲聚煤区、黄金带辫状河聚煤区、热河台辫状河聚煤区、桃园废弃河道聚煤区、于楼废弃河道聚煤区、热河台废弃河道聚煤区,中间洼陷带的荣兴屯聚煤区、小龙湾聚煤区,聚煤区沿低洼地带呈长轴展布。煤层主要发育于辫状河泛滥平原、曲流河废弃河道、三角洲平原以及滨湖沼泽环境中,其中,辫状河泛滥平原、三角洲平原以及滨湖沼泽环境形成的煤层分布范围较广,为煤型气有利勘探区。     

基于LGSPP-Bayes的故障检测与辨识方法

针对主元分析(Principal component analysis,PCA)和局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)方法在降维过程中分别只能保留数据集的整体信息和局部信息,提出一种基于局部整体结构保持投影的贝叶斯故障检测与辨识方法(Local and global structure preserving projections and bayes,LGSPP-Bayes);首先,将正常工况操作下的原始数据通过局部整体结构保持投影方法投影到低维特征空间,得到高维到低维的数据转换矩阵;然后通过设计贝叶斯分类器来进行故障检测;最后当检测到故障后通过计算贝叶斯分类函数的大小来识别故障种类;将LGSPP-Bayes方法应用于TE过程,仿真结果表明对故障的检测优于其他方法,并且可以很好地将故障种类识别出来。     

基于四节点RSSI的三维空间定位算法

针对提高室内三维空间的定位精度和速度的问题,从减少节点数量、建立特定坐标系的角度提出了一种基于四节点和特定坐标系的三维空间定位算法;该算法引入位置相对固定的4个节点,提高解算速度;充分考虑有效反射区对衰减指数影响,根据伯鲁斯特角将天线辐射场区分为叠加加强区和叠加减弱区,建立三维坐标系进行定位,结合信号强度指示(received signal strength indicator, RSSI)衰减模型,在叠加减弱区定位,把三维空间问题转化到二维空间,降低定位算法的复杂度;文中分别阐述方法的原理与验证,结果表明,四节点定位算法的解算速度比降低复杂度(complexity-reduced trilateration approach , COLA)定位算法有较大提高,该算法平均定位误差小于2米。     

基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点;针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法;以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证;仿真结果表明:使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。