基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

纳秒脉冲激光加工高反射率铝膜

为了研究基于近红外纳秒脉冲激光的高反射率金属薄膜的加工可行性以及加工效果, 采用纳秒脉冲激光对高反射率铝膜进行激光加工, 分别测量了在不同激光光斑尺寸和不同激光能量的条件下, 铝膜表面所发生的烧蚀形态变化。结果表明, 即使铝膜表面反射率高达96%, 依然能对铝膜进行激光加工; 使用较高功率激光对铝膜表面进行离焦加工(能量密度约小于1000J/mm2)的烧蚀图样比使用较低功率激光对铝膜表面进行对焦加工(能量密度约大于2000J/mm2)的烧蚀图样更加规则。相关实验结果对激光加工高反射率材料时激光参量的选择可起到一定的指导作用。     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着计算机网络的发展,其应用范围也不断地扩展,由此,计算机网络的安全问题受到了人们广泛的关注。在对计算机网络安全进行评价时,评价系统的指标比较多,因此,在对其进行评价时,传统的线性方式并无法满足安全评价的需求,同时,评价的准确性也比较差,因此,为了提高计算机网络安全评价的效果及准确性,应用了神经网络,在本文中,介绍了计算机网络安全及安全评价原理,并分析了神经网络的具体应用。     

飞机客舱的屏蔽效能研究

功率平衡法的网络化公式是以电磁拓扑学和统计电磁学为基础而发展起来的一种电大尺寸系统电磁效应的系统级评估方法。利用全波仿真的方法验证了功率平衡法的可行性,在此基础上,对波音747-8客舱的品质因数和屏蔽效能进行了评估。该方法具有快速便捷和适用范围广的特点。     

Diodes沟槽型超级势垒整流器提高下一代充电器效率

Diodes推出全新两款采用了旗下专利沟槽型超级势垒整流(Trench SBR)技术的器件SBRT15U50SP5及SBRT20U50SLP,能够实现下一代电池充电器对效率和温度的严格要求。两款全新沟槽型超级势垒整流器具有超低正向电压、低漏电流,并以较低的温度工作,有效满足充电器输出整流二极管的要求,从而易于处理36 k Hz断续模式充电器设计的较短电流脉冲。Diodes推出的两款器件包括适合10W智能手机充电器的15 A SBRT15U50SP5,以及为12.5 W平板电脑充电器而设的