一种自适应的混合型无线传感器网络拓扑控制算法

针对特定应用场合的混合型拓扑控制算法是W SN拓扑控制领域的研究热点之一。在研究经典的面向事件驱动型网络拓扑控制算法—ASCENT基础上,提出了一种自适应的混合型拓扑控制算法—AHTC算法。针对大规模事件驱动型网络场景应用,解决了ASCNET算法不能适应于大规模网络、未考虑节点剩余能量、网络丢包率高等问题。仿真结果表明,改进的算法有更好的节能性和稳定性。     

采用变步长算法的无双端检测回声系统

提出了一种新型无双端检测的自适应回声消除系统,在与传统的回声消除系统比较过程中,本系统表现出了良好的性能,不但结构简单,计算量也小.模拟双端通信实验表明,该自适应滤波器工作正常,回声消除性能好,减少了采用传统的回声消除算法中双端检测错误造成语音切音现象和回声消除不干净的状况.     

一种自适应阈值曲波图像去噪算法

利用曲波变换进行图像去噪能取得较好的效果,但是现有的曲波去噪没有充分利用图像曲波系数的特点,容易过分扼杀图像的细节信息.本文提出了一种基于阈值自适应的曲波图像去噪算法,利用图像经过曲波变换后的能量分布特性选取阈值,以更好地保护图像细节.实验结果表明,该算法可以将每一尺度上的信号与噪声在最大程度上分离,有效去除了高斯白噪声,进一步提高了峰值信噪比,更好地实现了去除噪声与保护图像细节之间的平衡.     

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。     

区域航空市场航线客流量预测研究

为了有效地控制和合理地分配区域航空市场航线客流量,提高航空机场的效率,为航管决策部门提供制定计划的理论依据,在深入研究国内外航空客流量预测研究成果基础之上,针对区域航空市场的特点,提出了一个自顶向下的航线客流量预测模型。它包括总体趋势预测、中长期预测模型和短期预测模型三部分;并将神经网络和支持向量机构成的组合模型引入中长期预测模型中,使用神经网络实现短期预测模型;并结合A公司实际进行了实证研究,证明了该预测模型的有效性。文中研究成果对所有航管部门具有一定的指导意义。     

基于遗传算法的BP神经网络入侵检测系统在校园网中的应用

随着网络应用日益普及,随之而来的网络安全问题日益凸显,本文针对校园网所面临的安全威胁,通过对入侵检测技术的简单介绍,结合校园网的实际情况提出一种新的基于遗传算法的BP神经网络实时入侵检测系统,它有效地增强了校园网的安全防护。     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。     

AMS推出Eco LDO AS1367

<正>奥地利微电子公司(AMS)扩展旗下低压差稳压器产品线,推出"Eco"LDO AS1367,在稳压输出时可提供高达150mA的电流。AS1367稳压器是一款高精密、低噪声、高速、自适应操作的低压差稳压器。其特性包括     

基于DRNN的非线性模型预测控制研究

针对飞机液压系统某地面试验装置具有非线性、慢时变的特征,常规的控制算法难于实现精确控制。为了提高系统的实时性和精度,提出了基于DRNN神经网络的非线性模型预测控制算法。控制算法应用对角递归神经网络DRNN作为非线性系统的预测模型,同时采用了具有全局优化能力的启发式遗传算法作为滚动优化工具。将这一控制算法进行仿真试验,仿真试验结果表明,基于DRNN的NMPC对于装置具有自适应能力,控制精度较传统的PID控制有明显的提高。