改进的基于嵌入式SoC卷积神经网络识别模型

针对当前在FPGA上实现卷积神经网络模型时卷积计算消耗资源大,提高FPGA芯片性能代价较大等问题,提出一种改进的基于嵌入式SoC的优化设计方法。对卷积计算的实现方法和存储访问通道加以优化,以提高并行计算性能;将32位位宽的浮点数量化为16位定点数,加快前向传播的数据传输;结合硬件描述软件的高层次综合技术,将卷积神经网络映射到硬件平台成为一种同步数据流模型从而加快计算速度。通过实验证明,该方案较现有设计节约了89%的BRAM和72%的LUT,在工作频率为100 MHz的测试中,其处理速度比单独使用Cortex-A9的方案提升了42倍。     

卷积神经网络压缩与加速技术研究进展

神经网络压缩技术的出现缓解了深度神经网络模型在资源受限设备中的应用难题,如移动端或嵌入式设备.但神经网络压缩技术在压缩处理的自动化、稀疏度与硬件部署之间的矛盾、避免压缩后模型重训练等方面存在困难.本文在回顾经典神经网络模型和现有神经网络压缩工具的基础上,总结参数剪枝、参数量化、低秩分解和知识蒸馏四类压缩方法的代表性压缩算法的优缺点,概述压缩方法的评测指标和常用数据集,并分析各种压缩方法在不同任务和硬件资源约束中的性能表现,展望神经网络压缩技术具有前景的研究方向.     

基于数量化理论Ⅲ的地铁深基坑变形影响因素分析

为实现地铁基坑变形影响因素的客观评价,以30个基坑实例为工程背景,采用数量化理论Ⅲ分析不同因素对基坑变形的影响程度。利用不同条件下的样品得分来判断各影响因素间的耦合强度;通过构建不同输入层条件的BP神经网络来评价数量化理论Ⅲ对基坑变形影响因素筛选的准确性。分析结果表明:基坑变形的主导因素包括渗透系数、基坑深度、支撑间距和嵌固深度,重要因素包括内摩擦角、黏聚力、基坑长度、基坑宽度和地下水位,一般因素包括天然重度及支护结构刚度;基坑变形影响因素间存在一定的耦合度,且多以中、低耦合强度为主;优化BP神经网络较传统BP神经网络具有更高的预测精度。验证了数量化理论Ⅲ对基坑变形影响因素筛选的准确性,证明了数量化理论Ⅲ在基坑变形影响因素分析中的适用性和有效性,为基坑变形控制提供一定的参考依据。     

基于感性工学的威士忌酒瓶造型设计

目的研究符合消费者感性需求的威士忌酒瓶造型设计方法。方法以感性工学理论为指导,广泛收集威士忌酒瓶的产品样本和感性语汇,并从中挑选代表性样本与感性语汇,进行威士忌酒瓶瓶身造型拆解,使用5阶语义差异(SD)量表问卷为拆解部分建立感性评量矩阵,运用数量化Ⅰ类理论对其进行分析研究,找出感性语汇与威士忌酒瓶瓶身造型设计元素之间的关联性,并通过市场随机样本进行验证,从而指导新产品开发。结果由数量化Ⅰ类结果得知,这里拆解的威士忌酒瓶瓶身的5个形态要素项目对消费者的感性认知皆具有影响性。结论 "消费者感性认知"与"威士忌之酒瓶造型"之间的对应关系有助于相关企业和设计师确定产品开发方向,为同类产品提供造型设计参考。     

基于SAS材料行业发展的数量化研究

利用SAS软件从证券市场上获取24个典型行业2010~2014年的庞大经济数据,通过SAS编程借助主成份分析法和多元线性回归分析法建立了影响材料行业发展的模型方程,数量化阐述了材料行业发展指数与国民经济、基础设施和重工业三者发展的关系,为材料行业的未来发展及投资提供借鉴。     

随机网络控制系统的量化L2-L∞滤波

考虑到带宽有限网络环境下信号需经过量化处理才能进行发送,研究了一类带宽受限随机网络控制系统的L_2-L_∞滤波问题。采用对数量化器,将量化后的测量信号作为滤波器输入信号。首先将滤波误差系统建模成范数有界不确定随机时滞系统,进一步基于线性矩阵不等式方法推出了该随机网络控制系统的稳定性和滤波器设计的充分条件,并将滤波器的设计转化为一个凸优化的求解问题。所设计的滤波器能够保证相对于所有能量有界的外界扰动信号,随机网络控制系统的L_2-L_∞性能指标小于一定值γ。仿真实例证实了该设计方法的有效性。     

规划设计学中的调查分析法14—数量化I类

回归及重回归分析和预测，被广泛地应用于各个行业中。但是，有些相当于回归分析中的说明变数，不是数量数据，而是非数量数据，例如影响入园人数的因素有星期(平日、休日)、天气状况(晴天、阴天、雨雪天等)、季节{春、夏、秋、冬)等。这些因素因为不是“量”的数据，所以不能用回归或重回归等方法进行分析和预测，但这种情况在规划设计的调查中经常出现，所以数量化1类，可以帮助人们进行与回归分析和预测相同的分析，这是十分有效的一种分析方法。     

规划设计学中的调查分析法14-数量化Ⅰ类

回归及重回归分析和预测,被广泛地应用于各个行业中.但是,有些相当于回归分析中的说明变数,不是数量数据,而是非数量数据,例如影响八园人数的因素有星期(平日、休日)、天气状况(晴天、阴天、雨雪天等)、季节(春、夏、秋、冬)等.这些因素因为不是"量"的数据,所以不能用回归或重回归等方法进行分析和预测,但这种情况在规划设计的调查中经常出现,所以数量化Ⅰ类,可以帮助人们进行与回归分析和预测相同的分析,这是十分有效的一种分析方法.     

虱城市青城子镇马家后沟泥石流易发程度数量化评判及防治工程研究

分析了马家后沟地形地貌、地层岩性和水文地质条件，从内在因素和外在因素两大方面，结合地形地貌、固体物质来源和水动力条件三方面研究了泥石流特征及诱发原因。在此基础上，对影响泥石流各影响因子进行了数量化评判，综合判定该泥石流沟易发程度属于中易发。从泥石流固体松散物质堆积储量和泥石流灾害危害性等级划分分析，该泥石流属于中型。治理工程建议采取在主沟流通区设置两道谷坊拦截和在堆积区利用民房外墙设置排导渠疏导。     

水力压挤参数的数量化理论正交设计优化法

应用正交设计确定水力压挤技术参数的最佳组合,对地质条件稳定的煤层是一种较好的方法。但是,随着水力压挤措施实施及工作面向前推进,地质因素在不断变化,若仍然采用该方法确定的工艺参数压挤,其效果不一定满足水力压挤技术的要求,针对这种情况及影响水力压挤的地质因素既有定性变量,又有定量变量的特征,在利用正交设计优化研究的基础上,提出利用数量化理论确定地质因素不稳定状态下的水力压挤技术参数的最优组合,并结合实例进行了优化研究。