基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法

为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法.首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;然后,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;最后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位.实验结果表明,所提出算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法.     

用于MEMS传感器的三阶∑-△调制器设计

提出一种基于CIFB结构的新型三阶2-1级联∑-△调制器,设计了各级参数和数字校正电路,分析了积分器运算放大器的压摆率对信号带宽的影响;利用Matlab Simulink,对该调制器进行行为级仿真.在过采样率为128、输入信号带宽为50 kHz时,可达到93.8 dB的信噪比和15.30住的精度.该结构具有输入信号低失真的优点,可用于MEMS传感器的数据处理电路.     

一种用于锁相环快速锁定的动态鉴频鉴相器

设计了一种用于电荷泵锁相(CPPLL)快速锁定的动态鉴频鉴相器(PFD).该PFD采用传统结构,利用开关延时动态D触发器预充电,复位时间内输入时钟边沿未发生丢失,有效地消除了盲区.基于TSMC 0.18μm CMOS工艺,用Cadence Spectre对其进行仿真验证.结果显示,采用新型PFD的锁相环,其锁定速度提高40.3%,频率范围达1 MHz～2 GHz.     

基于集成约束无人机两步制航迹规划方法

无人机航迹规划是一个富含地形威胁、雷达威胁和自身可飞性等多约束的优化问题.采用两步制的规划框架,提出一种基于集成约束的无人机航迹规划方法.规划第1阶段采用基于多种群策略的差分进化优化方法,规划第2阶段采用海洋捕食者算法的Lévy运动优化;集成约束机制在搜索过程中动态更新约束策略来补偿可行解数量骤减,抑制搜索停滞.与典型算法和约束处理策略进行对比,实验结果表明,所提出无人机航迹规划方法收敛性好、稳定性强,能够有效地求解复杂多约束无人机航迹规划问题.     

自适应多策略花朵授粉算法

针对花朵授粉算法极易陷入局部最优解且寻优精度不高的问题,提出自适应多策略花朵授粉算法(self-adaptive flower pollination algorithm with multiple strategies,SMFPA)。利用锚点策略提高种群的多样性,采用摄动策略改善全局勘探能力,采用局部搜索增强策略提升其开采最优解的能力。为验证SMFPA的性能,比较5种算法在解决12个测试问题上的寻优结果,实验结果表明,在寻优速度以及寻优精度方面,SMFPA算法表现更优。通过比较算法在管柱设计问题上的寻优结果,进一步评估SMFPA的寻优性能。     

团队协同理念下研究生思政育人成效提升路径研究全文替换

针对高校研究生思政育人实施过程中路径单一、成效不佳的困境,简要论述了研究生思政教育的特点以及实践现状。结合中原工学院计算智能团队对硕士研究生培养的实际经验,从团队协同理念出发,提出构建多措并举、协同驱动的高层次创新人才思政育人实践路径,从而切实发挥思政育人功能、提升思政育人成效。     

低噪声低功耗微电容读出电路的优化与设计

结合斩波稳定技术,通过电容匹配和多级优化的方法分别对用于MEMS微传感器的微电容读出电路的噪声性能和功耗进行了优化.基于优化分析采用两级斩波稳定电路结构,在CSMC 0.5 μm CMOS工艺下,用Cadence Spectre进行了仿真验证.结果表明能精确检测出aF(10-18F)量级的微电容,输出电压变化量与电容变化量呈线性关系,并且输出失调电压仅为38.9 μV,等效输入噪声电压为17 nV/Hz1/2.在5 V电源电压下功耗仅为2.5 mW,输出延时为6.29 μs.     

用于微电容检测的C/V电路设计与研究

结合电荷放大原理,通过设计高性能的运算放大器,较好地完成了杂散电容的屏蔽,实现了高可靠性的微电容检测。采用CSMC0.5μmCMOS工艺,用Cadence Spectre对其进行仿真验证,能精确检测出aF量级的微电容。结合考虑不可避免的工艺误差,对差分标称电容的失配进行分析与校准。结果表明:失配仅带来固定的失调,不会对C/V电路的灵敏度造成显著的影响。