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基于状态转换图同构求解的等价性验证算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文中提出了一种基于状态转换图同构求解的时序电路等价性验证算法.算法将两时序电路的等价性问题转化为验证相应状态转换图的同构性.首先将初始状态对匹配为待验证对,然后采用递归的方法验证以初始状态对的下一状态对为初始状态的子状态转换图是否同构,从而得到时序电路是否等价的信息.若两状态转换图同构,则两图中的状态均可--配对为待验证状态对,即所有的代验证状态对均为等价状态对.该方法可以有效地克服算法级描述到底层实现之间跨度太大的问题. 相似文献
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基于GPRS无线通信的自动抄表系统 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前人工抄表存在的种种缺陷,提出了一种结合GPRS技术、LPC294高效微处理器和μC/OS-Ⅱ嵌入式实时系统,采用目前流行的嵌入式代码组件化技术研制出一种低功耗、高性能、强实时、构件化的无线自动抄表系统方案.在硬件方面主要介绍了GPRS数据通讯技术和CS5460A计量芯片的应用;软件方面主要讲述基于μC/OS-Ⅱ操作系统组件化移植方法和WINDOWS系统COM组件服务技术.由于具备了低功耗、速度快、数据吞吐量大等优点,本系统具有良好的市场前景. 相似文献
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图像型火灾探测实际上是不平衡数据的二分类问题,现有方法在处理不平衡数据分类问题时常常会引入新的噪声点或丢掉很重要的信息,算法稳定性较差。根据Adaboost对样本分配不同权重的优势,和SVM在平衡数据条件下较好的分类性能,将Adaboost算法和支持向量机(SVM)相结合,提出Adaboost-SVM算法。把火焰疑似区域的特征值作为SVM分类器的输入参数,利用Adaboost算法重点标记错分样本,并对样本的权重设定阈值,采用一定的准则对少数样本进行再构造使正负样本达到平衡。最后在训练数据的同时,通过投票机制输出最终分类结果。实验结果表明,该算法提高了火灾在正负样本分布不平衡时的分类性能。 相似文献
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针对单一的隐马尔科夫模型在图像型火灾探测中误报率偏高的问题,提出了隐马尔科夫模型和支持向量机相结合的图像型火焰识别算法。对捕获到的图像进行运动区域检测和颜色分析,提取疑似火焰区域,利用隐马尔科夫模型计算疑似区域与火焰模型的相似度,并输入到训练好的支持向量机进行二次识别。实验结果表明,与传统单一隐马尔科夫模型相比,该方法可以有效地降低误报率,提高火焰识别准确性。 相似文献