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Influence of multi-deposition multi-annealing on time-dependent dielectric breakdown characteristics of PMOS with high-k/metal gate last process
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作者 王艳蓉 杨红 +10 位作者 徐昊 王晓磊 罗维春 祁路伟 张淑祥 王文武 闫江 朱慧珑 赵超 陈大鹏 叶甜春 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第11期464-467,共4页
A multi-deposition multi-annealing technique (MDMA) is introduced into the process of high-k/metal gate MOSFET for the gate last process to effectively reduce the gate leakage and improve the device's performance. ... A multi-deposition multi-annealing technique (MDMA) is introduced into the process of high-k/metal gate MOSFET for the gate last process to effectively reduce the gate leakage and improve the device's performance. In this paper, we systematically investigate the electrical parameters and the time-dependent dielectric breakdown (TDDB) characteristics of positive channel metal oxide semiconductor (PMOS) under different MDMA process conditions, including the depo- sition/annealing (D&A) cycles, the D&A time, and the total annealing time. The results show that the increases of the number of D&A cycles (from 1 to 2) and D&A time (from 15 s to 30 s) can contribute to the results that the gate leakage current decreases by about one order of magnitude and that the time to fail (TTF) at 63.2% increases by about several times. However, too many D&A cycles (such as 4 cycles) make the equivalent oxide thickness (EOT) increase by about 1A and the TTF of PMOS worsen. Moreover, different D&A times and numbers of D&A cycles induce different breakdown mechanisms. 展开更多
关键词 high-k/metal gate time dependent dielectric breakdown multi-deposition multi-annealing
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适用于S-NUCA异构处理器的任务调度与热管理系统 被引量:1
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作者 周义涛 李阳 +3 位作者 韩超 赵玉来 汪玲 李建华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期196-205,共10页
异构多核处理器凭借其高性能、低功耗和广泛的应用场景而成为当前计算机平台的主流方案,且大容量的非均匀缓存架构(S-NUCA)具有较低的平均访问时间。然而,不断上升的晶体管规模给异构多核处理器的资源调度和功耗控制带来挑战,传统的调... 异构多核处理器凭借其高性能、低功耗和广泛的应用场景而成为当前计算机平台的主流方案,且大容量的非均匀缓存架构(S-NUCA)具有较低的平均访问时间。然而,不断上升的晶体管规模给异构多核处理器的资源调度和功耗控制带来挑战,传统的调度算法在面对基于S-NUCA的多核处理器时忽略了核心之间的缓存访问延迟,且传统热管理方案只提供芯片级功率约束,容易使得系统因核心使用率降低而造成性能下降。为此,提出一种适用于S-NUCA异构多核系统、满足热安全约束的动态线程调度机制TSCDM。利用基于动态每周期指令(IPC)值的阶段检测技术,并基于人工神经网络预测线程的IPC值,以获取线程与核心类型的最佳绑定关系,依据S-NUCA缓存特性获得最优映射和基于任务分类的任务迁移策略。在此基础上,TSCDM基于片上热模型为每个核心实时分配功率预算。在HotSniper上运行SPLASH-2性能测试套件进行实验,结果表明,相较于传统调度方案与基于机器学习的调度方案,TSCDM在加速比和资源利用率上均表现出优势,TSCDM中使用的基于瞬态温度的安全功率算法相比传统热安全功率算法能够降低核心热余量,同时处理器的全频段均有更高的能效比。 展开更多
关键词 异构多核处理器 人工神经网络 线程调度 阶段检测 热安全功率
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基于MLP-Bagging的PCB电热耦合建模方法
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作者 耿悦 周远国 +2 位作者 任强 梁尚清 杨国卿 《半导体技术》 CAS 北大核心 2024年第10期912-919,共8页
随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个... 随着三维集成电路性能的提高和复杂程度的增加,印制电路板(PCB)的散热问题日益突出。研究了PCB在电热多物理场相互作用下各部件的发热情况,提出了基于混合激活函数的多层感知机(MLP)-Bagging多物理参数算法。通过使用ReLU和Sigmoid两个激活函数进行学习和训练,建立了精度更高的MLP模型。之后,结合Bagging算法构建多个并行的MLP模型。所提出的神经网络多物理模型可以快速准确地预测PCB的电热响应。实验结果表明,此方法与有限元法相比,可以节省约97%的计算内存和99%的计算时间,与传统神经网络如随机森林(RF)、长短时记忆(LSTM)网络、MLP相比,该方法表现优良且泛化能力较好,为提高PCB设计效率提供了一种可行方法,为PCB热分析提供了更高效的解决方法。 展开更多
关键词 有限元法(FEM) 人工神经网络(ANN) 多层感知机(MLP)-Bagging 多物理场 电热耦合
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基于SVM的多分类器融合算法在说话人识别中的应用 被引量:5
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作者 王波 徐毅琼 李弼程 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第12期2909-2910,2913,共3页
多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想,适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足,并为研制更高性能的分类器,提供了解决问题的另一个途径。提出了一种基于SVM的多分类器说话人识别系统,该系统的识别框架基于多分类器的协同... 多分类器协同合作克服了单个分类器识别效果不理想,适用范围较窄或对使用环境要求较高的不足,并为研制更高性能的分类器,提供了解决问题的另一个途径。提出了一种基于SVM的多分类器说话人识别系统,该系统的识别框架基于多分类器的协同工作。该多分类器系统采用了ANN(artificial neural networks)、GMM(gaussian mixed model)分类器和子带结构分类器,参数选取包括MFCC(mel frequency cepstrum coefficient)、LPCC(linear prediction cepstrum coefficient)。多分类器融合采用SVM方法。本系统在超短波信道(15 db)的实际应用中达到94%的识别率。 展开更多
关键词 说话人识别 多分类器协同 子带结构分类器 分层识别 人工神经网络 混合高斯模型 支持向量机
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基于人工神经网络的森林资源预测模型研究 被引量:10
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作者 朱瑜馨 张锦宗 赵军 《干旱区资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2005年第1期101-104,共4页
人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork ,简称ANN)从 2 0世纪 40年代的萌芽到今天的开发现有模型以及在应用中根据实际运行情况对模型、算法的改造 ,已经广泛应用于各种行业。人工神经网络方法是基于实例的方法 ,不需要考虑数学模型的... 人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork ,简称ANN)从 2 0世纪 40年代的萌芽到今天的开发现有模型以及在应用中根据实际运行情况对模型、算法的改造 ,已经广泛应用于各种行业。人工神经网络方法是基于实例的方法 ,不需要考虑数学模型的内部结构 ,不需要假设前提条件 ,不需要人为地确定因子权重 ,作为一个黑箱综合地映射研究对象的整体性。通过森林资源的预测 ,及时掌握森林资源未来的发展趋势 ,是实现森林资源管理动态化、目标化和科学化不可缺少的环节。本文应用人工神经网络多步预测方法对甘肃连城林场吐鲁沟营林区有林地面积进行预测 ,预测结果表明 ,神经网络模型建模简单 ,精度高。 展开更多
关键词 BP网络 人工神经网络 森林资源 预测模型 多步预测法 数学模型
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遗传神经网络的智能天气预报系统 被引量:10
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作者 吴清佳 张庆平 万健 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第14期176-177,189,共3页
讨论了神经网络系统应用于气象预报的实现,用VC维方法来寻找合适的网络结构,提出了一种神经网络和遗传算法相结合的天气预报方法,对卫星雷达观测到的气象数据加于处理分析,以期更快更好地得到神经网络系统的最优解。并以上海地区天气预... 讨论了神经网络系统应用于气象预报的实现,用VC维方法来寻找合适的网络结构,提出了一种神经网络和遗传算法相结合的天气预报方法,对卫星雷达观测到的气象数据加于处理分析,以期更快更好地得到神经网络系统的最优解。并以上海地区天气预报作为试验,试验结果得到了上海中心气象局有关专家的肯定。 展开更多
关键词 多层前向神经网络 VC维 遗传算法 BP算法
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起降客机噪声源识别的平面阵设计 被引量:1
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作者 陈志菲 侯宏 +1 位作者 孙进才 陈涛 《应用声学》 CSCD 北大核心 2011年第6期427-434,共8页
针对起降客机的噪声源识别,给出了平面多臂对数螺旋阵的设计过程。多臂对数螺旋阵可以在较宽的分析频带内保持较小的主瓣宽度,同时平均旁瓣水平较低,从而具有良好的宽带噪声源识别性能,但其阵型设计中需要考虑的参数较多。本文以ARJ21... 针对起降客机的噪声源识别,给出了平面多臂对数螺旋阵的设计过程。多臂对数螺旋阵可以在较宽的分析频带内保持较小的主瓣宽度,同时平均旁瓣水平较低,从而具有良好的宽带噪声源识别性能,但其阵型设计中需要考虑的参数较多。本文以ARJ21客机起降过程中的主起落架噪声源识别为例,研究了多臂对数螺旋阵各参数对其噪声源识别性能的影响。所给出的阵列设计流程可以为飞行客机的噪声源识别,尤其是多子阵嵌套的平面阵设计提供参考。 展开更多
关键词 噪声源识别 主瓣宽度 动态范围 多臂对数螺旋阵
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多目标遗传算法在反应精馏优化中的应用 被引量:4
8
作者 宋海华 宋高鹏 +1 位作者 宋静 宋富财 《化学工业与工程》 CAS 2008年第1期52-55,共4页
反应精馏是反应与精馏的复合过程,因其具有选择性强、投资少、能耗低等优点而受到研究者们的广泛关注,并且在工业生产中得到广泛的应用。利用人工神经网络(ANN)模型来模拟反应精馏过程。在建立ANN模型时,首先用ASPEN软件模拟计算出多组... 反应精馏是反应与精馏的复合过程,因其具有选择性强、投资少、能耗低等优点而受到研究者们的广泛关注,并且在工业生产中得到广泛的应用。利用人工神经网络(ANN)模型来模拟反应精馏过程。在建立ANN模型时,首先用ASPEN软件模拟计算出多组数据以弥补实验数据不多的不足,并在此基础上用多目标遗传算法(GA)进行操作条件的优化。优化结果表明,多目标遗传算法结合ANN对反应精馏进行优化是可行的,而且具有很高的精度。以合成乙酸乙酯的反应精馏过程为例说明上述模拟和优化方法。 展开更多
关键词 人工神经网络 多目标遗传算法 反应精馏 优化
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基于多传感器数据融合的喷水推进泵空化分类识别 被引量:8
9
作者 苏永生 王永生 段向阳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期93-95,121,共4页
采用基于奇异值分解和人工神经网络的多传感器数据融合方法对喷水推进泵的空化状态进行了分类识别研究。首先利用基于奇异值分解的权值估计算法分别对水声信号和振动信号在时间上进行数据级融合,提取出各自的特征,然后将所有特征组合起... 采用基于奇异值分解和人工神经网络的多传感器数据融合方法对喷水推进泵的空化状态进行了分类识别研究。首先利用基于奇异值分解的权值估计算法分别对水声信号和振动信号在时间上进行数据级融合,提取出各自的特征,然后将所有特征组合起来作为神经网络的输入,利用BP网络和RBF网络进行特征级融合和分类识别。分析结果表明:基于多传感器数据融合的分类识别结果优于单传感器分类识别结果;采用基于奇异值分解的数据融合方法后,分类识别率显著提高,对空化初生微弱特征的识别效果尤佳。 展开更多
关键词 喷水推进 空化 多传感器 数据融合 奇异值分解 人工神经网络
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认知诊断理论在数学教育评价中的应用 被引量:17
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作者 王立东 郭衎 孟梦 《数学教育学报》 CSSCI 北大核心 2016年第6期15-19,55,共6页
质性地比较论证了基于认知诊断理论的数学教育评价工具开发的可行性.通过分析实际测试数据,比较几种不同认知诊断模型中的参数估计方法实际应用于分析数学评价测验的可能性.研究发现,认知属性概念可以帮助研究者和实践者分析影响学生解... 质性地比较论证了基于认知诊断理论的数学教育评价工具开发的可行性.通过分析实际测试数据,比较几种不同认知诊断模型中的参数估计方法实际应用于分析数学评价测验的可能性.研究发现,认知属性概念可以帮助研究者和实践者分析影响学生解答数学题目背后的认知结构.人工神经网络模型能够充分利用理论设计的认知模型,克服测验题目有限、题型多样、认知属性差异大等不易分析的困难,较好评价学生的数学学业成就,为后续教学提供诊断性信息,达到了诊断性测验的目的. 展开更多
关键词 数学教育评价 多维评分 认知诊断模型 属性层次模型 人工神经网络模型
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ICP-MS测定蜂蜜中多元素结合化学计量学在不同产地荆条蜜溯源中的应用 被引量:8
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作者 陈辉 范春林 +4 位作者 常巧英 庞国芳 曹亚飞 金铃和 胡雪艳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期212-216,共5页
应用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定了北京顺义、河北阜平和河北平山三个地区65个荆条蜜样品中38种元素含量,其中B,Na,Mg,P,K,Ca,Fe和Zn等8种元素的含量处于较高水平,其浓度均高于1mg·kg-1。比较发现,不同地区荆条蜜中元素含量... 应用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定了北京顺义、河北阜平和河北平山三个地区65个荆条蜜样品中38种元素含量,其中B,Na,Mg,P,K,Ca,Fe和Zn等8种元素的含量处于较高水平,其浓度均高于1mg·kg-1。比较发现,不同地区荆条蜜中元素含量存在一定差异。以具有显著性差异(p<0.05)的29种元素(Na,Mg,Al,K,Ti,V,Mn,Fe,Ni,Cu,Zn,Ga,As,Sr,Y,Mo,Cd,Ba,La,Ce,Pr,Nd,Sm,Gd,Dy,Ho,Tl,Pb和U)为变量,应用主成分分析(PCA)和反向传输人工神经网络(BP-ANN)两种化学计量学方法按照不同产地对荆条蜜进行了分析。PCA可将所有变量降为4个主成分,并能解释81.6%的变量,结果表明,PCA基本可以将荆条蜜按照不同产地分开。应用BP-ANN建立不同产地荆条蜜溯源模型,用全部样本建立模型时,三个产地荆条蜜分类的正确率均为100%,采用"留一法"进行交叉检验,整体准确率为95.4%;以75%的样本建立模型,25%的样本用于预测,对BP-ANN模型的可靠性进行验证,三个产地整体分类和预测的准确率均为100%。ICP-MS测定蜂蜜中多元素含量结合多变量模型可以实现不同产地荆条蜜溯源。 展开更多
关键词 荆条蜜 多元素 地理来源 PCA BP-ANN
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神经网络辅助的多目标粒子群优化算法在复杂产品设计中的应用 被引量:6
12
作者 冯国奇 崔东亮 +1 位作者 张琦 代学武 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期687-696,707,共11页
复杂产品有限元分析(Finite Element Analysis,FEA)费用很高,给多目标优化(Multi-ObjectiveOptimization,MOO)带来很大困难.提出一种人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辅助的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle ... 复杂产品有限元分析(Finite Element Analysis,FEA)费用很高,给多目标优化(Multi-ObjectiveOptimization,MOO)带来很大困难.提出一种人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辅助的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)处理这类计算密集的设计问题:以基于噪声的虚拟样本丰富ANN的训练样本集,通过虚拟样本的控制参数和ANN模型参数的协同优化提高ANN泛化能力;以此ANN为代理模型支持多目标粒子群算法的进化,并采用基于网格邻域信息的拥挤指标提高Pareto前沿的收敛性、多样性及均匀性.最后,以航空发动机高压涡轮盘(High Pressure Turbine Disc,HPTD)多目标优化案例验证该策略的有效性和可用性.试验证明,这种面向成本的MOO方法降低了复杂产品多目标优化的工程应用难度,提高了设计质量. 展开更多
关键词 复杂产品 小样本数据 人工神经网络 多目标粒子群优化算法
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基于RBF网络的模拟电路故障诊断算法 被引量:8
13
作者 秦庆强 张晓安 +1 位作者 李艾华 史慧 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第5期331-335,共5页
针对BP神经网络在模拟电路故障诊断上存在的收敛速度慢、易陷入局部最小等不足,提出了一种基于多层小波分解和RBF神经网络的模拟电路故障诊断算法。为提高诊断效率,用多层小波分解能有效提取电路故障特征;用RBF网络优良的泛化能力和快... 针对BP神经网络在模拟电路故障诊断上存在的收敛速度慢、易陷入局部最小等不足,提出了一种基于多层小波分解和RBF神经网络的模拟电路故障诊断算法。为提高诊断效率,用多层小波分解能有效提取电路故障特征;用RBF网络优良的泛化能力和快速的非线性逼近能力可以较好的解决模拟电路中存在的容差和非线性问题。故障诊断仿真实验表明,在保证较高故障诊断正确率的情况下,RBF网络的训练次数得到了极大地缩小,有效克服了基于BP网络算法存在的上述不足,极大地提高了模拟电路故障诊断的时间效率。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 多层小波分解 径向基函数神经网络
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PCA-LVQ法及其在RS-FTIR大气环境监测数据处理中的应用 被引量:1
14
作者 胡兰萍 葛存旺 +1 位作者 陈婷婷 史传国 《应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1364-1367,共4页
将主成分分析(PCA)用于遥感傅里叶变换红外光谱(Remote Sensing Fourier Transform Infrared:RS-FTIR)的特征提取,结合学习矢量量化(LVQ)神经网络,实现了PCA-LVQ对大气中的8组分混合体系进行快速定性分析的建模方法。并与单纯的LVQ神经... 将主成分分析(PCA)用于遥感傅里叶变换红外光谱(Remote Sensing Fourier Transform Infrared:RS-FTIR)的特征提取,结合学习矢量量化(LVQ)神经网络,实现了PCA-LVQ对大气中的8组分混合体系进行快速定性分析的建模方法。并与单纯的LVQ神经网络、反向传播人工神经网络(BP-ANN)得到的结果进行了比较。PCA-LVQ显示出较好的处理数据的能力,它不仅提高了运算速度,而且提高了模型的预测准确度,分类精度达到91.7%。PCA-LVQ的这一预测精度及运算速度,足以满足遥感傅里叶变换红外光谱对大气中有毒气体的实时、在线监测的需要。 展开更多
关键词 主成分分析 学习矢量量化神经网络 反向传播人工神经网络 多组分分析 环境监测
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基于景观安全格局的城镇建设用地扩张多情景模拟研究——以扬州市为例 被引量:5
15
作者 孟霖 郭杰 +1 位作者 欧名豪 李昆鹏 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1032-1040,共9页
城镇建设用地多情景模拟有利于实现土地资源优化配置,保障区域可持续发展。本文以扬州市为例,以2005年、2013年土地利用变更数据为训练数据,借助景观安全格局与ANN-CA模型模拟城镇建设用地扩张趋势,并利用城镇建设用地转移矩阵与景观格... 城镇建设用地多情景模拟有利于实现土地资源优化配置,保障区域可持续发展。本文以扬州市为例,以2005年、2013年土地利用变更数据为训练数据,借助景观安全格局与ANN-CA模型模拟城镇建设用地扩张趋势,并利用城镇建设用地转移矩阵与景观格局指数分析2013—2020年城镇建设用地模拟结果。研究结果表明:(1)不同情景下的城镇建设用地模拟扩张占用其他景观规模不同,但均占用农村居民点规模最多,其中,惯性发展情景下,模拟新增城镇建设用地以布局在低景观安全格局为主,占用耕地、水域、林地规模较高;基本保障情景下,模拟新增的城镇建设用地主要布局在中景观安全格局区域,较惯性发展情景占用耕地规模增加,占用水域、林地规模减少;与惯性发展情景、基本保障情景相比,最优保护情景下占用耕地规模略高但集中于高景观安全格局区,新增占用水域规模、林地规模降低。(2)不同情景下的景观格局也存在差异,惯性发展情景下,景观格局变化一定程度有利于促进城镇化发展,但不利于耕地机械化生产,影响林地、水域生态服务功能;基本保障情景下,景观格局变化一定程度上有利于城乡社会经济发展,对非人工景观的破坏程度较惯性发展情景降低;最优保护情景下,景观格局变化更有利于区域社会、经济及生态发展。(3)惯性发展情景下,应适当规划生态基础设施,严格划定永久性基本农田;基本保障情景下,应充分发挥景观安全格局的生态底线功能,引导城镇建设用地合理开发与布局;最优保护情景下,可通过存量建设用地挖潜等措施提高土地集约利用水平。 展开更多
关键词 城镇建设用地 景观安全格局 ANN-CA模型 多情景预测
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基于动态阈值神经网络模型的多功能机床Flow Shop排序研究 被引量:1
16
作者 李国富 叶飞帆 《机械设计与制造》 2001年第4期54-55,共2页
在生产作业排序中若能充分利用机床功能多样性这一特点,就可有效地缩短零件的总加工时间,提高机床利用率,并使加工系统更具动态应变能力,但机床功能的增多也使使用排序问题的求解更加复杂和困难,为了降低求解模型的复杂性,这里提... 在生产作业排序中若能充分利用机床功能多样性这一特点,就可有效地缩短零件的总加工时间,提高机床利用率,并使加工系统更具动态应变能力,但机床功能的增多也使使用排序问题的求解更加复杂和困难,为了降低求解模型的复杂性,这里提出了一种基于动态阈值的神经网络模型与动态调度规则相结合的方法,用于求解面向多功能机床的Flow Shop排序问题。数值实验结果表明了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 动态阈值 神经网络 机床 排序
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多源多角度遥感数据反演森林叶面积指数方法 被引量:19
17
作者 杨贵军 黄文江 +1 位作者 王纪华 邢著荣 《植物学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期566-578,共13页
利用北京1号和Landsat多源数据组合成4个角度多波段数据集,在考虑森林三维垂直分布特点的基础上,结合INFORM几何光学与辐射传输混合模型,通过聚类+神经元网络方式,建立相应的多源多角度LAI反演模型。最后利用实地LAI测量数据和MODISLAI... 利用北京1号和Landsat多源数据组合成4个角度多波段数据集,在考虑森林三维垂直分布特点的基础上,结合INFORM几何光学与辐射传输混合模型,通过聚类+神经元网络方式,建立相应的多源多角度LAI反演模型。最后利用实地LAI测量数据和MODISLAI产品,对不同角度组合和噪声水平下的LAI反演结果进行验证。结果表明:在保证数据质量的条件下,通过增加角度可以提高森林的LAI反演精度,最终R2=0.713,RMSE=0.957,比单个角度的反演精度平均提高约20%。 展开更多
关键词 聚类+神经元网络 森林叶面积指数 混合模型 多源多角度
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多组份气体定量检测研究 被引量:6
18
作者 马学童 马奎 王磊 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期58-59,共2页
本文介绍了一种基于气体传感器阵列的采用神经网络模式识别方法的多组份气体定量分析装置的设计及其初步的实验结果 ,以及对这种方法的改进。
关键词 多组份气体 气体传感器阵列 前馈神经网络 BP算法
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基于神经网络与遗传算法的移动硬盘耐撞性能多目标优化设计 被引量:1
19
作者 杨书仪 刘德顺 赵继云 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2012年第8期1295-1300,共6页
针对移动硬盘复杂的内部结构,遵循质量等效原则,建立有限元模型,结合均匀设计试验方法,进行移动硬盘跌落冲击有限元仿真。将试验数据作为训练样本,建立移动硬盘传动臂厚度、悬臂厚度及枢轴轴承刚度与磁盘接触面应力、磁头与磁盘间距之间... 针对移动硬盘复杂的内部结构,遵循质量等效原则,建立有限元模型,结合均匀设计试验方法,进行移动硬盘跌落冲击有限元仿真。将试验数据作为训练样本,建立移动硬盘传动臂厚度、悬臂厚度及枢轴轴承刚度与磁盘接触面应力、磁头与磁盘间距之间的BP神经网络,运用遗传算法对移动硬盘结构参数进行多目标优化。研究表明:在考虑耐撞性能方面,运用该方法建立的设计变量与跌落冲击响应的非线性映射关系,对移动硬盘的关键零件参数设计具有理论指导意义。 展开更多
关键词 移动硬盘 多目标优化 均匀设计 神经网络 遗传算法
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基于多维特征向量及ANN技术的色彩传递算法 被引量:6
20
作者 滕秀花 陈昭炯 叶东毅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期2866-2868,共3页
灰度图像色彩传递可以实现对灰度图像的自动上色处理。分析了目前色彩传递的经典算法——Welsh算法,指出了该算法存在的两大不足之处,提出了一种包含高频纹理信息的向量式像素点描述方式,并结合最近邻域搜索算法(ANN),提出了一种新的色... 灰度图像色彩传递可以实现对灰度图像的自动上色处理。分析了目前色彩传递的经典算法——Welsh算法,指出了该算法存在的两大不足之处,提出了一种包含高频纹理信息的向量式像素点描述方式,并结合最近邻域搜索算法(ANN),提出了一种新的色彩传递算法,弥补了传统算法的不足,使灰度图像的彩色化效果有了较大改进。 展开更多
关键词 色彩传递 高频纹理信息 多维特征向量 最近邻域搜索算法
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