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一種基于憶阻特性的監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及電路設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

針對如何將憶阻器融入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn)的問題,，提出了一種在現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的基于憶阻特性的監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,。該設(shè)計(jì)以憶阻器模塊作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值存儲(chǔ)模塊，構(gòu)建誤差反饋機(jī)制的監(jiān)督學(xué)習(xí)。將該憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路應(yīng)用于圖像分類問題,，并進(jìn)行了資源占用和處理速度的優(yōu)化,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其分類結(jié)果良好,，在Cyclone II：EP2C70F896I8平臺(tái)上,，整體網(wǎng)絡(luò)算法占用11 773個(gè)邏輯單元（LEs），訓(xùn)練耗時(shí)0.33 ms,，圖像的測試耗時(shí)10 μs,。這一工作對憶阻器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合提出了一個(gè)有益的參考。

發(fā)表于：4/11/2019 5:34:00 AM

基于稀疏譜擬合的超分辨方位估計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

考慮到各陣元接收的實(shí)際環(huán)境噪聲可能是相關(guān)的,，以及風(fēng)成噪聲和遠(yuǎn)處航船噪聲等因素的影響,，環(huán)境噪聲強(qiáng)度的空間分布可能具有方向性。利用非均勻環(huán)境噪聲模型,，結(jié)合稀疏譜擬合算法,，提出了一種基于稀疏譜擬合的超分辨方位估計(jì)算法。該算法利用空間信號(hào)的稀疏性和線性噪聲模型擬合誤差的l2-范數(shù)聯(lián)合最小化,，實(shí)現(xiàn)非均勻環(huán)境噪聲條件下的超分辨方位估計(jì),。通過計(jì)算機(jī)仿真討論了正則參數(shù)和線性噪聲模型階數(shù)對算法性能的影響，海上試驗(yàn)結(jié)果表明了該算法較傳統(tǒng)算法和稀疏譜擬合算法具有更低的旁瓣級和更好的方位分辨能力,，同時(shí)有效驗(yàn)證了該算法在非均勻環(huán)境噪聲背景下的超分辨方位估計(jì)性能,。

發(fā)表于：4/10/2019 7:53:00 AM

基于聯(lián)合字典稀疏表達(dá)的目標(biāo)識(shí)別算法研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

在使用高分辨距離像開展目標(biāo)識(shí)別時(shí)，傳統(tǒng)方法很少利用樣本的稀疏性,。為了克服此類識(shí)別所面臨的繁瑣的分析難題,，簡化識(shí)別過程，稀疏分析其實(shí)是一種不錯(cuò)的壓縮樣本數(shù)據(jù),，提升剖析效果的方法,。因此，提出一種基于聯(lián)合字典及快速分解策略完成雷達(dá)一維距離像稀疏分析,，進(jìn)而鑒識(shí)目標(biāo)的算法,。為了提升識(shí)別策略的實(shí)用性，算法還嘗試依信噪比調(diào)控其內(nèi)稀疏分解參數(shù),，以改善算法抗噪性能,。實(shí)驗(yàn)測評表明：相較同類識(shí)別策略,，該算法求解更為便捷，適用范圍有所拓展,；相比不同類型的常規(guī)識(shí)別策略,，該算法抵御噪聲的能力有所提升，識(shí)別效果更優(yōu),。

發(fā)表于：4/10/2019 7:11:00 AM

基于MNIST的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為了探究憶阻器的穩(wěn)定性問題對憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,，基于等效電阻拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的憶阻器模型，搭建了一個(gè)將憶阻器作為突觸的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，并利用MNIST數(shù)據(jù)集對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,。憶阻器的穩(wěn)定性問題通過設(shè)置憶阻器參數(shù)波動(dòng)來模擬，最終發(fā)現(xiàn)憶阻器一定程度內(nèi)的性能波動(dòng)會(huì)促進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂,，但波動(dòng)過大則會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,。為了表征波動(dòng)的臨界程度,，測得了基于憶阻器模型的各參數(shù)的最大波動(dòng)范圍,，并進(jìn)一步計(jì)算出憶阻器件工藝層次參量的取值范圍，為憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件化中憶阻器件的工藝制造和選用提供了參考,。

發(fā)表于：4/9/2019 1:04:00 PM

一種基于隨機(jī)森林算法的多障礙物超聲測距方法[測試測量][工業(yè)自動(dòng)化]

在超聲波測距技術(shù)中,，傳統(tǒng)的信號(hào)處理算法難以對距離遠(yuǎn)、回波弱的信號(hào)進(jìn)行分析,，也不能同時(shí)對多個(gè)障礙物進(jìn)行測距,。為解決這一問題，提出一種基于隨機(jī)森林算法的超聲測距方法,，先提取信號(hào)的時(shí)域特征(相對峰值幅度)和頻域特征(頻譜相對面積),，然后利用隨機(jī)森林算法判斷出探測區(qū)域內(nèi)的障礙物并計(jì)算出目標(biāo)距離。經(jīng)過測試,，該算法可有效完成10 m之內(nèi)的多個(gè)障礙物距離測量,，測量誤差在3 cm之內(nèi)，可以滿足諸如自動(dòng)駕駛等應(yīng)用場景的要求,，具有較高的實(shí)用價(jià)值和理論參考意義,。

發(fā)表于：4/8/2019 9:21:00 PM

鋰電池參數(shù)辨識(shí)模型的設(shè)計(jì)與研究[電源技術(shù)][汽車電子]

電動(dòng)汽車動(dòng)力電池內(nèi)部參數(shù)隨負(fù)載與工況而發(fā)生變化，因此建立準(zhǔn)確的動(dòng)力電池模型尤為必要,?；阡囯姵氐刃щ娐纺Ｐ筒⒅乜剂窟\(yùn)行溫度與荷電狀態(tài)對各元件參數(shù)的影響，依托充放電法,、復(fù)合脈沖特性充放電試驗(yàn)并結(jié)合最小二乘法實(shí)現(xiàn)模型中各元件參數(shù)辨識(shí),。通過Simulink平臺(tái)構(gòu)建動(dòng)力電池模型與充放電模型，上述模型通過安時(shí)計(jì)量法同時(shí)考慮溫度影響實(shí)現(xiàn)荷電狀態(tài)的準(zhǔn)確估算,。結(jié)果表明,，該鋰電池參數(shù)辨識(shí)模型可準(zhǔn)確模擬各種負(fù)載工況下動(dòng)力電池的運(yùn)行特性,，該設(shè)計(jì)可應(yīng)用于動(dòng)力電池的測試與開發(fā)。

發(fā)表于：4/3/2019 1:46:00 AM

基于新穎粒子群算法高效VIENNA整流器的研究[電源技術(shù)][其他]

傳統(tǒng)L濾波存在濾波效果較差等缺點(diǎn),，設(shè)計(jì)LCL濾波器進(jìn)一步降低高頻開關(guān)頻率的諧波損耗,。當(dāng)整流器的控制參數(shù)數(shù)量和優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)增多時(shí)，傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法（PSO）調(diào)節(jié)濾波器和控制器參數(shù)會(huì)出現(xiàn)迭代收斂不穩(wěn)定等缺點(diǎn),，提出一種多目標(biāo)多群體多位置多速度粒子群算法（MMMMPSO）,，可以有效優(yōu)化三相VIENNA整流器設(shè)計(jì)參數(shù)，提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)特性,。最后仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該整流器的高效性及MMMMPSO的正確性,。

發(fā)表于：4/2/2019 5:54:00 AM

具有儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的電力電子變壓器電能質(zhì)量研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為解決電力電子變壓器無法抵抗電網(wǎng)電壓中斷這一問題，將儲(chǔ)能環(huán)節(jié)與電力電子變壓器相結(jié)合進(jìn)行研究,。其中儲(chǔ)能環(huán)節(jié)由超級電容和雙向DC/DC變換器所構(gòu)成,。當(dāng)電網(wǎng)中發(fā)生電壓中斷時(shí)，具有儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的電力電子變壓器可以維持其低壓側(cè)直流電壓的穩(wěn)定,。給出儲(chǔ)能環(huán)節(jié)中的主要參數(shù)與控制策略,，在Simulink中建立仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果證實(shí)：具有儲(chǔ)能環(huán)節(jié)的電力電子變壓器具有抵抗電網(wǎng)電壓中斷的能力,，使電網(wǎng)中的設(shè)備安全,、穩(wěn)定運(yùn)行。

發(fā)表于：4/2/2019 5:33:00 AM

一種SAW電子煙霧化芯片驅(qū)動(dòng)控制電路設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[電源技術(shù)][其他]

針對兆赫茲級高頻SAW電子煙霧化芯片驅(qū)動(dòng)需求,，基于單片機(jī)控制及直接數(shù)字頻率合成技術(shù),，設(shè)計(jì)開發(fā)了一款由單片機(jī)控制模塊、信號(hào)發(fā)生模塊,、信號(hào)處理模塊,、人機(jī)交互模塊和電源模塊構(gòu)成的驅(qū)動(dòng)控制電路，搭建了測試系統(tǒng),，并對電路的工作性能進(jìn)行了測試分析,。結(jié)果表明，該電路可實(shí)現(xiàn)0~65 MHz的高頻信號(hào)輸出,、頻率誤差小,，且輸出功率可達(dá)4.5 W，是一款信號(hào)輸出穩(wěn)定可靠,、精度高,、頻率可調(diào)范圍廣、負(fù)載驅(qū)動(dòng)能力強(qiáng),、小巧便攜的驅(qū)動(dòng)控制電路,。本文的工作對于加速SAW技術(shù)在電子煙煙油霧化方面的應(yīng)用具有重要參考價(jià)值，同時(shí)也可拓展應(yīng)用于其他SAW微流體霧化驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域。

發(fā)表于：4/1/2019 1:08:00 PM

基于容量和電壓的混合最優(yōu)控制均衡[電源技術(shù)][汽車電子]

電動(dòng)汽車中動(dòng)力電池的單體之間會(huì)逐漸出現(xiàn)不一致性,，從而大大降低電池包的性能和使用壽命,。針對此問題提出了一種新穎的基于容量和電壓的混合最優(yōu)控制均衡方案，該方案優(yōu)先進(jìn)行容量均衡,，同時(shí)結(jié)合電壓均衡對電池組進(jìn)行混合最優(yōu)控制,，此策略充分利用了兩種均衡策略的優(yōu)點(diǎn)。此外,，通過實(shí)際工況實(shí)驗(yàn),，特別是在針對磷酸鐵鋰動(dòng)力電池的均衡應(yīng)用中，充分證明了該方案相比于傳統(tǒng)均衡策略——電壓均衡,，效率更高,、均衡效果更好，能夠很好地改善電池單體之間的不一致性,，提高電池組的充放電容量,。

發(fā)表于：4/1/2019 11:30:00 AM