基于神经网络BP算法PECVD Si3N4钝化工艺的模拟

由于ＩＣ制造过程的高度复杂非线性，利用传统的方法进行工艺分析难以获得满意的结果，现描述一种新的途径－－神经网络反向传播算法，并介绍了神经网络ＢＰ算法ＰＥＣＶＤ Ｓｉ３Ｎ４钝化工艺中的应用。通过建立ＰＥＣＶＤ淀积工艺的神经网络模型，对ＰＥＣＶＤ Ｓｉ３Ｎ４钝化工艺进行了计算机模拟，讨论了相关工艺条件对Ｓｉ３Ｎ４介质膜特性的影响，所编写的神经网络应用程序已用Ｃ语言在计算机上得到了实现。     

一种用于视频编码的块运动估计算法——块特征匹配预测搜索算法

本文提出了一种块特征匹配预测搜索ＢＦＭＰＳ算法,可以用于视频压缩的一些国际标准,如Ｈ．２６１,Ｈ．２６３,ＭＰＥＧ１,ＭＰＥＧ２,ＨＤＴＶ中,ＢＦＭＰＳ算法充分利用了序列图像的实际矢量与预测矢量之间距离的空间分布特征,中心偏置分布特性和时间上的相关特性,并采用了中止判决准则,可以明显地减少了运动搜索复杂度,ＢＦＭＰＳ算法在匹配运算中采用 简单有交的块特征匹配准则函数,相应的块匹配计算复杂度,数据读     

一种MPEG压缩域上的快速场景分割算法

本文提出了一种ＭＰＥＧ压缩域上的快速场景分割算法,该算法目前主要针对的是新闻节目。它采用了依次对ＭＰＥＧ码流中的Ⅰ帧间,然后Ｐ帧间,最后Ｂ帧间的场景分割进行定位的方法。在该算法的基础上可以快速地完成对ＭＰＥＧ码流的分割,并对每个场景提取Ⅰ帧作为关键帧,从而为新闻视频数据库的建立提供了基础。     

实时性MPEG视频源的图片组内平滑算法

本文对实时性的ＭＰＵＥＧ视频源进行了平滑研究,通过分析ＭＰＥＧ视频编码的特点和实时性ＶＢＲ视频对延迟的严格要求,提出实时性ＭＰＥＧ视频在图片组（ＧＯＰ）内平滑已接近最佳平滑的观点,并推导了图片组内平滑的上限速率和下限速率公式,设计了选择最佳速率的算法,最后使用两组代表不同应用的ＭＰＥＧ视频样本数据进行了仿真实验。实验表明：图片组内平滑算法与文献上其它算法相比,在理论上可取得几乎相同的理想平滑效果,     

IEEE488接口卡及系列软件

ＩＥＥＥ４８８接口卡及系列软件西安交通大学继推出ＧＰＩＢ－ＰＣＩ型接口卡之后，又研制成功ＧＰＩＢ－ＰＣＺ型接口卡。本十采用ＧＰＩＢ专用芯片μＰＤ７２１０Ｃ；实现了ＩＥＥＥ－４８８接口的全部功能子集，符合（１９５７）国际标准，与国际上流行的ＧＰＩＢ－Ｐ...     

电磁脉冲对目标腔体的孔缝耦合效应数值研究

利用时域有限差分（ＦＤ－ＴＤ）方法研究了超宽带电磁脉冲（ＵＷＢ），快上升前沿电磁脉冲（ＦＲＥＭＰ），核电磁脉冲（ＮＥＭＰ）对目标腔体的孔缝耦合效应。研究表明：对于较小尺寸的目标腔体，在孔缝尺寸也较小的情况下，ＦＲＥＭＰ和ＵＷＢ相对于ＮＥＭＰ更容易通过腔体上的孔缝耦合进入目标腔体，而且更容易引起孔腔共振。     

Hp Agilent E5515B无线通信测试仪

Ａｇｉｌｅｎｔ Ｅ１９６Ａ测试应用软件将 ＡＭＰＳ／１３６测试能力添加到８９６０系列１０（ＡｇｉｌｅｎｔＥ５５１５Ｂ）无线通信测试仪上。移动电话制造厂商可以将Ｅ５５１５Ｂ同Ｅｌ９６１ＡＡＭＰＳ测试软件和 Ｅ１９６０ＡＧＳＭ测试软件相结合，用一台测试仪便能对ＡＭＰＳ，１３６和ＧＳＭ电话进行大批量自动测试。Hp Agilent E5515B无线通信测试仪@兰秀     

基于EDGE系统信道估计实现方案的研究

研究了基于ＥＤＧＥ系统接收机中信道估计的实现方案，并对算法的各项性能做出评估。首先论述了算法的采用及其理论依据。接着，说明了信道预估计的原理及方法。最后，针对ＭＡＴ－ＬＡＢ及 ＤＳＰ上的仿真结果，比较了各项系数对于系统性能改善所具有的影响和作用，对系统特性作了较为详细的分析总结。     

采用传输时延约束进行MPEG-2VBR视频业务平滑

由于ＭＰＥＧ－２ＶＢＲ视频码率变化剧烈,不利于信道带宽分配,因此,针对非交互式应用中视频传输延时可以大于帧周期这一情况,提出了一种基于给定传输时延下的ＶＢＲ业务平滑算法,算法主要是根据ＭＰＥＧ－２视频Ｉ,Ｐ,Ｂ帧码字数的差异,调整各帧的传输时间,在确保帧传输延进的前提下,减小帧之间的信道接入码率变化次数,从而便于进行接入控制。     

一种新颖的自适应图像压缩算法

数字图像压缩技术是信息高速公路的关键技术之一。本文提出了一种新颖的自适应图像压缩算法，该算法能在保证图像客观和主观质量不受损害的前提下，根据图像的具体特征，合理地选择相应的处理方法。算法的基础是基于块匹配法（ＢＭＡ）和块递归法（ＢＲＡ）的自适应搜索方法、基于边缘检测的自适应运动补偿技术以及基于边缘复杂度的自适应量化算法。在前人研究成果的基础上，我们提出了自己的自适应法则和实现方法，使运算数据量更有效地压缩。本算法有较强的适应性。可以有效地应用于Ｈ．２６１建议、ＪＰＥＧ算法、ＭＰＥＧ算法和ＨＤＴＶ等方面而无需作重大改动。当然其较大的数据压缩比使其特别适用于低码速率Ｈ．２６１建议。     

基于直觉模糊推理(1,2,2)-a型泛三Ⅰ算法的鲁棒性

本文基于直觉模糊集，研究了直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法，给出了IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法解的表达形式和分解形式.其次，利用直觉模糊集间的自然距离定义了直觉模糊连接词和直觉模糊集的灵敏度，给出了直觉Lukasiewicz蕴涵、直觉Gödel蕴涵以及它们各自对应三角模的灵敏度，在此基础上，证明了直觉Lukasiewicz蕴涵是直觉模糊集上最鲁棒剩余型蕴涵算子.最后，讨论了直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法的鲁棒性，并且针对以上两种具体蕴涵算子，相应地获得了直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法解的灵敏度.结论表明，直觉模糊推理算法的鲁棒性完全取决所选择的直觉模糊连接词.     

模糊知识获取方法研究

模糊知识获取得模糊信息处理的关键环节之一。本文介绍一种基于模糊相似关系和普通知识的模糊知识获取方法。     

基于区间值直觉模糊集的距离测度

区间值直觉模糊集是直觉模糊集的进一步推广,具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力.基于区间值直觉模糊集理论,给出了三种基于海明距离、规范化海明距离、欧氏距离、规范化欧氏距离的扩展区间值直觉模糊集距离测度公式,对它们进行了比较分析,并给出了相应的定理和证明.     

基于模糊变换的模糊系统和模糊推理建模法

首先针对双输入单输出模糊系统提出了一种模糊变换方法,指出这种模糊变换不仅与单输入和单输出模糊系统有密切的联系,而且利用这种模糊变换构造的模糊系统具有很好的泛逼近性.然后将这种模糊变换应用到模糊推理建模法中,导出了所研究的模糊系统的微分方程模型和状态空间模型,从而给出了一种新的模糊推理建模法.理论分析和仿真实验均表明:利用模糊变换构造的微分方程对所研究的模糊系统具有很好的泛逼近性.     

自寻优模糊集的模糊控制器算法＊

文献讨论了简单模糊控制器的基本原理和实现方法.文献考虑了简单模糊控制器的动态性能与稳态精度之间的矛盾,但是他是采取用线性切换的办法,没有充分发挥模糊控制器的功能。本文讨论了简单模糊控制器中模糊集的改变对系统性能的影响,为了解决简单模糊控制器的动态性能与稳态精度之间的矛盾,提出了可变模糊集的模糊控制器,仿真试验的结果表明,可变模糊集的模糊控制系统可以大大改善系统的响应性能。在可变模糊集的模糊控制器的基础上,进一步讨论了模糊集自寻优问题,提出模糊集自寻优算法。仿真结果表明,寻优后的模糊集模糊控制系统效果非常好,表明算法是行之有效的。     

模糊集合距离的一种度量方法及其在规则内插中的应用

基于对模糊集基本特性的分析,提出了一种模糊集合的距离度量方法,与传统方法不同的是它不但与模糊集的质心有关,而且与模糊集的基数有关;其次讨论了如何基于这种距离的定义来实现模糊控制,并指出基于这种方法实现的模糊控制器可以逼近任意连续函数。其优越之处也在于它能有效处理规则不完备时常规模糊控制器所面临的问题。     

Describing fuzzy sets using a new concept: fuzzify functor

This paper proposed a fuzzify functor as an extension of the concept of fuzzy sets.The fuzzify functor and the first-order operated fuzzy set are defined.From the theory analysis,it can be observed that when the fuzzify functor acts on a simple crisp set,we get the first order fuzzy set or type-1 fuzzy set.By operating the fuzzify functor on fuzzy sets,we get the higher order fuzzy sets or higher type fuzzy sets and their membership functions.Using the fuzzify functor we can exactly describe the type-1 fuzz...     

一种基于神经网络的广义熵模糊聚类算法

以模糊聚类为基础,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数中,提出一种基于模糊熵的模糊聚类的统一形式,即广义熵模糊聚类模型;利用增广拉格朗日求解方法,以及Hopfield神经网络和复突触神经网络解决了基于广义熵的目标函数的优化问题,提出了基于神经网络的广义熵模糊聚类算法,表明了使用神经网络求解的收敛性;同时,给出一种用于确定增广拉格朗日乘子的迭代方法.实验中选取人工生成数据集和UCI标准数据集对提出的算法进行了实验研究,并与常用的聚类算法进行了性能比较.     

基于模糊预测控制的船舶动力定位系统的设计

在系统分析和研究船舶动力定位系统的基础上,提出一种基于模糊预测控制的船舶动力定位的方法,设计了模糊预测控制器。首先,在预测控制部分,探讨预测模型和反馈校正的设计;在模糊控制部分,研究隶属函数和模糊规则的具体制定。最后采用工程数据,对该算法和模糊预测控制器进行了仿真验证和性能评判,结果表明,所设计的控制器能对船舶进行有效的定位。     

基于粒子群优化非局部模糊聚类图像分割算法

为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。