基于EHW的可进化传感器的研究

为克服常规传感器对信号采集和处理的局限,探求了一种具有智能传感并自适应于外部环境的机理,将常规传感器和可进化硬件相结合,提出了一种可进化传感器的基本框架,介绍了基于遗传算法和可进化硬件原理的具有自适应能力和容错特性的可进化传感器的初步研究。     

一种可进化IP核的设计和实现

提出一种可进化IP核的设计和实现方法。这种IP核采用进化硬件的设计思想,将遗传算法运用于硬件电路的设计中,使电路能根据当前的环境自动进行内部电路的进化,从而生成最有效的电路,并能在普通的FPGA器件上实现。可进化IP核以HDL源代码的形式表示,与普通IP核的复用方式相同,可被综合到不同的目标可重构器件中去,大大减少了复杂系统的设计时间,提高了设计的利用率,是可进化硬件一个颇具潜力的发展方向。     

逻辑电路的进化设计与在线评估

简要介绍电路进化设计的基本原理，提出并讨论基于最小项表达式的染体编码方案和以RAM查找表为核心的函数级FPGA原型，以及相应的内部进货实现方法，理论分析和进化实验结果表明，文另的编码方案与FPGA结构相结合可显示地减少运算量；基于相应的实验平台进行适应度在线评估，可显著提高进化速度、规模和成功率。     

进化型硬件的一种实现方法

遗传算法和可编程器件的融合,形成了进化型硬件。本文介绍采用可编程器件GAL16V8实现硬件进化的方法和系统构成,并使其中一个逻辑宏单元成功地进化成8选1多路选择器。     

基于多目标自适应遗传算法的逻辑电路门级进化方法

提出一种改进的遗传算法,通过网表级编码、多目标评估和遗传参数自适应等措施,可依据多个设计目标,以较少的运算量自动生成和优化逻辑电路．在数字乘法器、偶校验器等进化设计实验中,通过比手工设计和同类方法更优的新奇设计结果展示了该方法的有效性和先进性．     

基于生物学的电子电路设计

介绍了可进化硬件的机理和相关技术,着重阐述了一种基于进化论中遗传算法的大规模电子电路设计方法,分析了如何通过可进化硬件的机理来实现复杂系统的高容错性设计。介绍了进化电子电路设计的设计架构及基本设计步骤,实现进化电子电路设计的设计环境。展望了基于可进化硬件思想的电子电路设计的发展前景。     

一种进化类混合算法的研究

针对现有的单一算法在解决数值优化问题中存在的问题,提出了一种基于进化计算的混合算法.该算法在原有遗传算法的基础上对交叉算子进行改进,同时将模拟退火算法与变异算子进行结合形成一种模拟变异算子;为提高算法的求解精度和收敛速度,在算法中引入了进化策略的自适应搜索特性; (μ,λ)选择算子的应用增加了跳出局部最优解的几率,精英保留策略的选用能够保障算法收敛于全局最优解.用两个典型的测试函数对该算法进行测试,测试结果表明算法能够跳出局部最优解的陷阱,快速高效,高精度地收敛于全局最优解.     

一种可重构模乘器的硬件设计

提出一种改进的基于剩余数系的Montgomery模乘算法.该算法通过对相对固定的参数进行预计算,从而减少运算过程中模乘运算的次数,与Bajard J C提出的算法(IEEE计算机会刊,2004第6期)相比减少300/(2k+8).同时基于改进算法提出数据长度可伸缩的硬件模乘器结构设计,并在0.18 μm SMIC工艺下...     

面向功能进化的可重构路由器体系结构研究

由于新协议和业务的不断涌现,传统路由器的刚性和封闭性导致其无法满足上层业务发展而自由演进,因此面向功能进化的开放可重构路由器是今后发展的趋势。提出了基于积木式组装机制的可重构路由器体系结构,通过基于多矢量映射的可重构机制,利用局部矢量变化实现自身功能的不断更新、添加或删除来实现路由器功能进化,从而有力支撑上层业务的演进。     

一种可重用构件的设计方法

随着计算机硬件的迅猛发展,软件变得越来越复杂,如何迅速高效地开发出易扩展、易维护、对需求变化具有适应性的软件成为一个急需解决的问题,基于构件的开发是解决这一问题的良好思路,而可重用构件及其结构的设计与优化是其中的关键,首先对现有的构件设施地简要介绍和评价,对构件模型进行卫定义,并给出了玫般情况下构件设计的步骤,然后在此基础上,用定性与定量相结合的方式,给出了玫种标识和设计构件的方法,以及相应的算法     

一种新型多用无线传感器网络平台硬件设计与实现

在分析了无线传感器网络特点的基础上,基于应用广泛的新型51核心单片机设计了一种新型多用硬件节点,此节点可搭配多种无线射频模块,论述了该节点的设计思路与设计方法,根据设计要求制作硬件实物并对该平台的功耗、无线数据传输距离和丢包率参数做出评估。在搭配Si4432无线模块时,该平台最大功率仅为280mW;无线通信距离为120m,丢包率仅为0.667%。硬件测试结果表明：该平台设计灵活、功耗低,满足无线传感器网络硬件节点要求,具有一定的应用价值。     

一种智能加速度传感器的设计与实现

针对目前加速度传感器智能化程度较低的现状，详细介绍了一种智能加速度传感器的信号调理、串行接口等硬件电路设计和软件实现方案，并采用系统自检和数字滤波技术以增强系统的抗干扰性。试验结果证明，该传感器性能稳定，灵敏度可达到0．28mV/g，具有测量精度高、价格较低、灵活可靠的特点，克服了传统加速度传感器测量精度低、元器件精度要求较高、测试系统复杂昂贵、应用范围具有局限性的缺陷，大大提高了加速度测量的自动化水平，具有重要的应用价值。     

一种基于多物种协同进化的神经网络优化方法

论文在阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性之后,分析了一般遗传算法在神经网络结构优化过程中存在的不足,并根据多物种之间相互竞争和相互适应的机理提出了一种基于多物种协同进化的优化方法。该方法既可以有效地避免神经网络结构寻优过程中解搜索空间过大以及进化规则复杂等问题,还可以起到对网络的结构和权值同时进化的作用。仿真实验表明该方法是可行并且有效的。     

SEFNN:一种基于结构进化的前馈神经网络设计算法

遗传算法是一种模拟自然选择和进化的随机搜索算法,它的搜索能够遍及整个解空间,容易得到全局最优解．目前主要的编码方式都是将结构和连接权值等信息编码成串式的基因,这不利于在遗传过程中保留个体的子结构信息,也难于设计兼顾基因型与表现型的遗传算子;在前馈神经网络的进化中引入BP训练方面,也不分良莠对所有后代进行训练,形成资源浪费．为克服这些问题,提出了一种基于结构进化的前馈神经网络设计算法SEFNN,该算法使用一种紧缩矩阵编码、新型结构化交叉算子、修订的变异算子和精英训练法则,充分考虑了基因型与表现型之间的关系,适当加大变异搜索速度,并采用选拔训练方式,从而提高了进化神经网络的效率．实验表明该算法获得的解无论在网络规模还是测试精度上都有优越的性能表现,并已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统,具有良好的效果．     

一种神经网络硬件实现的可重构设计

以BP网络为例,提出了一种可重构神经网络硬件实现方法。通过可重构体系结构、可重构部件的设计,可以灵活地实现不同规模、传递函数及学习方法的神经网络,从而搭建起神经网络快速硬件实现的平台。经过对一个模式识别问题的实现和测试,证明了这种设计方法的可行性。     

支持进化的协同设计系统研究及实现

提出了一个支持进化的协同设计框架系统clientAgentDcsign1.0,将进化技术和协同技术结合到一起用于新产品的开发。系统利用改进后的遗传算法实现进化设计,多Agcnt则为协同环境提供框架支持。以此系统为基础,以Vc 6．0及实体造型引擎ACIS为工具开发了一个用于建筑设计的协同创新平台HouseDev。     

一款医用可穿戴计算机系统的设计与实现

目前,可穿戴技术越来越多地应用于医疗领域.文中设计了一款集传感器、蓝牙、GPS,TD-SCDMA等技术于一体的现代医用可穿戴监测系统,由传感器采集各项重要生理指标(血压、脉搏、体温等),经过蓝牙短距离无线传输系统传送给个入手持终端,个人手持终端通过先进的面向通信的双核处理器DTT6COIB对整个系统进行控制,及时地与携带者及远程医疗控制中心进行通信.通过实例对可穿戴计算技术的休系结构进行探讨.并对其中的关键数据采集技术进行了实验论证,并就可穿戴计算技术的前景进行了展望.     

一种基于ACIS平台的创新进化设计方法

随着智能计算机辅助设计技术的发展,进化设计方法已经成为最重要的创新设计技术之一.众多的造型平台又为CAD系统的开发提供强大的支持.将遗传算法应用于创新设计时,容易受到造型工具和设计者自身创新能力的限制.文中提出一种将遗传算法和特定的造型技术相结合的创新设计方法.该方法充分利用遗传算法的进化功能和ACIS平台强大的造型优势,通过进化产生更具创意的产品造型,为设计者的创新设计提供更强大的支持.实验表明,该方法在创新进化系统中有很好的应用前景.     

一种无线传感器网络的二次部署方法

无线传感器网络中传感器节点的部署位置对整个网络的性能(比如:覆盖率、通信成本和连通性等)有重要影响.此文针对由移动传感器节点组成的网络,提出一种基于协进化计算的方法来二次部署传感器,节点优化网络的性能,所提方法先将部署区域划分为小区域,传感器节点则根据其初始位置所在的小区域划分成不同的群落,每个群落在其直接邻居群落的参与下进化,获得群落内传感器的最佳部署位置.仿真实验表明,此方法在覆盖率、移动总距离和收敛性上都优于基于传感器个体的协进化二次部署算法.     

一种新型高灵敏度磁传感器设计计算方法

通过对磁敏四极管测磁电路的测试分析,提出了应用于新型高灵敏度磁传感器设计的计算方法