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高加速应力筛选(HASS)概述 总被引:4,自引:1,他引:3
林震 《电子产品可靠性与环境试验》2002,(6):57-61
高加速应力筛选(HASS)是一种新兴的试验技术,用于产品的生产阶段。在暴露和剔除产品的制造和工艺缺陷,提高可靠性,降低野外失败和返修率等方面非常有效。从研究开发HASS的背景出发,介绍了HASS的目的及作用,重点探讨了高加速的基本原理,典型的HASS过程。 相似文献
2.
3.
随着生活水平的不断提高以及生活环境的不断变化,人们对医疗的重视也逐步增加,对自身健康也更加关注。文章介绍了多种数据挖掘的方法,并采用了一种通过分析数据不一致化率的分类方法实现对确诊数据的高效分类。最后,将该方法应用于糖尿病患者的确诊数据挖掘,从而通过实例证明了该分类方法在医疗领域有一定的有效性。 相似文献
4.
针对现行软件配置管理系统存在的问题,提出将软件开发过程中任何一个可识别和可标识的成分、逻辑上可以作为一个独立概念的对象均可作为软件配置项的观点,并对基线间的一致性约束关系进行了分析,给出了一个基于需求基线的软件配置管理系统的数据模型,在此基础上设计了一个基于需求基线的软件配置管理原型系统。 相似文献
5.
针对实际处理惯性传感器信号的特点,根据随机共振利用噪声增强信号传输的特性,对现有随机共振的算法进行分析和改进,提出将随机共振应用于惯性传感器输出信号处理方法,即将随机共振系统与恢复系统相结合组成随机共振滤波系统,并通过改进系统参数和恢复方法以及对Runge-Kutta算法实现惯性传感器信号的滤波处理。最后分别对惯性传感器的静态数据和动态数据进行验证,结果表明改进的算法能有效地消除干扰,有效地改善了输出信号精度。所提出的滤波方法与传统的滤波方法相比有较大的优势,为惯性传感器信号处理提供了一种新的方法,具有实际应用价值。 相似文献
6.
决策树模型是数据挖掘中最常用的一种方法,具有较好的分类预测能力,并能方便提取决策规则。基于相似性原理,以测试属性和决策属性的相似度作为启发规则构建决策树。提出了一种新的决策树生成算法。并在高校教师综合考评系统中采用了这种新算法,实验结果表明这种新的决策树生成算法预测精度较高,计算也比较简便。 相似文献
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