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1.
张军英 《微电子学与计算机》1993,(5):5-8,26
本文基于控制理论中的状态空间方法,提出了一种设计加密器和解密器的方法.加密器没计为—个非线性能观系统,这种加密器在同等的安全强度情况下,较之传统的移位寄存器式加密器没计容易,计算复杂度低,加解密速度快,结构灵活,易于实现.本文还讨论了提高这种加密器性能的基本途径,并举了几个说明性例子说明这种加密器及其设计方法的可行性. 相似文献
2.
研究在不同的夹持距离、不同拉伸速率条件下涤纶低弹网络丝机械性能 ,从实验结果得知 ,在相同拉伸速率下 ,断裂强力随夹持距离的增加呈对数关系减少。在相同夹持距离下 ,随着拉伸速率的提高 ,平均断裂强力提高 ,断裂伸长增大 ,断裂比功也增大。 相似文献
3.
4.
稳健二进神经网络的几何训练 总被引:1,自引:0,他引:1
在二进神经网络的规划划分训练方法基础上,针对稳键二进神经网络稳健神经元的特点,讨论了稳健分类超平面的几何构造方法,并提出了相应的训练算法,包括隐层神经元的几何训练和输出神经无的进化训练。实验表明,该算法对复杂Boole函数的稳健二进神经网络的实现是有效且可行的。 相似文献
5.
通过脉冲耦合神经网络来增强图像 总被引:5,自引:1,他引:5
图像增强是指对图像进行加工,以获得更“好”的视觉效果的一种图像处理技术。这种“好”的评价是由图像的观察者给出的。该文提出了一个通过脉冲耦合神经网络来增强图像,使图像的边缘变得更清晰的方法,并用边缘检测算子对其结果进行了验证。实验表明这种方法具有良好的效果。 相似文献
6.
高分辨距离像(HRRP)已成为雷达自动目标识别(RATR)领域研究的热点。由于目标复数HRRP的初相具有不确定性(本文称其为初相敏感性),在RATR中通常使用的HRRP为实向量(文中称为实HRRP),即目标复基频回波信号的幅度像,而完全丢弃了相位信息。事实上,复HRRP中除初相外的其他相位信息也应该是对识别有利的。文中提出了一种复HRRP的特征提取方法,该方法得到的复特征向量与初相无关但却保留了距离单元间的差分相位信息,称为相位差分复特征向量。若基于散射点模型理论分析,这种复特征向量的物理意义与实HRRP类似(只是包含了差分相位信息),因此,对实HRRP适用的识别、建模和预处理方法同样适用于该复特征向量。同时,相位差分复特征向量的各分量具有类Gauss性,更有利于统计识别。基于实测数据的识别实验表明,只要在特征提取时适当选取距离单元间隔参数,文中提出的相位差分复特征向量可以取得比实HRRP更好的识别效果。 相似文献
7.
为了实现光纤布拉格光栅温度传感的高速解调,建立基于线阵分光扫描法的解调系统。该系统通过SLD宽带光源、线阵InGaAs探测阵列以及FPGA控制芯片实现高速解调。基于FPGA控制芯片,完成探测单元及采样单元电路设计,并给出系统实施方案。采用飞秒激光制备的聚酰亚胺涂层的纯石英光纤布拉格光栅传感器搭建高温传感系统,对于传感信号进行高斯拟合实现寻峰。该解调系统无机械扫描部件,可实现光纤布拉格光栅的高速解调,波长解调范围为1 500 nm~1 650 nm,扫描频率为17 kHz,波长分辨率为7 pm,温度分辨率小于1℃。 相似文献
8.
Kernel-kNN: 基于信息能度量的核k-最近邻算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种核k最近邻算法. 首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法, 该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难, 提高了数据间类别相似性和距离的一致性. 在此基础上, 将传统的kNN扩展为非线性形式, 并采用半正定规划学习全局最优的度量矩阵. 算法主要特点是: 能较好地适用于高维数据, 并有效提升kNN 的分类性能. 多个数据集的实验和分析表明, 本文的Kernel-kNN算法与传统的kNN算法比较, 在低维数据上, 分类准确率相当; 在高维数据上, 分类性能有明显提高. 相似文献
9.
对一类离散事件系统(DES),本文分析了其影响加工效率的因素,提出了优化控制的指标,并根据局部优化与全局优化相结合的原则提出了一种次优控制的方法,计算复杂度的分析表明了它的可行性和有效性,计算机仿真结果表明优化的闭环DES有一个从动态到静态最终稳定的过程,但只有当生产过程进入程序化生产后总加工效率才能随生产的进行而不断提高. 相似文献
10.