一种基于机器学习的众工艺角延迟预测方法

在不同工艺角下,关键路径呈现显著差异,因此需要进行大量的静态时序分析,从而导致时序分析运行时间较长。与此同时,随着工艺尺寸的缩小,静态时序分析的精度问题变得不容忽视。本文提出一种基于机器学习的适用于众工艺角下的延迟预测方法,考虑工艺、电压和温度对时序的影响,利用基于自注意力Transformer模型对关键路径进行全局聚合编码,预测众工艺角下关键路径的统计延迟。在EPFL基准电路下进行验证,结果表明该方法的平均绝对误差范围为5.8%~9.4%,有良好的预测性能,可以提高时序分析的准确度和效率,进而缩短数字电路设计周期和设计成本。

一种无延迟的水文时间序列预测方法

为解决水文时间序列预测中,序列连续值间存在着高度的自相关性,而引起峰值点的预测时间落后于真实时间的问题,提出一种基于CSVMD-LSTM-ELM的无延迟预测方法。首先,将变分模态分解算法(variational mode decomposition, VMD)与布谷鸟搜索算法(cuckoo search algorithm, CS)相结合,其中,VMD用于削弱时间序列间的相关性,CS用于全局搜索VMD参数的最优解,并重点关注预测延迟的问题,为此,定义了一种新的适应度函数;其次,为分解得到的子序列建立了长短期记忆神经网络(long and short-term memory neural network, LSTM)和极限学习机(extreme learning machine, ELM)两种网络结构,分别讨论了单一网络和组合网络预测效果的优劣;最后,在秦淮河流域数据集上进行实验验证,与原有的LSTM和VMD-LSTM-ELM方法进行比较。结果表明,所提方法相较于其他方法,预测的峰值时间延迟更小,预测误差更低。可见,所提方法能够解决预测的延迟问题。

基于延迟预测的自适应媒体播放算法

针对AMP-Live模型中存在的问题,提出一种基于报文延迟预测的自适应媒体播放算法(NEWAMP),采用未来信道和缓冲状态的预测值作为视频报文播放速率调整的依据,将速率变化的程度进一步细化,同时考虑应用要求的最大端到端延迟,提高算法性能,与传统播放算法相比,NEWAMP在保证报文因下溢和上溢而丢弃的概率足够小的前提下,缓冲延迟减小了约50%,而与普通AMP-Live方法相比,NEWAMP不仅减小了报文因下溢和上溢而丢弃的概率,还将缓冲延迟减小了约40%。实验结果证明了该算法的有效性。

基于模型预测误差延迟动态矩阵控制算法

在工业过程控制优化设计中,为了提高工业过程中带有纯滞后的二阶惯性系统控制效果,提出一种采用模型预测误差延迟的动态矩阵控制(MPED-DMC)算法,与PID控制构成串级控制系统。PID控制作为副回路快速抑制大扰动,考虑到系统大惯性和纯滞后等特征,主回路采用带有一个时延环节的动态矩阵控制,以提高控制系统动态性能。在双容水箱液位控制系统上进行了仿真,结果表明,改进控制方法既提高了其抗干扰能力也保证了响应的快速性,具有更好的鲁棒性和动态调节品质。

基于线性自抗扰控制的通信传输延迟优化方法

在通信系统中,由于数据传输距离、网络设备的处理时间、网络拥塞以及网络协议的开销等因素,导致通信传输出现延迟。通信传输延迟不仅影响数据传输的实时性和效率,还可能直接影响实时通信应用的用户体验和系统稳定性。因此,提出线性自抗扰控制的通信传输延迟优化方法。首先,构建通信信道模型;然后,采用长短时记忆网络进行通信延迟预测;最后,根据通信信道模型和通信延迟预测结果,采用线性自抗控制方法完成对通信传输延迟的优化。实验结果表明,该方法能够有效减少通信传输延迟时间,且通信过程数据丢包率在4%以下,由此证明所提方法具有实际应用价值。

网络距离预测技术研究

P2P网络中节点间的距离信息是实现拓扑感知以优化覆盖网应用以及解决网络监管等问题的基础.P2P网络的大规模、自组织、高度动态等复杂特征使得要准确、完全地测量节点间的距离信息面临着极大的困难.因此,研究者们提出各种预测技术,目前对网络距离预测技术的研究已成为P2P领域的研究热点.首先,提出了一个网络距离预测技术的研究框架,指出了研究的重点以及相关技术问题,分析了研究历史;其次,对各种预测方法加以分类,在分类的基础上,介绍了各种典型的预测方法并进行了对比分析;最后总结了各种精确性度量标准,并指出了未来的研究趋势.

白细胞计数与C-反应蛋白对手外伤延迟感染诊断的价值

白细胞计数与Ｃ－反应蛋白对手外伤延迟感染诊断的价值１５０医院（河南洛阳４７１０３１）黄涛黄昌林手外伤术后延迟感染的发生直接影响手功能的良好恢复。由于其仅有局部肿胀，微痛感，全身征象不明显，临床上早期发现比较困难。为寻找早期诊断延迟感染的客观指标，我们...

AccGecko:面向分布式存储系统的尾延迟SLO保证框架

对于分布式存储系统来说,保证多租户尾延迟服务质量目标(SLO)同时获得较高的资源利用率十分重要。现有租户负载建模方法忽略了突发流量的密集程度,采用间接方法来预测尾延迟,导致系统的资源利用率较低。为了解决上述问题,本文基于密度聚类算法(DBScan),从强度、概率及密集程度3个维度对租户负载突发流量进行建模,直接预测连续突发流量期间请求延迟超限的概率。结合固定速率分配方法,本文设计了尾延迟SLO保证框架AccGecko。相比于已有的工作,AccGecko可以使系统平均多承载66%的租户。

基于无线传感器网络的地铁通信传输延迟优化方法

网络数据传输过程中传输节点耗能过大、传输数据量过多,导致信息传输不分主次造成网络拥堵,会造成地铁通信传输存在不同程度的延迟问题。针对这一问题,提出基于无线传感器网络的地铁通信传输延迟优化方法。采用受控自回归积分滑动平均模型预测分析通信状态,分辨出高质量信息并对其调度传输,同时通过传输数据模型选取节点最优的参数,控制传输节点能耗,配置网络并生成多个区群结构,结合传输节点能量消耗控制参数调节数据压缩率,实现传输延时优化。仿真结果表明,所提方法发送和接收延迟小,能够有效减少网络拥堵现象,且降低数据丢失问题,保持传输信息精准,适用性较强。

基于神经网络的铁路通信网络传输延迟控制方法

研究一种基于神经网络的铁路通信网络传输延迟控制方法。利用TCN网络分析仪抓取的通信网络延迟数据,组成数据样本。以数据样本为输入,利用神经网络实现铁路通信网络传输延迟预测。以预测结果为输出,结合PID,得出延迟控制量和延迟补偿量,实现铁路通信网络传输延迟控制。结果表明,与基于功率控制协议的控制方法、基于延迟补偿的控制方法相比,在新的控制方法应用下,延迟时间更短,通信链路速率更高,由此证明新研究的控制方法的有效性。

Time-stamped predictive functional control for networked control systems with random delays

The random delays in a networked control system (NCS) degrade control performance and can even destabilize the control system.To deal with this problem,the time-stamped predictive functional control (PFC) algorithm is proposed,which generalizes the standard PFC algorithm to networked control systems with random delays.The algorithm uses the time-stamp method to estimate the control delay,predicts the future outputs based on a discrete time delay state space model,and drives the control law that applies to an NCS from the idea of a PFC algorithm.A networked control system was constructed based on TrueTime simulator,with which the time-stamped PFC algorithm was compared with the standard PFC algorithm.The response curves show that the proposed algorithm has better control performance.

室内噪声环境下语音信号时延估计

针对室内复杂的声学环境,结合语音信号的特点,提出了一种利用语音激励信息的时延估计算法。采用线性预测得到不同位置麦克风接收的含噪语音信号的残余误差(LPCRE),残余误差中包含激励信息,再利用残余误差的互功率谱相位(CSP),进行时延估计,性能有较大改善,且适合背景噪声为脉冲噪声或白噪声或两者混合的环境下应用。

改进G.728语音编码算法的增益滤波

根据一阶数字滤波器的低通特性 ,提出了改善 G.72 8算法增益滤波器性能的方法 ,实验结果表明此方法可使平均分段信噪比提高约 0 .5 d B.以此为筹码 ,可以降低 G.72 8算法其他模块的计算复杂性。

An Improved Fuzzy Predictive Control Algorithm and Its Application to an Industrial CSTR Process

A finite horizon predictive control algorithm, which applies a saturated feedback control law as its local control law, is presented for nonlinear systems with time-delay subject to input constraints. In the algorithm, N free control moves, a saturated local control law and the terminal weighting matrices are solved by a minimization problem based on linear matrix inequality （LMI） constraints online. Compared with the algorithm with a nonsaturated local law, the presented algorithm improves the performances of the closed-loop systems such as feasibility and optimality. This model predictive control （MPC） algorithm is applied to an industrial continuous stirred tank reactor （CSTR） with explicit input constraint. The simulation results demonstrate that the presented algorithm is effective.

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control (MPC) algorithm for discrete time linear systems with time-delay (RPC-TDS) subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N+1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.

Time-delayed bilateral teleoperation using wave variable with prediction in three channel control architecture

This paper proposes a novel method for incorporating wave domain prediction in a three-channel(3CH)architecture,which is the optimal architecture from a transparency point of view,to overcome the poor transparency problem of using the wave variable method in a time-delay teleoperation system.A 3CH teleoperation control architecture is established by selecting parameters of the 4CH architecture sensibly for the system without force sensor in the master side.The communication channel is divided into a two-port model by combining force and velocity information reasonably to extend the wave variable method to a 3CH architecture.Then the I/O signal of the two-port model is transformed into wave variable.A predictor is added to the wave domain of the master side to further improve the transparency of the system,and a regulator is designed to ensure the passivity of the predictor.Experimental results show that the proposed method can guarantee stability and improve the transparency of the teleoperation system with time-delay.