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Flexible orbital angular momentum mode switching in multimode fibre using an optical neural network chip
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作者 Zhengsen Ruan Yuanjian Wan +2 位作者 Lulu Wang Wei Zhou Jian Wang 《Light(Advanced Manufacturing)》 2024年第3期16-27,共12页
Mode-division multiplexing technology has been proposed as a crucial technique for enhancing communication capacity and alleviating growing communication demands.Optical switching,which is an essential component of op... Mode-division multiplexing technology has been proposed as a crucial technique for enhancing communication capacity and alleviating growing communication demands.Optical switching,which is an essential component of optical communication systems,enables information exchange between channels.However,existing optical switching solutions are inadequate for addressing flexible information exchange among the mode channels.In this study,we introduced a flexible mode switching system in a multimode fibre based on an optical neural network chip.This system utilised the flexibility of on-chip optical neural networks along with an all-fibre orbital angular momentum(OAM)mode multiplexer-demultiplexer to achieve mode switching among the three OAM modes within a multimode fibre.The system adopted an improved gradient descent algorithm to achieve training for arbitrary 3×3 exchange matrices and ensured maximum crosstalk of less than-18.7 dB,thus enabling arbitrary inter-mode channel information exchange.The proposed optical-neural-network-based mode-switching system was experimentally validated by successfully transmitting different modulation formats across various modes.This innovative solution holds promise for providing effective optical switching in practical multimode communication networks. 展开更多
关键词 Orbital angular momentum Mode switching Fibre-chip-fibre Mode-division multiplexing Optical neural network chip Silicon photonics
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ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELLING OF A WOOD CHIP REFINER 被引量:1
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作者 钱宇 P.Tessier 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 1995年第4期57-62,共6页
1 INTRODUCTIONWood chip refining is the most critical step in mechanical pulping.Commercical experi-ences have been gained for years.Modelling and control of chip refiners,however,pose a challenge mainly because of th... 1 INTRODUCTIONWood chip refining is the most critical step in mechanical pulping.Commercical experi-ences have been gained for years.Modelling and control of chip refiners,however,pose a challenge mainly because of the stochastic nature of the process.Some attemptshave been made to employ factor analysis technique[1]in the modelling andsimulating of refiner operation[2,3].Strand[2]used common factors as links betweenintrinsic fibre properties and pulp quality.He believed that a qualitative concept onthe physical nature of these common factors could be arrived at,and thus would helpto understand what refining variables need to be controlled or adjusted in order to im-prove pulp quality.However,the linear model used in factor analysis is based on theassumption that the interactions among the system variables are linear,which,ofcourse,is not true in practice. 展开更多
关键词 artificial neural network MODELLING simulation WOOD chip REFINER
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Efficient stochastic parallel gradient descent training for on-chip optical processor 被引量:1
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作者 Yuanjian Wan Xudong Liu +4 位作者 Guangze Wu Min Yang Guofeng Yan Yu Zhang Jian Wang 《Opto-Electronic Advances》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期5-15,共11页
In recent years,space-division multiplexing(SDM)technology,which involves transmitting data information on multiple parallel channels for efficient capacity scaling,has been widely used in fiber and free-space optical... In recent years,space-division multiplexing(SDM)technology,which involves transmitting data information on multiple parallel channels for efficient capacity scaling,has been widely used in fiber and free-space optical communication sys-tems.To enable flexible data management and cope with the mixing between different channels,the integrated reconfig-urable optical processor is used for optical switching and mitigating the channel crosstalk.However,efficient online train-ing becomes intricate and challenging,particularly when dealing with a significant number of channels.Here we use the stochastic parallel gradient descent(SPGD)algorithm to configure the integrated optical processor,which has less com-putation than the traditional gradient descent(GD)algorithm.We design and fabricate a 6×6 on-chip optical processor on silicon platform to implement optical switching and descrambling assisted by the online training with the SPDG algorithm.Moreover,we apply the on-chip processor configured by the SPGD algorithm to optical communications for optical switching and efficiently mitigating the channel crosstalk in SDM systems.In comparison with the traditional GD al-gorithm,it is found that the SPGD algorithm features better performance especially when the scale of matrix is large,which means it has the potential to optimize large-scale optical matrix computation acceleration chips. 展开更多
关键词 optical communications optical signal processing channel descrambling optical neural network chip silicon photonics
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THE CONTROL, DRIVE AND DISPLAY CIRCUITS ANDDEVICES IN OPTO-ELECTRONIC 2-D PROGRAMMABLE NEURAL NETWORK
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作者 Li Wenchen Zhang Zhiguang(Department of Electronic Science, Nankai University, Tianjin 300071)Zhang Yanxin (Institute of Modern Optics, Nankai University, Tianjin 300071) 《Journal of Electronics(China)》 1997年第1期45-51,共7页
In an optoelectronic 2-D programmable neural network system, optical data need to be transferred and feedback with high speed. This paper presents the design and implementation of the interface circuit and its software.
关键词 Artificial neural network COMPUTER communication Interface SINGLE-chip MICROCONTROLLER
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On-Line Identification of Grinding Burn and Wheel Wear Based on Grinding Chips Thermal Flow
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作者 史金飞 张晓玲 +3 位作者 钟秉林 毛善锋 黄仁 田小平 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1996年第2期38-42,共5页
The theoretical basis of the grinding chips thermal flow being regarded as the characteristic signal of on line identification is summarized. And on line identification of grinding burn and wheel wear based on the g... The theoretical basis of the grinding chips thermal flow being regarded as the characteristic signal of on line identification is summarized. And on line identification of grinding burn and wheel wear based on the grinding chips thermal flow is introduc 展开更多
关键词 GRINDING BURN WHEEL WEAR identification artificial neural networks GRINDING chipS THERMAL flow
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光子神经网络研究进展
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作者 项水英 宋紫薇 +3 位作者 张雅慧 郭星星 韩亚楠 郝跃 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期27-50,共24页
在数据海量化、信息化的时代,电子计算机处理系统所面临的算力和能耗等性能要求愈发严苛,传统冯·诺依曼架构存在“内存墙”和“功耗墙”瓶颈,加之摩尔定律放缓甚至失效,使得电子芯片在计算速度和功耗方面遇到极大挑战,利用光计算... 在数据海量化、信息化的时代,电子计算机处理系统所面临的算力和能耗等性能要求愈发严苛,传统冯·诺依曼架构存在“内存墙”和“功耗墙”瓶颈,加之摩尔定律放缓甚至失效,使得电子芯片在计算速度和功耗方面遇到极大挑战,利用光计算替代传统电子计算将是解决当前算力与功耗问题的极具潜力的途径之一。本文系统地梳理了片上集成和自由空间的光子神经网络架构与算法方面的研究进展,详细介绍了典型的研究工作,然后讨论并对比了这两种光子神经网络的优劣势,以及光子神经网络的训练策略等。最后探讨了光子神经网络面临的挑战,并对其未来发展进行了前瞻性的展望。 展开更多
关键词 光子神经网络 片上集成 自由空间 类脑计算
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MRNDA:一种基于资源受限片上网络的深度神经网络加速器组播机制研究
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作者 欧阳一鸣 王奇 +2 位作者 汤飞扬 周武 李建华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期872-884,共13页
片上网络(Network-on-Chip,NoC)在多处理器系统中得到了广泛的应用.近年来,有研究提出了基于NoC的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器.基于NoC的DNN加速器设计利用NoC连接神经元计算设备,能够极大地减少加速器对片外存储的访... 片上网络(Network-on-Chip,NoC)在多处理器系统中得到了广泛的应用.近年来,有研究提出了基于NoC的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器.基于NoC的DNN加速器设计利用NoC连接神经元计算设备,能够极大地减少加速器对片外存储的访问从而减少加速器的分类延迟和功耗.但是,若采用传统的单播NoC,大量的一对多数据包会极大的提高加速器的通信延迟.并且,目前的深度神经网络规模往往非常庞大,而NoC的核心数量是有限的.因此,文中提出了一种针对资源受限的NoC的组播方案.该方案利用有限数量的处理单元(Processor Element,PE)来计算大型的DNN,并且利用特殊的树形组播加速网络来减少加速器的通信延迟.仿真结果表明,和基准情况相比,本文提出的组播机制使加速器的分类延迟最高降低了86.7%,通信延迟最高降低了88.8%,而它的路由器面积和功耗仅占基准路由器的9.5%和10.3%. 展开更多
关键词 片上网络 深度神经网络加速器 组播 路由器架构 多物理网络
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基于RT-YOLO-V5的芯片外观缺陷检测
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作者 郭翠娟 王妍 +3 位作者 刘净月 席雨 徐伟 王坦 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期50-57,共8页
针对传统的人工芯片检测方法效率低、过分依赖人为操作且误检率高等产生的问题,提出了一种基于ResCBS模块与增加微检测层(Tiny-scale detection layer)的RT-YOLO-V5检测方法用于检测芯片外观缺陷。首先搭建了图像采集系统,并制作了芯片... 针对传统的人工芯片检测方法效率低、过分依赖人为操作且误检率高等产生的问题,提出了一种基于ResCBS模块与增加微检测层(Tiny-scale detection layer)的RT-YOLO-V5检测方法用于检测芯片外观缺陷。首先搭建了图像采集系统,并制作了芯片外观缺陷检测数据集。为解决芯片外观缺陷形状不规则、大小不统一、位置不确定带来的检测精度低等问题,在CBS模块中增加短连接,融合输入输出的特征信息,减少信息损失,优化推理速度;其次,增加一个微小尺度的检测层,提高模型对微小目标的特征提取能力。实验结果表明:使用改进后的网络对芯片外观缺陷进行检测,平均精度(mAP)达到95.5%,相对于原始网络提升了5.7%;除此之外,改进后的RT-YOLO-V5在先验框损失(Box_loss)与小目标缺陷的检测精度上都得到了一定的提升。 展开更多
关键词 YOLO-V5 芯片 缺陷检测 特征融合 卷积神经网络
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适配PAICORE2.0的硬件编码转帧加速单元设计
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作者 丁亚伟 曹健 +4 位作者 李琦彬 冯硕 杨辰涛 王源 张兴 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期786-798,共13页
为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路... 为了解决北京大学脉冲神经网络芯片PAICORE2.0类脑终端系统中软件编码和转帧过程速度较慢的问题,提出一种硬件加速方法。通过增加硬件加速单元,将Xilinx ZYNQ的处理系统PS端串行执行的软件编码转帧过程转移到可编程逻辑PL端的数据通路中流水化并行执行。硬件加速单元主要包含高度并行的卷积单元、参数化的脉冲神经元和位宽平衡数据缓冲区等。实验结果表明,该方法在几乎不增加数据通路传输延迟的前提下,可以消除软件编码和转帧过程的时间开销。在CIFAR-10图像分类的例子中,与软件编码和转帧方法相比,硬件编码转帧模块仅增加9.3%的LUT、3.7%的BRAM、2.6%的FF、0.9%的LUTRAM、14.9%的DSP以及14.6%的功耗,却能够实现约8.72倍的推理速度提升。 展开更多
关键词 脉冲神经网络芯片 PAICORE2.0 ZYNQ 脉冲编码 硬件加速 卷积加速单元
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机器人AI芯片设计技术综述
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作者 郜锦阳 樊震东 +3 位作者 包敏杰 王珂 李瑞峰 康鹏 《集成电路与嵌入式系统》 2024年第11期60-77,共18页
机器人+人工智能将引领新智能技术变革,人工神经网络在机器人感知方面应用潜力巨大。然而,AI算法日益复杂、CPU等通用处理器能效瓶颈问题突出,传统处理芯片无法有效适配大规模神经网络的推理计算任务。近年来,机器人AI芯片凭借高算力、... 机器人+人工智能将引领新智能技术变革,人工神经网络在机器人感知方面应用潜力巨大。然而,AI算法日益复杂、CPU等通用处理器能效瓶颈问题突出,传统处理芯片无法有效适配大规模神经网络的推理计算任务。近年来,机器人AI芯片凭借高算力、低功耗特性成为神经网络在机器人系统应用部署的理想选择,受到广泛关注。本文面向机器人应用,研究AI算法现状,梳理AI芯片设计技术最新进展,提出技术难点及可行技术路线,探讨机器人AI芯片设计的技术趋势及挑战。 展开更多
关键词 机器人 人工神经网络 人工智能芯片 软硬件协同设计 硬件加速器
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基于视觉强化学习的数字芯片全局布局方法
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作者 徐樊丰 仝明磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1270-1274,共5页
在数字芯片后端设计中,全局布局需要同时兼顾线长与合法化,是一个组合优化问题。传统的退火算法或者遗传算法耗时且容易陷入局部最优,目前强化学习的解决方案也很少利用布局的整体视觉信息。为此,提出一种融合视觉信息的强化学习方法实... 在数字芯片后端设计中,全局布局需要同时兼顾线长与合法化,是一个组合优化问题。传统的退火算法或者遗传算法耗时且容易陷入局部最优,目前强化学习的解决方案也很少利用布局的整体视觉信息。为此,提出一种融合视觉信息的强化学习方法实现端到端的全局布局。在全局布局中,将电路网表信息映射为多个图像级特征,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和图卷积网络(graph convolutional network,GCN)将图像特征和网表信息相融合,设计了一整套策略网络和价值网络,实现对全局布局的全面分析和优化。在ISPD2005基准电路上进行实验,结果证明设计的网络收敛速度加快7倍左右,布局线长减少10%~32%,重叠率为0%,可为数字芯片全局布局任务提供高效合理的方案。 展开更多
关键词 全局布局 深度强化学习 计算机视觉 图卷积神经网络 数字芯片
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面向深度神经网络的电力芯片功能检测方法
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作者 黄开天 匡晓云 杨祎巍 《电子设计工程》 2024年第7期16-19,25,共5页
电力芯片功能检测对于保证电力正常运行有重要意义,目前的方法检测准确率相对较低,导致检测时间过长。为了解决上述问题,面向深度神经网络提出了一种新的电力芯片功能检测方法,计算电力芯片功能指标参数,确定电力芯片功能检测的真实数据... 电力芯片功能检测对于保证电力正常运行有重要意义,目前的方法检测准确率相对较低,导致检测时间过长。为了解决上述问题,面向深度神经网络提出了一种新的电力芯片功能检测方法,计算电力芯片功能指标参数,确定电力芯片功能检测的真实数据,将独立神经元进行离散运算,并对其粒子量进行计算。根据得到的数据信息分析检测的隐藏神经元,计算回路的品质因数或谐振系数,检测传输功能,根据得到的实际处理量检测电力芯片的处理功能,通过建立待测量曲线和日负荷数据曲线,确定异常数据筛选功能。实验结果表明,所设计方法传输功能和处理功能检测准确率在98%以上,异常数据筛选功能检测准确率在99%以上,当检测数据量大于300 GB时,检测时间低于0.5s,所研究方法具有较好的性能。 展开更多
关键词 深度神经网络 电力芯片 功能检测 检测方法
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未知复杂环境下基于兴趣驱动的类脑自主导航技术
13
作者 王晨旭 熊智 杨闯 《航空科学技术》 2024年第2期1-13,共13页
随着无人系统的应用越发广泛,传统导航技术很难满足无人系统在面对复杂任务和未知环境时对自主智能导航性能的要求。哺乳动物能够在兴趣驱动下实现高效智能且自适应环境的导航行为,受此启发的基于兴趣驱动的类脑自主导航技术有潜力克服... 随着无人系统的应用越发广泛,传统导航技术很难满足无人系统在面对复杂任务和未知环境时对自主智能导航性能的要求。哺乳动物能够在兴趣驱动下实现高效智能且自适应环境的导航行为,受此启发的基于兴趣驱动的类脑自主导航技术有潜力克服传统导航实时、准确和低功耗不能同时满足的缺点。本文首先阐述了哺乳动物大脑导航机理;其次,总结概括出基于兴趣驱动的类脑自主导航技术框架;再次,从自身感知、环境认知、记忆推理和兴趣决策4个方面梳理了类脑自主导航的关键技术和实现途径,指出了相关研究的缺陷;最后,分析了现阶段类脑自主导航技术的不足,并对未来一体化发展做出展望。 展开更多
关键词 类脑自主导航 兴趣驱动 连续吸引子神经网络 类脑多源融合 脉冲神经网络 类脑芯片
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基于GAElman算法模型的电力信息网络安全态势评估
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作者 薛晓慧 马晓琴 +2 位作者 薛峪峰 孙妍 李婧娇 《电气自动化》 2024年第1期78-82,共5页
为了提高电力信息网络安全态势评估能力,提出了Elman神经网络模型。在模型中将遗传算法引入Elman算法,并通过主动式和被动式相结合的采集技术对电力信息网络进行数据收集,将各个数据源的原始数据进行综合分析和处理。在具体应用中,通过... 为了提高电力信息网络安全态势评估能力,提出了Elman神经网络模型。在模型中将遗传算法引入Elman算法,并通过主动式和被动式相结合的采集技术对电力信息网络进行数据收集,将各个数据源的原始数据进行综合分析和处理。在具体应用中,通过控制芯片为STM32F429ZET6单片机的ARM32位Cortex TM-M4处理器内核,大大提高了电力信息网络安全态势评估控制能力。试验结果显示,研究方法的评估准确率最高为97.9%,为下一步技术的研究奠定了基础。 展开更多
关键词 网络安全 态势评估 搜索神经网络模型 控制芯片 评估力 ELMAN神经网络
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基于神经网络的电力芯片能耗优化方法
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作者 何雨旻 徐长宝 +1 位作者 辛明勇 陈军健 《机械设计与制造工程》 2024年第5期139-142,共4页
针对部分类型电力芯片能耗优化效果较差的问题,提出基于神经网络的电力芯片能耗优化方法。构建电力芯片能耗模型,提取芯片能耗特征,采用BP神经网络对其进行评价。实验结果表明,该方法可对多种类型的电力芯片能耗进行优化,包括开关能耗... 针对部分类型电力芯片能耗优化效果较差的问题,提出基于神经网络的电力芯片能耗优化方法。构建电力芯片能耗模型,提取芯片能耗特征,采用BP神经网络对其进行评价。实验结果表明,该方法可对多种类型的电力芯片能耗进行优化,包括开关能耗、泄漏能耗等,从而降低芯片的总能耗。 展开更多
关键词 神经网络 电力芯片 能耗优化 特征参数 能耗模型
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基于新奇物理现象的智能光子芯片
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作者 黄海琪 王芋霏 胡小永 《物理》 CAS 北大核心 2024年第1期12-21,共10页
近年来,新材料结构、新理论观点、新器件架构等各个前沿方向的通力合作促使了智能光子学的迅猛发展。具有优异非线性特性的光学平台奠定了光子芯片丰富性能的基础,非厄米拓扑光子学等新理论的引入为高性能片上处理方案开辟了新的可能性... 近年来,新材料结构、新理论观点、新器件架构等各个前沿方向的通力合作促使了智能光子学的迅猛发展。具有优异非线性特性的光学平台奠定了光子芯片丰富性能的基础,非厄米拓扑光子学等新理论的引入为高性能片上处理方案开辟了新的可能性,各类光学神经网络架构的新器件也为全光计算及全光大规模集成提供了有效的实现途径。基于上述背景,文章介绍了近年来对于智能光子学发展至关重要的非线性材料、非厄米拓扑光子学以及基于光学神经网络的新器件架构等领域的研究进展,并指出相关研究的发展对于未来更大规模、更高集成度、更复杂计算性能的智能光子芯片的实现将产生深远影响,在全光计算、全光信号处理、量子技术等领域有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 光子芯片 非线性光学 非厄米拓扑光子学 光子神经网络
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基于深度学习的TC32钛合金BTA深孔钻削容屑系数和切屑形态研究 被引量:1
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作者 冯亚洲 陶觅辰 +1 位作者 刘战锋 孔浩 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第4期57-62,共6页
在钛合金深孔钻削过程中,由于其难加工性经常会存在刀具磨损严重、排屑困难和内孔表面质量差等问题。为了获得具有良好内孔表面质量和切屑形态的钛合金深孔类零件,以新型钛合金TC32为研究对象,在不同工艺参数下基于深度学习和BP神经网... 在钛合金深孔钻削过程中,由于其难加工性经常会存在刀具磨损严重、排屑困难和内孔表面质量差等问题。为了获得具有良好内孔表面质量和切屑形态的钛合金深孔类零件,以新型钛合金TC32为研究对象,在不同工艺参数下基于深度学习和BP神经网络进行了TC32钛合金的容屑系数预测和加工试验验证。研究结果表明:预测模型的决定系数R 2为0.921,拟合程度和精度较高,预测性能良好;当进给量为0.08 mm/r、主轴转速为435 r/min时容屑系数为5.6,切屑形态以C形屑和短带状屑为主,排屑顺畅且加工过程稳定。 展开更多
关键词 深度学习 BP神经网络 BTA深孔钻削 TC32钛合金 容屑系数
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神经元计算机在无人机集群中的应用设计
18
作者 尤益辉 吴文豪 《智能物联技术》 2024年第2期146-151,共6页
人工智能计算对低功耗高算力的需求与日俱增,神经形态的新型计算范式出现极大地满足了低功耗、高算力、高实时的数据处理需求。结合神经元计算机的特点和无人机集群的应用需求,首次提出一种基于神经元计算机的无人机集群系统应用设计方... 人工智能计算对低功耗高算力的需求与日俱增,神经形态的新型计算范式出现极大地满足了低功耗、高算力、高实时的数据处理需求。结合神经元计算机的特点和无人机集群的应用需求,首次提出一种基于神经元计算机的无人机集群系统应用设计方案,并从系统设计、算法设计、系统实现等方面进行分析。 展开更多
关键词 无人机集群 神经元计算机 存算一体化芯片 脉冲神经网络(SNN)
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基于人工神经网络的车削切屑形态预测动态建模及实时仿真 被引量:4
19
作者 王太勇 汪文津 +2 位作者 范胜波 汪文颖 董艇舰 《制造技术与机床》 CSCD 北大核心 2005年第10期48-51,共4页
针对数控加工中切屑形成过程的监控问题,在基于实时工况智能监控平台上,通过研究切屑形态预测的神经网络动态建模方法,建立了切屑形态预测仿真动态模型。并根据切屑空间运动轨迹的数学模型,建立了切屑三维造型模型,在虚拟现实环境中实... 针对数控加工中切屑形成过程的监控问题,在基于实时工况智能监控平台上,通过研究切屑形态预测的神经网络动态建模方法,建立了切屑形态预测仿真动态模型。并根据切屑空间运动轨迹的数学模型,建立了切屑三维造型模型,在虚拟现实环境中实现车削过程的切屑实时动态仿真。 展开更多
关键词 切屑形态 预测 人工神经网络 切屑仿真 实时仿真 形态预测 动态建模 车削过程 切屑 空间运动轨迹
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基于神经网络的作物营养诊断专家系统 被引量:22
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作者 何勇 宋海燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期110-113,共4页
针对传统专家系统自学习能力差的缺点,设计了基于神经网络的作物营养诊断专家系统。收集了小麦缺素时的田间宏观表现、叶部、茎部、果实症状及引起缺素的原因,由专家进行诊断,将其在诊断过程中输入的可信度值和结论作为神经网络的输入... 针对传统专家系统自学习能力差的缺点,设计了基于神经网络的作物营养诊断专家系统。收集了小麦缺素时的田间宏观表现、叶部、茎部、果实症状及引起缺素的原因,由专家进行诊断,将其在诊断过程中输入的可信度值和结论作为神经网络的输入神经元和输出神经元。在PC机上经过神经网络学习产生的学习结果存入永久性存储器中作为系统知识库的一部分,然后采用MCS-51C进行设计,在单片机上实现了整个系统的诊断功能。通过田间试验表明该系统充分模仿了专家现场诊断的功能,大大提高了诊断效率。 展开更多
关键词 作物营养诊断 专家系统 神经网络 单片机 小麦
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