摩尔定律对电子信息产业的影响

摩尔定律对电子世界产生了巨大的影响。本文研究分析了摩尔定律对当今社会电子行业发展的影响和摩尔定律在当今社会中的适用性,事实证明摩尔定律依旧成立。摩尔定律最直接的影响是使用更多的晶体管,更高的性能及更低的价格,同时,也会带来集成块中的高温问题。

基于B/S的建筑工程管理信息平台

利用先进的IT与通信技术,针对建筑工程管理的现实需求和未来发展要求,设计并实现了一个基于B/S模式的建筑工程管理信息平台。重点介绍平台的解决方案、各模块设计及平台特点。主要模块包括权限管理、施工管理、成本管理和文档管理。

基于工程理念的“模拟电子技术”课程教学

"模拟电子技术"是电子信息类各专业必修的基础平台课程。为了提高学生的工程素养和实践能力,本文就如何基于工程理念展开教学,从课程教材编写、教学模式及考核方式等方面进行了切实可行的改革。

综合设计性工程训练课程考核方式的改革和探索——以“电子工程设计”课程为例

本文以北京市精品课程"电子工程设计"课程为例,简述了综合设计性工程训练课程考核目前所存在的一系列问题,并针对这些问题,提出了有效的改革办法。通过对实践课程考核方式探索提升课程的实际教学效果。

国家信息技术紧缺人才公共服务平台下卓越工程师培养方式研究

依托于国家信息技术紧缺人才公共服务平台,从三个方面研究了卓越工程师培养方式,即基于工程认证体系的培养方法,建立联合培养项目,企业和高校联合师资来源。从而最大限度的发挥国家信息技术紧缺人才公共服务平台为国家培育人才、为产业储备人才、为企业提供人才的职责,同时满足高校卓越工程师培养的需求。

电流变液阻尼器的模糊控制及其工程应用

电流变液阻尼器是利用电流变液材料设计而成的一种智能阻尼器,它能够提供可控阻尼力。本文对电流变液材料、电流变液阻尼器及模糊控制策略下的电流变液阻尼器在汽车工程、土木工程减震结构体系等方面的应用作了简单介绍。

信息系统中一种访问控制的实现策略

在信息系统的开发与应用中,经典基于角色的访问控制(RBAC)模型存在一定的不足。该文在实现基于角色的访问控制模型的同时,改进了原经典模型的不足,并将这种模型应用到对于资源的管理当中。在实现完整的访问控制过程中,该文分析和实现在两个维度下,功能权限维度与资源权限维度的权限管理和访问控制策略。经过这一分析与设计,将访问控制从系统业务逻辑当中分离,包括功能访问控制与资源访问控制的分离,进而增加了系统的灵活性和扩展性。

电子快门在控制图像灰度值中的应用

线阵相机在扫描过程中,为保证行扫描频率与被检测物体运动同步,需要实时调节相机的行扫描频率,从而导致同等光照条件下相机输出灰度值有不同,这将对后续数据处理造成一定的影响。针对这一问题,本文介绍了一种基于电子快门控制的解决方法,实验证明此方法可在一定程度上消除扫描频率变化带来的影响。

溶解氧浓度的直接自适应动态神经网络控制方法

针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实现系统状态与控制量之间的映射;提出一种基于规则无用率的结构修剪算法,并给出结构调整后网络收敛的理论证明.同时,为保证系统稳定,设计补偿控制器减小网络逼近误差,参数调整由Layapunov理论给出.国际基准仿真平台上的实验表明,与固定结构神经网络控制器、PID和模型预测控制等已有控制方法相比,DADNNC方法具有更高的控制精度和更强的适应能力.

基于Internet开放式实验教学管理信息系统的开发

本文论述了高校开放实验室现状，详细阐述了基于Internet的开放式高校实验教学管理信息系统的组成、实现及意义。

中医望诊图像信息标准量化与显示复现

针对中医望诊信息系统普遍存在数据不规范、显示效果差异大的问题,指出目前望诊图像数据采集与描述的误区,给出信息规范化的解决途径.认为6 500 K日光模拟光源可作为望诊信息系统的标准评价光源;提出采用色度空间作为数据描述的标准空间,通过基于成像模型的图像数据颜色修正方法实现原始图像数据向标准空间数据的转换,达到标准化数据描述的目的,由此形成了望诊图像采集与描述的标准化框架及评价方法,实验结果表明该框架可使不同望诊图像信息系统达到较高的数据一致性;最后,结合显示器颜色属性测试和修正方法,实现了显示图像的颜色复现.

电子元器件加速寿命试验方法的比较

加速寿命试验作为可靠性试验的一个组成部分,是控制、提高电子产品可靠性的常用方法。目前有三种加速寿命试验方法:恒定应力、步进应力和序进应力加速寿命试验。简要介绍了加速寿命试验的概念,举例说明这三种方法的实施方案及数据处理,从实际操作角度比较了三种方法的优、缺点,并对其应用情况做了介绍。

溶解氧浓度的前馈神经网络建模控制方法

针对污水处理过程溶解氧(DO)浓度控制问题,提出了一种基于前馈神经网络的建模控制方法(FNNMC).本文构造了神经网络建模控制系统,通过对建模神经网络和控制神经网络隐含层学习率的分析,证明了学习算法的收敛性以及整个系统的稳定性.最后,本文基于国际基准的Benchmark Simulation Model No.1(BSM1)进行了仿真实验,验证了合理选取学习率的重要性,并通过与PID和模型预测控制(MPC)等已有控制方法的比较,验证了神经网络建模控制方法针对污水处理过程溶解氧浓度控制具有良好的建模能力,更高的控制精度以及更好的动态响应能力.

基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究

在系统研究前馈神经网络的基础上,针对径向基函数(Radial basis function,RBF)网络的结构设计问题,提出一种弹性RBF神经网络结构优化设计方法.利用隐含层神经元的输出信息(Output-information,OI)以及隐含层神经元与输出层神经元间的交互信息(Multi-information,MI)分析网络的连接强度,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,有效地解决了RBF神经网络结构设计问题;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对典型非线性函数的逼近与污水处理过程关键水质参数建模,结果证明了该弹性RBF具有良好的动态特征响应能力和逼近能力,尤其是在训练速度、泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimalresourceallocationnetworks,MRAN)、增长修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning RBF,GGAP-RBF)和自组织RBF神经网络(Self-organizing RBF,SORBF)有较大的提高.

快速确定微电子器件失效激活能及寿命试验的新方法

提出了一种新的微电子器件快速评价方法-温度斜坡法,建立了确定失效激活能的新模型和寿命外推新模型,使用此模型可计算出单支器件的失效激活能并外推其寿命.同时,该方法的试验温度范围较宽,可以触发不同温度范围的多种退化模式,实现对不同退化机理的研究.

两轮自平衡机器人系统建模与模糊自整定PID控制

针对不稳定、非线性、强耦合的两轮自平衡机器人系统,运用牛顿力学方法建立了转向运动的数学模型.介绍了用模糊控制进行PID参数整定的原理和方法,并用该方法实现对两轮自平衡机器人系统的控制.仿真结果和实际应用均表明,该方法能使系统有更好的快速性和稳定性.

神经网络内模控制在气垫流浆箱中的应用研究

介绍了气垫式流浆箱的控制参数、控制方法、控制方案以及其中存在的问题 ,提出了一种基于径向基函数 (RBF)网络辨识与控制的神经网络内模控制 (NNIMC) ,从理论上探讨了此方案的可行性。

加载功率与壳温对AlGaN/GaN高速电子迁移率晶体管器件热阻的影响

结温是制约器件性能和可靠性的关键因素,通常利用热阻计算器件的工作结温.然而,器件的热阻并不是固定值,它随器件的施加功率、温度环境等工作条件的改变而变化.针对该问题,本文以CREE公司生产的高速电子迁移率晶体管(HEMT)器件为研究对象,利用红外热像测温法与Sentaurus TCAD模拟法相结合,测量研究了AlGaN/GaN HEMT器件在不同加载功率以及管壳温度下热阻的变化规律.研究发现:当器件壳温由80°C升高至130°C时,其热阻由5.9°C/W变化为6.8°C/W,增大15%,其热阻与结温呈正反馈效应;当器件的加载功率从2.8 W增加至14 W时,其热阻从5.3°C/W变化为6.5°C/W,增大22%.对其热阻变化机理的研究发现:在不同的管壳温度以及不同的加载功率条件下,由于材料导热系数的变化导致其热阻随温度与加载功率的变化而变化.

自平衡两轮机器人的分层模糊控制

为解决具有非线性、强耦合和绝对不稳定特点的自平衡两轮机器人的运动控制问题,提出一种分层模糊控制方法。该方法对机器人体的倾斜角度和轮子转动速度分别设计相应的模糊控制器,其输出同时进入决策器,由决策器进行智能判断与协调,输出控制量。两控制器交替工作,实现机器人体倾角控制和轮子转速控制的有机统一。该方法具有模糊规则少,控制逻辑简单的特点。对机器人的速度跟踪、运动停止及转弯等多种运动方式进行了控制仿真实验,验证了控制方法的正确性和有效性。

基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制

针对活性污泥法污水处理过程高能耗的问题,综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系,文中设计了一种智能优化控制系统.该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象,利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓度和第5分区的溶解氧浓度、混合液悬浮物固体浓度的设定值;同时利用感知器神经网络预测污水处理过程的输出,在出水水质达标的前提下降低污水处理能耗.仿真实验结果表明,系统总能耗相比闭环控制策略降低4.614%,该神经网络智能优化控制系统能够有效降低污水处理的能耗.