針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統(tǒng)與神經網絡結構的優(yōu)勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網絡模型.該算法綜合了網絡節(jié)點的定 位與參數調整以及對基函數的平滑因子實施調諧等功能,有效地解決了徑向基函數 (RBF)神經網絡模式識別的兩個階段任務,使模式識別的精度有較大的改進.采用兩個不 同對象函數進行的仿真試驗表明,該算法具有快速收斂性與較高的準確性.
上傳時間： 2016-11-21
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上傳時間： 2017-04-02
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作者：何亮，劉揚論文摘要：氮 化 鎵 (G a N )材 料 具 有 優(yōu) 異 的 物 理 特 性 ，非 常 適 合 于 制 作 高 溫 、高 速 和 大 功 率 電 子 器 件 ，具 有 十 分 廣 闊 的 市場前景 。 S i襯 底 上 G a N 基 功 率 開 關 器 件 是 目 前 的 主 流 技 術 路 線 ，其 中 結 型 柵 結 構 （p 型 柵 ）和 共 源 共 柵 級 聯(lián) 結 構 (C asco de)的 常 關 型 器 件 已 經 逐 步 實 現 產 業(yè) 化 ，并 在 通 用 電 源 及 光 伏 逆 變 等 領 域 得 到 應 用 。但 是 鑒 于 以 上 兩 種 器 件 結 構 存 在 的 缺 點 ，業(yè) 界 更 加 期 待 能 更 充 分 發(fā) 揮 G a N 性能的 “ 真 ” 常 關 M 0 S F E T 器件。而 GaN M 0 S F E T 器件的全面實用 化 ，仍 然 面 臨 著 在 材 料 外 延 方 面 和 器 件 穩(wěn) 定 性 方 面 的 挑 戰(zhàn) 。
上傳時間： 2021-12-08
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通 用 測 試 系 統(tǒng) 能 夠適 應 多 樣 化 的 儀 器 控 制 方 式 以 及 通 信 方 式 ，實 現 測 量 儀 器 的 通 用 化控 制 ，減 輕 測 試 人 員 的 測 試 壓 力， 提 高測 試 效 率 ； 該 系 統(tǒng) 基 于 安 捷 倫 的 多 種 測 量 儀 器 ， 以 VISA_COM技 術 和 SCPI 儀 器 控 制 語 言 為 重 要 支 撐；結 合 模 塊 化 的 方 法 進 行 開 發(fā)系 統(tǒng) 通 過 對 GPIB、USB和LAN等 多 種 形 式 通 信 接 口 的 靈 活 調 度 實 現 對 測 量 儀 器 的 控制以 及 控 制 命令 和 實 驗數 據 的 傳 輸，并 具 有 處 理 和可視 化 實 驗 數 據 的 能 力 ； 系 統(tǒng)接 口 形 式 多 樣 、人 機 交 互 友 好 、擴 展 性 好 ，降 低 了 測 量 儀 器 的 使 用 復雜 度 ，簡 化 了 測 量 流 程，提 高 了 測 試 效 率 ，為 各 型 號 測 試 工 作 提供 了 較 好 的 支 持 。
上傳時間： 2022-01-16
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1引言有要發(fā)光二極管（OLED）具有低驅動電壓、寬溫工作、主動發(fā)光、響應速度快和視角寬等優(yōu)點]，其作為全彩顯示器件，與LCD相比，具有更簡單的工藝和更低的成本。近年，單色和局域色的OLED顯示屏已有較多報道~1，并推出了全彩OLED顯示屏~9]。本文研制了尺寸為1.9、分辨率為128（×3）×160的全彩OLED屏。在目前報道的同等或以下尺寸的采用無源矩陣（PM）驅動的全彩OLED屏中，該屏的分辨率處于較高水平。2全彩OLED屏2.1全彩技術的實現圖1是5種實現全彩OLED顯示屏技術的示意圖。本文采用（a）所示的平面結構式，每個全彩像素包括紅、綠和藍3個子像素，利用空間混色實現彩色。這種技術的難點是在制作全彩OLED時，需要將紅、綠和藍OLED的發(fā)光層（EML）材料分隔開01。屏的最高分辨率不僅受限于機械掩模制作的公差，還受限于在器件制作工藝過程中機械掩模與ITO基板玻璃的對準誤差。2.2P-OLED屏的驅動技術OLFD屬于電流型器件，其發(fā)光亮度與驅動電流成正比，故OLED均采用恒流源驅動。由于OLED自身較高的寄生電容（20~30pF/pixel）和ITO電極引線的電阻（幾～幾109/口形成的電壓降，對恒流源的性能提出了較高的要求，例如可提供高達~30V的電壓。為了實現多灰度顯示，電流必須可程控。lare公司為了精確控制每個OLED子像素的發(fā)光亮度，提出了預充電方案]。根據有無開關和驅動薄膜晶體管的存在，可將矩陣式OLED的驅動可分為P10l和有源矩陣AM112種。PM驅動的顯示器件由于制作工藝比AM要簡單得多，且成本低廉，故在小尺寸的顯示器件上得到了廣泛應用。PM驅動電路如圖2所示。
標簽： oled
上傳時間： 2022-06-24
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《現代通信系統(tǒng)盲處理技術新進展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡要介紹無線通信系統(tǒng)的結構和發(fā)展概況，以及其盲處理算法的相關知識。第2章介紹人工神經網絡及相應知識，從BP神經網絡若手研究盲處理問題,同時給出復數域BP神經網絡的信號盲處理方法和該類方法的優(yōu)缺點說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統(tǒng)的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機框架下的盲處理算法，介紹支持向批機的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機的信道估計新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法，然后引入星座匹配誤差函數，并根據線性支持向攪回歸和有序風險最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數聯(lián)合組成的新經驗風險項構造一個新的代價函數，進而通過迭代求解優(yōu)化問題獲得均衡器。第5章介紹神經動力學和反饋神經網絡的相關知識，特別地從神經動力學角度論述連續(xù)反饋神經網絡可有效飛作的原因，論述反饋神經網絡權值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據系統(tǒng)接收信號與發(fā)送信號之間的子空間關系，構造一個適用于現代通信系統(tǒng)中的盲檢測的特定性能函數和優(yōu)化問題。第6章分別展示如何基于連續(xù)多閾值神經元Hopfield網絡模型實現通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點給出兩種連續(xù)相位多闕值激勵函數形式，并分析討論該兩類激勵函數參數的選擇、分別給出連續(xù)多閾值神經元 Hopfield 網絡工作于同步和異步模式下的新能隊函數及其相關證明。介紹采用幅相連續(xù)激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點，分別給出連續(xù)幅度和相位多闕值激勵函數形式，分析討論該類激勵函數的特點。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續(xù)激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運行模式下的新能量函數形式；并證明和分析所設計的能量函數部分定理；介紹在基于反饋神經網絡的信號盲處理方法這一研究課題中發(fā)現的幾類現象，包括當信號的統(tǒng)計信息缺失或失真情況下，連續(xù)多閾值神經元反饋神經網絡的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵函數被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......
標簽： 無線通信系統(tǒng) 智能算法
上傳時間： 2022-07-09
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模電課件大全
標簽： 模電
上傳時間： 2013-04-15
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電子技術 基礎,模電,數電,通訊 PPT完整版
上傳時間： 2013-04-15
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USB子類協(xié)議.part2
上傳時間： 2013-05-22
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USB子類協(xié)議.part3
上傳時間： 2013-08-03
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