基于平行坐标的天线结构优化过程可视化研究

将可视化技术引入天线结构优化计算过程中,采用平行坐标技术实时显示优化过程中设计空间中敏度信息、约束函数信息等的相关状态,克服了笛卡儿坐标系无法描述多维数据空间的困难,使优化过程变得"透明"、"可视",实现了对计算过程的跟踪和驾驭,提高了优化的质量与效率。     

Boosting算法在入侵检测中的应用

将一种基于支持向量机的Boosting算法应用于入侵检测,并通过KDD’99数据的仿真实验将它与单一的支持向量机分类器进行比较,结果表明Boosting算法比单一的支持向量机分类器具有更好的检测效果。     

光探测器芯片小信号等效电路模型的建立

提出了一种光探测器芯片小信号等效电路模型及其建立方法.首先根据光探测器的物理结构确定其等效电路模型,模型考虑了影响光探测器高频性能的主要因素.然后精确测量了光探测器芯片的S参数,通过遗传算法对测量的S参数进行拟合,最终计算出模型的各个参量.在130MHz～20GHz范围内的实验结果表明,模型仿真结果与测量结果相吻合,证明了建模方法的可靠性.该模型有效地模拟了光探测器芯片的高频特性,利用该模型可以对光探测器及相应光电集成器件进行电路级仿真和优化.     

密钥控制的多S盒Rijndael算法

根据AESS盒的设计思想构造出了一批密码性能良好的S盒,并从方差的角度对它们的雪崩概率进行了分析。在此基础上,对Rijndael算法中的字节代换步骤SubBytes进行改进,从而提出了一种基于密钥控制的多S盒的Rijndael算法。实验结果表明,改进后的算法对差分攻击的抵抗能力有所提高,雪崩效应更趋合理。     

基于粒子群的网格任务调度算法研究

为了更好地解决异构动态环境下的资源管理问题,提出了一种网格环境下的任务调度模型。该模型考虑了当前网格虚拟组织下的计算资源、存储资源和带宽资源,模型的最优化目标是实现三者利用率最高和代价最低,即构造min-max函数。与遗传算法相比,利用粒子群优化算法对min-max函数求解提高了资源的利用率和任务的执行效率,同时在随着迭代次数增加的情况下,搜索速度、寻优率和避免早熟方面也有明显的提高。     

An automatic parameter extraction technique for advanced CMOS device modeling using genetic algorithm

We in this paper present an computational intelligence technique to extract semiconductor device model parameters. This solution methodology is based on a genetic algorithm (GA) with an exponential type weight function, renew operator, and adaptive sampling scheme. The proposed approach automatically extracts a set of complete parameters with respect to a specified compact model, such as a BSIM model for deep-submicron and nanoscale complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) devices. Compared with conventional artificial step-by-step fitting approaches, the proposed extraction methodology automatically tracks the shape variation of current-voltage (I-V) curves and examines the first derivative of I-V curves; therefore, highly accurate results can be obtained directly. Applying the renew operator will keep the evolutionary trend improving by removing the individuals without mainly features. The sampling strategy will speed up the evolution process and still maintain the extraction accuracy in a reasonable range. A developed prototype is successfully applied to extract model parameter of N- and P-metal-oxide-semiconductor field effect transistors (MOSFETs). This optimization method shows good physical accuracy and computational performance, and provides an alternative for optimal device modeling and circuit design in nanodevice era. Genetic algorithm based automatic model parameter extraction bridges the communities between circuit design and chip fabrication; in particular, it will significantly benefits design of system-on-a-chip.     

激光切割排样系统在硅钢板材加工中的应用

激光切割技术是当前世界上最先进的切割工艺之一，加之排样软件的应用，使板材的利用率得到了很大提高。为了填补扇片零件研究的不足，借鉴传统多边形顶点射线算法的基本原理，提出扇片零件顶点射线算法，解决了任意包角以及任意半径的扇片零件在硅钢板材上的优化排样问题。同时，以该算法为基础，利用VC++6.0开发了一套激光切割排样系统，进行了大量实际排样优化计算。实验结果表明，该算法既满足了实际生产中激光切割的工艺要求，又能够有效地提高硅钢板材的利用率。     

高频地波雷达天线阵抗电离层干扰

高频表面波雷达是近年发展起来用于超视距监测大面积海洋环境的工具,但由于天线本身的特性和天线场的限制,发射天线辐射波束E面有一定的宽度或向上翘起一定角度,其辐射的电磁波能量除了沿海面绕射传播外,还有一部分能量以一定的角度向上半空间辐射,与电离层和所经路径上的散射体相互作用后,其后向散射信号又以原路径回到雷达,并对雷达形成严重的自干扰.本文基于自适应天线理论,在对功率倒置算法改进的基础上,介绍了一种自适应对消电离层自干扰新方法,雷达现场观测实验表明,本方法可以抑制电离层自干扰.     

基于GA-BP的敌空袭兵力出动量预测

在防空兵力资源有限的情况下,为取得最大的对敌作战效能,有必要对敌空袭兵力出动量进行预测.在遗传算法与误差反向传播神经网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并对敌对地面目标群空袭的兵力出动量进行预测,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较.经检验,计算值与实际值接近,并优于BP算法和灰色理论模型,具有良好的预测效果.     

飞参数据综合滤波算法

根据功率相等的原则提出了飞参数据中的野值滤波方法.运用神经网络和最小二乘法加权的方法对缺损数据进行填充,并分别与最小二乘法和神经网络的处理结果进行比较.仿真结果表明,运用该方法进行数据处理,可以在保证数据完整准确的情况下,有效地弥补飞参记录数据的缺陷,提高了数据的准确性和可信度.