模糊神经网络在复合地基沉降量预测中的应用

复合地基后期沉降变形对于建筑物设计及安全具有重要意义,针对通过长期沉降观测以得到复合地基的最终沉降需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于模糊神经网络的预测方法.该方法考虑沉降变化过程有较大的随机性和模糊性,直接将样本数据进行模糊化,所得的模糊数代表了样本点集与控制点集中各分量之间的相关度,并依此建立模糊BP神经网络进行学习和估算.实验结果表明了该方法对沉降进行预测是可行与有效的,且在相对误差的有效控制方面优于BP网络方法与灰色方法.     

基于单色光下ADS模式TFT-LCD闪烁漂移的对比研究

基于挠曲电效应理论,本文对比研究了红、绿、蓝3种单色光对ADS 模式TFT-LCD 闪烁漂移的影响。主要考察了3种单色背光在能量相同以及不同亮度条件下的闪烁漂移和TFT光漏电流[Photo I_off]特性。实验结果表明I_off在正常范围内变化时,并不显著影响闪烁漂移量,初步认为:不同光照条件下离子的产生数量和产生速度差异是该条件下导致闪烁漂移的主要因素。     

光照对ADS模式TFT-LCD Flicker漂移的影响

在挠曲电效应的基础上,研究了光照对ADS模式TFT-LCD Flicker漂移的影响。首先研究了正常点灯下Flicker漂移情况,然后测试了不加背光和降低背光亮度下的Flicker漂移,最后研究了光照panel一段时间后Flicker漂移情况。实验结果表明,光照使Cell盒内产生了离子,驱动信号电压存在时液晶发生极化,产生的"力"吸附离子,从而形成了直流偏压,产生了Flicker漂移。降低光照强度Flicker漂移程度减弱。利用该结果在一定程度上对显示器整体设计和品质的改善有重要指导意义。