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基于MEA_BP算法的IGBT结温预测模型_孟昭亮

针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法(MEA)优化的反向传播(BP)(MEA-BP)神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数(TSEP)法搭建IGBT模块饱和压降实验平台;然后,从实验数据中提取338组饱和压降与集电极电流数据作为TSEP,表征其与IGBT模块结温的关系;最后,利用MEA-BP神经网络算法将提取出的电气参数建立结温预测模型,对结温进行预测。实验结果表明,MEA-BP神经网络算法的结温预测值平均绝对百分比误差在集电极电流小于临界电流时为0.114,在大于临界电流时为0.062,比遗传算法(GA)优化的BP(GA-BP)神经网络算法以及经典BP神经网络算法能更准确预测IGBT结温。

  • 2021-04-22
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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

伴随着AI的兴起,越来越多的智能产品诞生,算法链路也会变得越来越复杂,在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题,本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环,为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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Reinhard算法模型的色调映射算法的研究

长期以来,图像传感器的动态范围都很小,但是真实场景中亮度的动态变化范围却非常广,平常大部分场最的亮度范围都远远超过了图像传感器所能感受的动态范围,因此,需要-种特殊的图像,即高动态范围图像High Dynamic Range Image . HDRI)来满足要求。动态范围图像是用来实现比普通数字图像技术更大曝光动态范围钾更大的明暗差别)的一组技术, 图像所表现的层次更加丰富图像中高亮度区和低亮度区的细节信息都能很好地保留下来,更接近于人眼观测到的真实场景”。为了解决真实场量与传统显示设备动态范围不匹配的矛盾,国内外学者提出了很多色调映射Gone Mayong)算法来实现在传统显示器上显示高动态范围图像。本文主要研究Reinhanl基于摄影校型的色调映则算法

  • 2021-04-17
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软件可靠性模型算法分析与评价

关于软件可靠性的确切含义,学术界有过长期的争论,经过长期的争论和研究,1983 年美国IEEE计算机学会对。“软件可靠性”一次正式做出如下定义:(1)在规定条件下,在规定的时间内,软件不引起系统失效的概率,该概率是系统输入和系统使用的函数,也是软件中存在的错误的函数:系统输入将确定是否会遇到已存在的错误(如果错误存在的话):(2)在规定的时间周期内,在所述条件下程序执行所要求的功能的能力。

  • 2021-04-17
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滑坡次声信号简正波模型的匹配场超前定位算法_赵久彬

滑坡灾害发生前夕,滑体内的局部岩土体发生爆裂、摩擦和断裂等破坏会产生次声波向外传播,基于次声信号的超前定位成为滑坡监测预警的关键技术。将波动方程通过傅里叶变换到亥姆霍兹方程,利用汉克尔变换得到波动方程的核函数,建立了基于简正波的地质声场模型,仿真分析了土层与空气、土层与岩层之间反射折射关系;提出滑坡次声信号的简正波模型匹配场超前定位算法,将垂直接收阵的测量次声信号与传播模型的拷贝次声信号进行相关匹配计算,搜索计算得到模糊函数最大值处的坐标定位为声源点,并采用12元垂直接收阵仿真分析3种匹配场算法性能,发现可变系数似然匹配场算法具有旁瓣小、定位准确的优点,可应用于滑坡定位技术;将垂直接收阵置于空气层中、土层中不同位置发现,土层中的垂直阵能够精确定位,而空气中误差较大;并将该算法应用于滑坡超前定位,定位了滑体的局部破坏位置和预测滑移线。该算法为滑坡超前定位技术提供了新的思路。

  • 2021-04-22
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基于共形辛Euler算法的非金属_省略_下管道精细化高效探地雷达正演模型_雷建伟

我国城市地下管线种类繁多、规模巨大.近年来,因城市管网家底不清、位置不明导致的管道挖断事故频发.探地雷达(GPR)是目前最为有效的地下设施探测定位设备,通过对探地雷达回波信号进行反演分析,可获取管道埋深、位置等信息.然而,地下管道等地下圆形目标,传统正演模型中阶梯近似方法会产生一定误差.本文结合辛Euler算法与曲面共形技术,建立探地雷达电磁波在含非金属管道地下结构中传播的精细化数值模型,并通过图形处理器(GPU)加速技术进一步提升模型计算效率.数值模拟结果显示,共形网格技术有效降低了由于阶梯近似造成的虚假绕射波,并通过结合GPU并行计算,在不增加网格密度的前提下,实现了对地下管道电磁响应的高效精细化计算.

  • 2021-04-25
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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法(CA-FM).算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数;然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型;最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

  • 2021-05-06
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算法模型自动超参数优化方法

什么是超参数? 学习器模型中一般有两类参数,一类是可以从数据中学习估计得到,我们称为参数(Parameter)。还有一类参数时无法从数据中估计,只能靠人的经验进行设计指定,我们称为超参数(Hyper parameter)。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反,其他参数的值通过训练得出。

  • 2021-03-24
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