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431.
432.
开发了用于表征W波段电路的在片十六项误差模型 GCPW校准标准。GCPW校准标准与被测晶体管制作在薄的砷化镓(GaAs)衬底上,可有效消除校准标准和被测件由于衬底、边界条件不一致带来的系统误差。校准标准设计中采用合适的尺寸和过孔工艺来保证单模传输(减小平行板模式和表面波模式)。为了精确标定十六项误差模型校准标准的散射参数,同一片晶圆片还设计了多线TRL辅助校准标准。十六项误差模型校准标准和商用的阻抗标准(LRRM)测试同一无源器件,测试结果表明前者在测试串扰方面更为准确。实验结果表明,GCPW校准标准可替代传统的多线TRL校准标准,用于W波段及以上的在片测试。 相似文献
433.
434.
为了模拟固冲发动机飞行状态下来流总压、总温,在地面试验中需要高压气源,同时要利用特制加热器对空气进行加热。来流品质对固冲发动机性能影响的研究有重要意义,一些部件考核试验也需要洁净空气。为满足纯净来流的试验需求,分析了常用加热方法的特点,提出了气罐内部封闭电加热的方法,实现了空气无污染加热。对系统组成及工作原理、解决的技术问题、温度仿真计算、试验应用等方面进行了详细介绍,表明气罐内部封闭电加热方式是一种可行的纯净空气加热方案。 相似文献
435.
目前已知的多数基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合模型没有充分利用来自可见光源图像的层次特征,因此导致融合图像细节纹理不足。受残差网络和密集网络的启发,提出了一种基于无监督深度学习的图像融合算法来解决融合图像细节纹理信息不足的问题。使用的残差密集块有连续存储机制,最大程度地保留每层的特征信息,局部残差融合和全局残差融合的设计有利于学习图像中的结构纹理。此外,为了更好地保留可见光图像中的细节纹理,引入了生成对抗网络对数据集进行无监督学习。主客观实验表明,该算法不仅获得了良好的视觉融合效果,融合图像具有更多的边缘纹理信息,在客观评价指标上对比现有优秀的算法也较大的提升。 相似文献
436.
提出一种实用的通过主轴转速寻优调整对再生型切削颤振进行自动控制的方法.机床主轴前后两转切削颤振信号相位差的最优值为270°,如果切削过程即将发生颤振,可以通过调整主轴转速使相位差为270°把切削过程由不稳定区调整到稳定区.理论分析和试验结果表明,主轴转速寻优调整方法可以有效地控制再生型切削颤振.文中同时提出了一套性能可靠的主轴转速寻优控制系统,其再生型颤振控制方法不需要对机床系统进行辨识,实施起来简单易行,故具有广阔的生产应用前景. 相似文献
437.
新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明:所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了... 相似文献
438.
开放型CNC系统模块化设计的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文基于模块化设计思想,建立计算机数控(CNC:ComputerNumercalControl)系统软,硬件的标准化模块研制模式及原型系统,借助于计算机众多的最新成果,探讨以通用模块方式柔性组合为开放型CNC系统的实现方法,以寻求计算机集成制造系统(CIMS:ComputerIntegratedManufacturingSystem)中的一项关键技术的途径。 相似文献
439.
针对邻近奇异框架构型时解算低速框架角速度指令过大乃至饱和问题,开展了指令幅值抑制的控制力矩陀螺操纵方法研究。首先提出了力矩分配动态调整策略,设计以控制力矩陀螺历史指令信息为输入的权重系数自主调整律;然后重新定义了考虑权重分配的系统奇异度量,给出了一种综合力矩动态分配策略、零运动奇异规避与指令力矩随奇异度量相应调节手段的控制力矩陀螺操纵律,以抑制控制力矩陀螺低速框架指令幅值过大并提升系统奇异规避能力。最后所提出方法的有效性通过了姿态快速机动数学仿真校验。 相似文献
440.
在O2O营销过程中,优惠券是一种行之有效的营销工具。然而,在不清楚用户是否有消费意愿的情况下,就会产生优惠券滥发的现象。为了提高优惠券的使用率,本文首先将三支决策思想引入到优惠券使用预测问题中,并结合机器学习算法中的集成算法XGBoost对优惠券的使用情况进行模型构建。其次,在三支决策过程中考虑误分类成本和学习成本,使得分类过程更加贴近实际。最后,对阿里巴巴在天池平台提供的用户优惠券真实消费数据进行实验分析。结果表明,使用基于XGBoost的三分类算法可以有效提高分类的精确度。商户不仅可以维持老顾客,还能识别出潜在新客户,从而降低商户的营销成本。 相似文献