基于构件技术的嵌入式控制软件可靠性仿真

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针对采用当前方法分析嵌入式控制软件的可靠性时,没有对软件可靠性度量参数进行分析,存在分析错误率高、分析效率低和适应性差的问题,提出基于构件技术的嵌入式控制软件可靠性分析方法,在软件可靠度、失效概率、失效强度、失效率、平均失效时间、平均失效间隔时间六个软件可靠性度量参数的基础上,通过构件技术,结合融合容错技术和软件敏感度分析方法对嵌入式软件可靠性进行分析.实验结果表明,所提方法的分析错误率低、分析效率高、适应性好,解决了当前方法中存在的问题,为计算机的稳定运行提供了保障.
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永磁同步电机(PMSM)传统的模型参考自适应系统(MRAS)存在负载扰动、响应速度慢、跟踪精度差等问题.针对上述问题,提出了一种双滑模变结构的MRAS方法.通过把传统MRAS观测器中的PI环节和PI速度调节器用滑模变结构控制器代替,提高了系统的抗干扰能力,采用Sigmoid连续函数代替滑模变结构控制中的符号函数,削弱了滑模控制引起的系统震荡.仿真结果表明,双滑模变结构MRAS方法可以改善PMSM控制系统的动静态性能,具有更强的鲁棒性.
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近年来,卷积神经网络在图像处理方面的良好性能得到了广泛关注.为了更好地提取图像内容信息,提高图像分类精度,提出了一种基于深度多特征融合的CNNs图像分类算法.算法有效深度融合了图像的多种特征,即使用k-means++聚类算法提取的主颜色特征和利用去噪卷积神经网络提取的空间位置特征.实验结果表明,提出的基于深度多特征融合的CNNs图像分类算法在图像分类方面提供了有竞争力的结果,分类精度比CNN提升了7个百分点.该算法通过深度融合图像的多种特征,可为后续图像处理提供更全面更显著的有用信息.
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针对现有图像序列弱小目标识别存在图像特征学习不全面、训练样本较大,导致对相似物体识别率及准确率较低的问题,提出基于多模态深度学习的图像序列弱小目标识别.利用弱小目标与背景之间的相关性对单帧图像进行背景抑制,得到目标和高频噪声,对图像做目标分割处理,剔除高频噪声.在此基础上,使用加入稀疏性约束的自编码器不断调节其自身参数,压缩输入信息,提取有用的输入特征,训练出最佳唯一向量,使用优化的CNN深度学习模型完成弱小目标识别.实验结果表明,所提方法能够在不依赖大量识别训练的情况下,始终保持较高的识别率,最大识别率
为帮助用户快速、准确地获取所需的网络资源为目的,提出基于深度学习的网络资源优先协同过滤推荐方法.首先分析推荐过程的组成架构,将其划分为信息处理、用户建模、推荐算法等多个功能模块.然后通过共现关系分别描述网络资源与用户之间的关联性,从而建立资源-用户特征矢量模型,获取表示全面特征的目标函数.将能够反映丰富物理量的张量引入到神经网络中,合并一阶张量与二阶张量,得出神经网络的输出信号,再采用反向传播算法对神经网络做深度学习,获得输出层、隐含层与输入层误差.计算整体损失函数的偏导数,直到损失函数收敛,结束学习过程
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