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基于LIN总线车灯控制系统的研制 被引量:7
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作者 徐春艳 刘桂霞 +2 位作者 周春光 姜丰 吕晓枫 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期467-471,共5页
基于LocalInterconnectNetwork(LIN)汽车总线技术,在DP-51H单片机数据通信综合仿真实验仪上提供一个实现LIN-bus通讯网络软硬件调试/仿真的环境,综合考虑汽车在特殊环境下的工作性能,研制了基于LIN协议的汽车车灯控制系统.该系统根据LI... 基于LocalInterconnectNetwork(LIN)汽车总线技术,在DP-51H单片机数据通信综合仿真实验仪上提供一个实现LIN-bus通讯网络软硬件调试/仿真的环境,综合考虑汽车在特殊环境下的工作性能,研制了基于LIN协议的汽车车灯控制系统.该系统根据LIN协议开发设计了智能化主节点和从节点,完成了主从节点的硬件选型和电路设计以及软件分析和程序实现.在车灯系统的设计中,节点间的LIN通讯完全符合LIN1.2规范协议,该协议基于通用的UART/SCI硬件接口,采用ISO9141单线传输标准,采取单主多从的总线型拓扑结构并提供方便的用户应用编程接口. 展开更多
关键词 车灯控制系统 LIN总线 收发器TJA1020
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暂态混沌神经网络在蛋白质关联图预测中应用研究 被引量:2
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作者 刘桂霞 吕晓枫 +1 位作者 徐春艳 周春光 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第7期1291-1295,共5页
蛋白质结构预测是生物信息学的一个主要研究方向,而蛋白质关联图预测是其中的一个重要内容.针对蛋白质关联图预测问题,提出一种暂态混沌神经网络实现方法,所提出的方法具有暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效避免传统Hopfield神经网络... 蛋白质结构预测是生物信息学的一个主要研究方向,而蛋白质关联图预测是其中的一个重要内容.针对蛋白质关联图预测问题,提出一种暂态混沌神经网络实现方法,所提出的方法具有暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷.它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态.仿真结果表明:暂态混沌神经网络解决蛋白质关联图预测问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率.这种方法预测精度达到0.27,比随机预测器高9倍. 展开更多
关键词 蛋白质关联图 人工神经网络 暂态混沌神经网络 疏水性 二级结构
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基于STM32F407VE的磁浮轴承控制器的设计(英文) 被引量:1
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作者 赵谢秋 孙永恒 +1 位作者 孟祥 赵航 《机床与液压》 北大核心 2019年第6期17-21,共5页
为了对传统磁浮轴承控制器的不足之处进行改进,设计了一种基于ARM的磁浮轴承控制器。该控制器能够控制5个维度使转子悬浮,同时能够及时调整10组电流驱动器。该控制器选用32位ARM STM32F407VE作为核心处理芯片,具有可靠性高,速度快的优点... 为了对传统磁浮轴承控制器的不足之处进行改进,设计了一种基于ARM的磁浮轴承控制器。该控制器能够控制5个维度使转子悬浮,同时能够及时调整10组电流驱动器。该控制器选用32位ARM STM32F407VE作为核心处理芯片,具有可靠性高,速度快的优点,精度能够达到0. 02 mm,运行稳定可靠。 展开更多
关键词 磁浮轴承 控制器 控制器设计
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一种新的无标度网络构建方法及其在基因表达谱模拟上的应用(英文)
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作者 郑明 黄艳新 +4 位作者 沈威 钟毅 吴佳楠 刘桂霞 周柚 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2012年第6期581-590,共10页
本文提出一种新的基于重连接方法的无标度网络构建算法.根据重连接方法新节点的调控节点会被重选,重连接概率取决于幂率分布模型参数gamma.用本文算法构建的网络通过微分方程模型来模拟基因表达谱数据,所用的优化算法为GA与PSO.候选节... 本文提出一种新的基于重连接方法的无标度网络构建算法.根据重连接方法新节点的调控节点会被重选,重连接概率取决于幂率分布模型参数gamma.用本文算法构建的网络通过微分方程模型来模拟基因表达谱数据,所用的优化算法为GA与PSO.候选节点的选择可以根据已有节点的连接数决定.实验的网络可以用log-log图,模拟的基因表达谱也用微分方程模型来验证效果.每个连接的正确性将会通过实验验证,完整的程序可以通过我们的官方网站获得:http://ccst.jlu.edu.cn/CSBG/ourown/. 展开更多
关键词 基因表达谱 无标度网络 重连接 微分方程模型 启发式搜索
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利用混沌遗传算法的几何约束求解器 被引量:1
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作者 高诚 李文辉 曹春红 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期481-484,共4页
提出一种新的混合算法变尺度混沌遗传算法(MSCGA),该算法把遗传算法和混沌算法混合在一起,在不改变GA搜索机制的同时,根据搜索进程,不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数,引导种群进行新一轮进化,从而产生更优的最优个体,改善了GA的性... 提出一种新的混合算法变尺度混沌遗传算法(MSCGA),该算法把遗传算法和混沌算法混合在一起,在不改变GA搜索机制的同时,根据搜索进程,不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数,引导种群进行新一轮进化,从而产生更优的最优个体,改善了GA的性能,有效地克服了GA存在的问题.实验表明,该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准遗传算法及其他混合遗传算法,取得了令人满意的效果. 展开更多
关键词 几何约束求解 混沌优化算法 变尺度混沌遗传算法
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