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基于QFD和DSM的軟件需求變更影響分析方法與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

軟件需求變更是導(dǎo)致軟件項(xiàng)目失敗的主要因素。之前學(xué)者們?cè)诜治鲕浖w系結(jié)構(gòu)的變更風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，體系結(jié)構(gòu)間依賴值的獲取主要是依靠經(jīng)驗(yàn)預(yù)估，而不是基于模塊的進(jìn)一步劃分和相關(guān)耦合參數(shù)的關(guān)聯(lián)推導(dǎo)。針對(duì)這一問(wèn)題，提出利用DSM和QFD模型對(duì)組件進(jìn)一步細(xì)劃分成粒度更小的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)（類或?qū)ο螅治鰠?shù)間的依賴程度，推導(dǎo)出模塊間的關(guān)聯(lián)度，接著對(duì)模塊開(kāi)發(fā)順序進(jìn)行重組，從而在一定程度上控制需求變更風(fēng)險(xiǎn)。最后，通過(guò)將某公司集裝箱管理系統(tǒng)進(jìn)行模塊切分和重組對(duì)所提方法的可行性和正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。

發(fā)表于：6/8/2017 11:07:00 PM

基于QFD和DSM的軟件需求變更影響分析方法與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

軟件需求變更是導(dǎo)致軟件項(xiàng)目失敗的主要因素。之前學(xué)者們?cè)诜治鲕浖w系結(jié)構(gòu)的變更風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，體系結(jié)構(gòu)間依賴值的獲取主要是依靠經(jīng)驗(yàn)預(yù)估，而不是基于模塊的進(jìn)一步劃分和相關(guān)耦合參數(shù)的關(guān)聯(lián)推導(dǎo)。針對(duì)這一問(wèn)題，提出利用DSM和QFD模型對(duì)組件進(jìn)一步細(xì)劃分成粒度更小的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)（類或?qū)ο螅治鰠?shù)間的依賴程度，推導(dǎo)出模塊間的關(guān)聯(lián)度，接著對(duì)模塊開(kāi)發(fā)順序進(jìn)行重組，從而在一定程度上控制需求變更風(fēng)險(xiǎn)。最后，通過(guò)將某公司集裝箱管理系統(tǒng)進(jìn)行模塊切分和重組對(duì)所提方法的可行性和正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。

發(fā)表于：6/8/2017 11:07:00 PM

一種改進(jìn)的變步長(zhǎng)常模判決反饋盲均衡算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)基于CMA的DFE盲均衡算法收斂速度慢、收斂后穩(wěn)態(tài)剩余誤差大的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的基于CMA的DFE盲均衡算法。該算法通過(guò)引入均方誤差作為調(diào)整步長(zhǎng)的參量，構(gòu)造出指數(shù)型變步長(zhǎng)函數(shù)，把基于CMA的DFE盲均衡算法中前饋濾波器和反饋濾波器更新方程中的固定步長(zhǎng)值變?yōu)榭勺冎担?duì)其收斂性做了分析。計(jì)算機(jī)仿真表明，改進(jìn)算法具有較快的收斂速度和更小的剩余誤差。

發(fā)表于：6/8/2017 10:54:00 PM

基于ZYNQ的POWERLINK雙協(xié)議組網(wǎng)研究與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

動(dòng)力定位系統(tǒng)主要用來(lái)解決船舶深海動(dòng)力定位問(wèn)題，系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性和安全性有著極高的要求。同時(shí)動(dòng)力定位系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)多且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，部分單元控制器和數(shù)據(jù)采集器往往需要收發(fā)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)。在深入比較分析各種實(shí)時(shí)以太網(wǎng)的基礎(chǔ)上，選擇了具有實(shí)時(shí)性和安全性的工業(yè)以太網(wǎng)POWERLINK為研究對(duì)象，采用ZYNQ為硬件平臺(tái)，提出了在ZYNQ上建立兩個(gè)MicroBlaze軟核分別運(yùn)行兩個(gè)獨(dú)立POWERLINK協(xié)議的新方法。該方法能解決控制器雙網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)復(fù)用問(wèn)題，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)POWERLINK主從站的任意組合，達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和降低成本的效果。最后組建了POWERLINK雙協(xié)議網(wǎng)絡(luò)并利用wireshark進(jìn)行抓包測(cè)試，測(cè)得兩組網(wǎng)絡(luò)實(shí)際參數(shù)與設(shè)計(jì)參數(shù)相同且數(shù)據(jù)交互傳輸正確，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方案的可靠性和正確性。

發(fā)表于：6/8/2017 10:41:00 PM

基于組合脈沖的交通信號(hào)節(jié)能控制研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

當(dāng)前降低交通信號(hào)控制系統(tǒng)能耗的主要方法是采用更低能耗的信號(hào)燈或信號(hào)機(jī)，但受制于新技術(shù)的進(jìn)步及推廣，且需更高的應(yīng)用成本。為此，文章綜合研究信號(hào)機(jī)和信號(hào)燈的連接控制，充分利用信號(hào)燈的交流供電控制線，提出了一種基于組合式觸發(fā)脈沖信號(hào)的信息傳遞方式，并用于交通信號(hào)控制系統(tǒng)的功率調(diào)控。通過(guò)信號(hào)機(jī)對(duì)信號(hào)燈的遠(yuǎn)程調(diào)控，實(shí)現(xiàn)了對(duì)單路口多組信號(hào)燈降低功率的集中控制、遠(yuǎn)程管理及智能配置；該控制方法有利于系統(tǒng)節(jié)能減排的有效實(shí)現(xiàn)及交通信號(hào)的優(yōu)化管理。

發(fā)表于：6/8/2017 10:30:00 PM

基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化動(dòng)力配煤模型的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，但在傳統(tǒng)的研究中，隱含層節(jié)點(diǎn)、學(xué)習(xí)因子和動(dòng)量因子往往采用試湊法得到相對(duì)較佳值，而試湊法在浪費(fèi)較多時(shí)間的同時(shí)，可能得不到理想的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，這對(duì)研究造成了一定的困難。文中采用智能算法來(lái)解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題。遺傳算法作為一種隨機(jī)搜索算法，能夠快速尋找到全局最優(yōu)解，可以應(yīng)用于本優(yōu)化問(wèn)題。因此，文章采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上述參數(shù)，將改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于動(dòng)力配煤非線性模型的研究。結(jié)果表明，采用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，對(duì)煤質(zhì)的發(fā)熱量預(yù)測(cè)誤差優(yōu)于線性平均模型誤差，并且仿真表明動(dòng)力配煤模型為近似線性的非線性模型， BP網(wǎng)絡(luò)的輸出值誤差波動(dòng)較小，結(jié)果理想。

發(fā)表于：6/8/2017 10:16:00 PM

深度學(xué)習(xí)最佳深度的確定[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

確定最佳深度可以降低運(yùn)算成本，同時(shí)可以進(jìn)一步提高精度。針對(duì)深度置信網(wǎng)絡(luò)深度選擇的問(wèn)題，文章分析了通過(guò)設(shè)定閾值方法選擇最佳深度的不足之處。從信息論的角度，驗(yàn)證了信息熵在每層玻爾茲曼機(jī)（RBM）訓(xùn)練達(dá)到穩(wěn)態(tài)之后會(huì)達(dá)到收斂，以收斂之后的信息熵作為判斷最佳層數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)手寫數(shù)字識(shí)別的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該方法可以作為最佳層數(shù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：6/8/2017 10:05:00 PM

基于脈動(dòng)陣列的HEVC8×8整數(shù)DCT變換的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

文章基于脈動(dòng)陣列實(shí)現(xiàn)HEVC（High Efficiency Video Coding）中8×8的整數(shù)DCT（Discrete Cosine Transform）變換，改進(jìn)通常使用的蝶型算法。整體架構(gòu)基于脈動(dòng)陣列的思想,并采用中間值數(shù)據(jù)重組的設(shè)計(jì)，使得變換模塊可同時(shí)實(shí)現(xiàn)行列變換操作。只需得到列變換的第一個(gè)值便可開(kāi)始行變換，充分利用了PE單元，減少變換時(shí)間并提高計(jì)算模塊的并行性。文中方法不僅適用于DCT變換，也可用于其他的8×8矩陣相乘，具有通用性。綜合結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)最高可工作在203.8 MHz的頻率上，與其他算法相比時(shí)間上只需35個(gè)周期，且資源消耗較少。文中方法非常適合于HEVC視頻編碼對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，為HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的硬件實(shí)現(xiàn)提供了參考。

發(fā)表于：6/8/2017 8:44:00 PM

面向并發(fā)錯(cuò)誤檢測(cè)機(jī)制的故障靈敏度零值分析[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

通過(guò)研究零值分析的基本原理與故障靈敏度分析的本質(zhì)，提出了針對(duì)現(xiàn)有并發(fā)錯(cuò)誤檢測(cè)機(jī)制安全性的通用評(píng)估模型。為減小攻擊分析的復(fù)雜度，提出了一套完整的區(qū)分模型選取準(zhǔn)則。為驗(yàn)證提出的故障靈敏度零值分析方法的高效性，構(gòu)建了故障靈敏度分析平臺(tái)，并對(duì)提出的攻擊方法進(jìn)行驗(yàn)證分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的零值分析方法具有計(jì)算復(fù)雜度低、準(zhǔn)確性高、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：6/8/2017 11:58:00 AM

一種帶參考注入信號(hào)的TIADC時(shí)間失配校準(zhǔn)算法[模擬設(shè)計(jì)][其他]

提出了一種帶參考注入信號(hào)的校準(zhǔn)算法，用于校準(zhǔn)時(shí)間交織模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Time-Interleaved Analog-to-Digital Converter，TIADC）的時(shí)間失配誤差。該算法引入?yún)⒖甲⑷胄盘?hào)，參考注入信號(hào)通過(guò)采樣保持電路（sample hold circuit，S/H）后，利用TIADC的各子通道時(shí)鐘依次控制S/H，對(duì)其輸出后的值進(jìn)行運(yùn)算獲得時(shí)間誤差，再將時(shí)間誤差反饋回多相時(shí)鐘產(chǎn)生器，利用可變延遲線實(shí)現(xiàn)時(shí)間失配的補(bǔ)償。該算法運(yùn)算簡(jiǎn)單，消耗的硬件資源低，對(duì)輸入信號(hào)沒(méi)有限制，可以擴(kuò)展到任意通道。算法應(yīng)用于一個(gè)4通道12 bits的TIADC，當(dāng)輸入信號(hào)的歸一化頻率fin/fs=0.485 0，設(shè)定的最大誤差為1.0%Ts時(shí)，MATLAB仿真結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)本算法校準(zhǔn)后的SFDR從31.009 4 dB提高到了95.627 0 dB，SNDR從31.074 9 dB提高到了73.480 5 dB，證明了該校準(zhǔn)方案的有效性。

發(fā)表于：6/8/2017 11:42:00 AM