一、LOCAL STABILITY AND BIFURCATION IN A THREE-UNIT DELAYED NEURAL NETWORK（论文文献综述）
王海洋[1]（2021）在《40 GHz锁模皮秒激光信号源关键技术与应用研究》文中进行了进一步梳理锁模光纤激光器所产生的高重频皮秒脉冲不仅可以作为超高速、大容量、长距离光纤通信系统理想信号源,且在量子通信领域极具应用潜力。本论文围绕锁模皮秒激光信号源中的关键技术展开深入研究,主要包括被动锁模环形光纤激光器及其特殊输出模式、40 GHz高阶主动锁模光纤激光器、光纤激光器系统中偏振态的控制与稳定,并对锁模皮秒光纤激光器在全光时钟提取和量子光源制备方面的全新应用进行探索与研究。取得的主要创新性成果如下:（1）基于半导体光放大器的非线性偏振旋转效应,提出并研制一种双放大器结构的锁模光纤环形激光器,实现了稳定的被动锁模脉冲、调Q脉冲和矩形脉冲等多种形式的输出。所产生的矩形脉冲,与被动锁模激光器中的耗散孤子共振相比无明显的峰值功率钳位,其脉冲宽度可在500 ps～165 ns大范围内连续可调。（2）提出并研制一种基于Muller矩阵模型的开环控制高速稳偏器,对任意偏振态的稳定平均误差约为0.035 rad,稳偏时间小于300μs,比闭环控制稳偏器（几十ms）快数十倍。应用该系统实现了对突发干扰的偏振态稳定,并且成功提升了干扰条件下偏振编码通信系统的信号质量。（3）提出并研制一种基于SOA的NPR效应的腔内掺铒光纤放大器增强型高阶主动锁模光纤环形激光器,实现了1.36 ps脉宽、GHz量级高重频锁模脉冲输出。通过调整系统参数,分别获得了2、4、5、6、7、8、10阶的有理数谐波锁模脉冲输出。并通过高阶主动锁模实现了40 GHz量级的皮秒脉冲序列输出,输出射频谱中信噪比超过40 d B,该信号源可直接应用于超高速光通信系统（例如光时分复用系统中）。（4）设计完成一种基于高阶主动锁模光纤环形激光器的新型全光时钟提取方案,成功实现了对时钟频率为6 GHz和12 GHz的伪随机码调制的非归零光信号全光时钟提取,获得了6 GHz和12 GHz的光时钟信号。相较于其他非归零信号的时钟提取方案,该方案不需要对非归零信号在腔外进行预处理来增强时钟分量,大大降低了系统复杂度。（5）基于主动锁模光纤激光器,应用脉冲衰减法成功制备出一种具有理想泊松分布的单光子源,速率约10 k/s,可直接用于基于单光子的量子密码通信。进而利用I型BBO晶体对1552 nm锁模激光进行二倍频,获得了776 nm的倍频光,再通过II型BBO晶体参量下转换,制备出1552 nm通信波段的纠缠态光信号,可作为量子通信纠缠态光源。本文研制成功的高重频主动锁模皮秒激光信号源,具有脉冲短（～1 ps）、重频高（40 GHz及以上）、重频可调及稳定性好等优势,是未来超高速光通信的理想信号源。同时,利用该信号源,可直接获得频率可调的单光子源,满足高速量子密钥分发的需求;亦可通过非线性过程制备纠缠态,应用于量子隐形传态。
龚肇沛[2]（2021）在《空间变负载磁浮隔振系统建模及主动抑振控制研究》文中进行了进一步梳理天宫一号/二号空间实验室于2011年与2016年相继入轨,中国空间站将于2022年完成在轨部署,这对推动我国空间环境探测高质量发展再上新台阶意义重大。作为承载精密载荷、连接空间站、抵消扰动的关键设备,空间主动抑隔振系统直接影响精密科学实验任务的成败。空间环境中人员活动、姿轨控调整、机械往复运动会产生宽频、小幅值振动扰动,如何在多源振动扰动工况中,为不同试验任务的负载提供准静环境,成为空间抑振系统圆满完成任务的关键。本文以空间环境中磁悬浮主动隔振系统为研究对象,建立了考虑实验负载更换对系统影响的运动学与耦合动力学模型,推导了系统耦合主动解耦与非线性冗余驱动协调方法,研究了基于多源信息的磁浮隔振系统主动抑振策略,并通过地面实验系统与实验手段,验证了所提方法的有效性。针对现有抑振系统大多基于负载确定的问题,本文围绕变负载工况,开展了负载变化与冗余驱动对系统影响的分析。本文在特殊欧式群（3）空间中建立了考虑变负载工况的系统六维运动学与动力学模型;引入统一变量刻画负载变化对系统运动学与动力学模型造成的影响。通过整合与分析,推导出面向控制系统的规范化模型,为状态耦合解耦与先进抑振控制提供基本参考。进一步,基于此模型提出利用光学/惯性传感器阵列的多源运动信息估计测量方法,建立基于多源感知信息的运动状态融合与估计策略,满足空间特殊环境下的模型关键信息获取需求,为模型的使用奠定基础。在深入分析系统耦合属性的基础上,本文推导了耦合主动解耦与非线性冗余驱动协调方法。当隔振系统依照任务需求进行负载更换,动力学模型已知的假设被破坏,引发的运动状态耦合会大大降低隔振系统抑振效果。为解决此问题,以提升空间无人环境下隔振系统的负载适应性与系统智能性为目标,对冗余驱动的多入多出系统开展可逆性分析,给出基于逆系统原理的状态耦合解析解耦与自解耦方法。为解决非线性冗余驱动引入的内力对抗、热耗不均、能量损耗问题,分别对两种典型工况推导了各自的驱动力最优协调方法。最终通过将驱动协调与状态解耦相配合,构建了从可控自由度,到系统实际运动状态的解耦映射。为了在多扰动源工况下为实验载荷提供准静环境,本文提出了一种基于多源信息的主动抑振控制策略。对抑振系统控制目标与评价指标开展分析,基于多源信息,构建了由频域赋权的多目标控制模型,与振动路经自适应补偿模型。基于模型对控制律进行最优化求解,设计了满足多目标需求的反馈主动抑振控制律,与振动传递路径自适应前馈补偿控制律,在不同频域错峰满足了相矛盾的抑振与跟踪控制需求。通过与前述的状态感知、非线性驱动力协调以及运动状态解耦相结合,构建了六维磁浮隔振系统的主动隔振控制器。在已有磁悬浮抑振平台机械框架基础上,研制了具备高精度采集、驱动系统与强实时控制系统的磁浮隔振系统样机,及地面有限自由度零重力模拟辅助装置。经该装置辅助的样机,可在地面同时模拟三自由度零重力工况,相较于落塔法有效降低了低重力地面试验的复杂度,提升了地面试验的便捷性。基于此样机,对前述章节提出的感知与测量策略、主动解耦方法、非线性冗余驱动力协调方法方法及多源扰动下的主动抑振策略,分别开展了对应的地面环境实验验证,对缺乏物理实验验证条件的部分开展了对应性的仿真验证。一系列实验结果表明了前述感知、解耦、协调与控制方法的有效性。本文的研究成果可被应用于空间站低重力抑隔振系统的分析、设计、制造、控制,对提升近地轨道近零重力环境的有效利用,具有一定的理论指导意义和工程实现价值。
武刚[3]（2021）在《光通信系统中亚波长光栅分束器及屋形谐振腔的研究》文中认为伴随着5G、云计算、大数据和人工智等IT技术的迅速发展,作为其主要支撑的光通信技术也迎来了新的变革与挑战。为了实现更高的数据传输速率,光通信系统中各类光模块和光器件性能大幅提升,并逐渐向小型化、高速化、集成化的方向发展。其中,硅基亚波长光栅因其卓越的光学衍射特性,被广泛应用于激光器、光探测器、耦合器、滤波器、传感器等光电子器件中,并可利用它们实现更为复杂的光子集成电路。此外,基于高品质因子微腔的多种功能器件的出现,极大地推动了光子集成和光子芯片等领域的发展。本文主要围绕亚波长光栅分束器及一种屋形光学谐振腔展开理论分析及实验研究,主要的创新点和研究成果如下:1.研究了非周期亚波长光栅的衍射光波前相位控制特性,提出了透射光为平行光束的一维亚波长光栅功率分束器,设计了偏转角分别为15°和30°、功率比为1:2的1×2功率分束器,仿真得到分束后两光束的偏转角分别为14.4°和29.5°,功率比约为1:1.87,与设计值基本相符。此外,还提出了一维亚波长光栅合束器、透射光为会聚光束的一维亚波长光栅功率分束器、一维亚波长光栅双焦透镜等结构,并对这些器件的性能进行仿真验证。2.提出了基于双层结构一维条形亚波长光栅的偏振分束器,设计了焦距40μm,能够实现波长1.55μm、垂直入射的TM偏振光反射会聚、TE偏振光透射会聚的偏振分束器。仿真得到的TM反射光束焦距为40 μm,焦点处光场强度的半高全宽约1.88 μm,总反射率为90.8%;TE透射光束焦距为38.3 μm,焦点处光场强度的半高全宽约1.7 μm,总透射率为82.4%。该器件能够很好地实现两种正交偏振态的分离,并使分束后的光束各自会聚。3.提出了基于二维块状亚波长光栅的1×N功率分束器,理论分析中,设计了焦距为10 μm的透射型1×3和1×4功率分束器,仿真得到二者的焦距分别为9.5 μm和9.7 μm,总透射率分别为89%和87.2%,焦平面上各会聚点光场强度的半高全宽均小于2 μm。实际使用中,在SOI晶片上制备了焦距为150μm、半径为216 μm的圆形1×3功率分束器和边长为370 μm的方形1×4功率分束器,测量得到两功率分束器的焦距约为170 μm,焦平面上会聚光斑轮廓清晰。4.提出了基于二维块状亚波长光栅的柱面透镜、柱面反射镜和柱面分束透镜。理论分析中,设计了焦距为6 μm的凸柱面透镜和凹柱面反射镜,仿真得到二者的焦距分别为5.85 μm和5.6μm,两线状会聚光斑光场强度的半高全宽分别为0.82μm和1.08 μm。实际使用中,制备了周期为0.6 μm、焦距为250μm、面积为400 μm×400 μμm的亚波长光栅凸柱面透镜,在600 μm处测得透射光束的线状远场图像,两正交方向光斑光场强度的半高全宽分别为250 μm和680 μm。当改变入射光的偏振方向时,线状光斑的归一化强度保持不变,表明基于二维亚波长光栅的柱面透镜具有低的偏振敏感性。此外,还制备了 1×2柱面分束透镜,并对其衍射特性进行测试。5.提出了基于二维块状亚波长光栅的光束偏转器,理论分析中,设计了面积为7.8μm×7.8 μm、偏转角分量为α=30°（光束在光栅平面内投影与χ轴的夹角）、β=30°（光束与z轴夹角）的光束偏转器,仿真得到光束偏转角α和β分别为31.4°和29.5°。实际使用中,制备了面积为400μm×400 μm、两偏转角分量均为30°的光束偏转器,测量得到两偏转角分量分别为α测=29.5°、β测=29.6°,实现了对平行光束精确的偏转控制。6.与他人合作提出并实现了与亚波长光栅功率分束器混合集成、对称分布的三单元/四单元单行载流子光探测器阵列。在-2V偏压下,测量得到与1×3光栅功率分束器集成的三单元光探测器阵列的最大射频输出功率为11.5 dBm@15 GHz,饱和光电流为70 mA@15 GHz;与1×4光栅功率分束器集成的四单元光探测器阵列的最大射频输出功率为13.1 dBm@15 GHz,饱和光电流为91 mA@15 GHz。和相同结构的单个单行载流子光探测器相比,饱和特性有较大的提升。7.提出了一种由非平行反射镜构成的屋形光学谐振腔,分析了不同区域入射光束的谐振条件,仿真得到顶部反射镜倾角为1°、高度为4.468μm、宽度为14.976μm的屋形谐振腔TE20,1模线宽小于0.008 nm,品质因子不小于1.938×105。与具有相同尺寸参数的平行平面腔相比,屋形谐振腔能够将光场限制在更小的区域,实现了更小的光谱线宽、更高的品质因子和更小的模式体积。此外,还提出一种扩展结构的锥顶形光学谐振腔,并对其谐振特性进行了理论分析。
朱程伟[4]（2020）在《链式混合储能系统均衡控制技术研究》文中研究表明储能系统作为现代电力系统的重要组成部分,其对增强系统供电安全性和可靠性、改善电能质量和稳定电力系统运行起着关键性作用。而利用电力电子技术将不同类型的储能元件进行集成的混合储能系统,由于其综合了功率型与能量型储能元件的优点,在满足不同场景下的功率、容量等需求的同时降低储能系统投资成本,因此得到了广泛使用。在应用混合储能技术的储能系统中,链式储能功率转换系统（Power Conversion System,PCS）拓扑结构由于其模块化、易拓展、输出电压等级高、电能质量好的特性,在中高压应用场合有良好的应用前景。然而,链式混合储能系统（Hybrid Energy Storage System,HESS）在电力系统中的应用存在如下挑战:（1）链节直流侧储能元件与功率器件易故障,直接影响储能系统工作的稳定性与可靠性。（2）蓄电池与超级电容两类储能元件高度耦合使得其链节整体荷电状态（State of Charge,SOC）估计存在困难,影响链式HESS系统控制。（3）在分布式配置链式HESS的情况下,其各系统间的能量均衡等方面难以实现,对分布式系统的安全性与稳定性带来不利影响。因此,本文针对以上三个问题进行研究。首先以直流侧故障状态下的链式HESS的运行状态为研究对象,提出了基于辅助功率环的故障控制策略。将储能单元分为高频充电单元、高频放电单元和高频旁路单元,并研究了三者之间的功率交换关系、单元数量设计以及混合储能拓扑中超级电容的容量设计原则。给出了故障情况下PCS冗余控制系统设计。接下来,基于储能元件等效电路模型建立了混合储能系统的状态空间模型,设计了滑模观测器以实现储能元件SOC估计,并进一步提出了混合储能系统的动态等效荷电状态（Equivalent State of Charge,ESOC）,用以评估其整体的工作状态。最后提出了一种基于模型预测的改进下垂控制,其基于弱通信结构的分布式系统,建立相应的ESOC预测模型、约束条件和目标函数,通过多目标函数得到功率指令序列来改变下垂系数而实现能量均衡控制。所提的故障控制策略、动态ESOC估计和基于模型预测的变下垂控制均通过MATLAB/Simulink仿真平台进行了验证。通过搭建本文所研究的三单元级联的链式HESS硬件实验平台,对其正常工作状态下的工作特性及故障状态下的故障控制策略进行了验证。
高昊昇[5]（2020）在《基于深度学习的无监督单目图像序列深度估计》文中指出深度估计作为计算机视觉领域的一项基础性研究,在自动驾驶、三维视频、增强现实等领域具有广泛应用。单目深度估计具有价格低廉、适用性广等特点,因此近年来逐步成为研究热点。现阶段,深度学习技术在图像分类、目标检测和语义分割等多个领域都取得了显着进步。借助深度模型强大的特征表达能力,大量学者设计了一系列端到端的单目深度估计算法,并在性能上获得明显的提高。但是,现有的方法仍存在某些问题:这些算法大都遵循静态环境假设,忽略实际场景中的动态目标,这会极大限制算法预测单目深度的能力。针对上述问题,本文以无标签的单目图像序列作为训练数据,研究基于深度学习的无监督单目深度估计算法。本文的主要贡献如下:（1）介绍了深度信息的应用场景和获取方法,梳理了深度估计领域的国内外研究现状和现有的一些经典方法,并对该课题现阶段的研究难点进行总结。（2）针对静态场景,设计了一个多任务深度学习模型,同时对单目深度和相机位姿进行预测。在训练阶段,借助针孔相机模型,采用基于图像几何一致性的损失函数对模型进行监督。（3）针对更加普遍的动态场景,本文在静态模型的基础上,引入无监督的光流预测模块,通过比较预测的全光流与相机刚性运动光流,对移动目标进行检测,减轻运动目标对单目深度估计的影响。另外,不同于主流的基于卷积神经网络的光流预测模型,本文采用生成对抗网络对光流进行预测,该模型能够直接从数据分布中学习,有助于提升光流预测的精度和鲁棒性。（4）为衡量本文提出的多任务学习模型在深度估计、光流估计和相机位姿估计三个领域的性能,实验中将它与各自领域现有的主要算法进行对比。最终,三项任务的实验结果表明:与有监督算法相比,本文的无监督算法取得了相当的结果;同时,在深度估计和位姿估计实验中,与其他无监督算法相比,本文方法的性能更优。此外,本文还设计了一系列的消融实验来验证模型改进的合理性和有效性。
李姗姗[6]（2020）在《心理距离视域下职业安全健康合作治理理论与实证研究》文中提出全球经济一体化进程的加快和世界范围贸易、投资自由化以及新技术、新材料、新工艺在现代工业中的应用正在推动职业事故和职业病的类型与数量在诸多发展中国家持续上升,而我国的职业安全健康形势更为严峻。职业安全健康问题涉及每位劳动者、每个家庭的核心权益,是全社会共同关注的重大问题,如何解决现代化工业建设中的职业安全健康问题、突破政府单一治理成效不显着难题成为安全管理领域亟需解决的重大议题。合作治理模式对于跨部门、跨领域的公共问题凸显出极强的适应性和突出的治理成效,构建多主体、多向度的合作互动关系成为现代社会治理职业安全健康问题的必然要求。本研究基于心理距离视域,探析中国职业安全健康合作治理主体、结构与关系,在厘清多主体职业安全健康心理距离概念范畴,剖析职业安全健康合作治理理论基础上,结合质性研究,构建不同层级关系的多维心理距离情境下职业安全健康合作治理理论模型。在此基础上,刻画了多主体交互机理并耦合多主体、多层级间的关系,明晰了职业安全健康合作治理驱动机理。通过问卷调研获取量化数据,运用统计学方法对职业安全健康合作治理多主体交互耦合效度及驱动要素之间的关系进行分析,进而从动态演化逻辑出发,运用系统仿真方法复现多主体随着时间变化对职业安全健康合作治理演化趋势。最后,基于实证和仿真结果针对性地设计了多主体职业安全健康合作治理助推策略。具体研究内容及结论如下:一是心理距离视域下多主体职业安全健康合作治理理论建构。（1）确定了职业安全健康合作治理八类主体角色并对其权力、行为、责任边界进行了界定,从强关系层、相关层、弱关系层三个层级对不同主体的职能进行定位。（2）在此基础上,依据心理距离理论,从事件心理距离、主体间心理距离、层级间心理距离分别对多主体职业安全健康亲疏关系进行剖析。（3）依据耦合效应提出了“初级合作治理-成长合作治理-规范合作治理-理想合作治理”演化路径。二是职业安全健康合作治理多主体交互模型构建及量化研究。（1）通过质性研究厘清了职业安全健康合作治理多主体交互机理,从“交互形式-交互主导性-交互强度-交互持续性”四个层面对主体间的交互现状进行分析,研究发现,主体间的交互水平整体偏弱,主体之间未呈现良好互动。（2）交互主体心理距离亲疏关系整体呈现趋近态势,其中交互主体对职业安全健康事件处于咫尺关系（M=2.38）,主体间与层级间心理距离整体处于亲近状态。（3）进一步地,不同主体与不同层级间耦合度偏低,合作程度处于“成长合作治理”阶段。三是职业安全健康合作治理驱动模型构建及实证分析。基于质性分析构建了囊括主体心理因素、环境因素以及心理距离的职业安全健康合作治理驱动框架。实证分析结果显示,（1）不同主体职业安全健康合作治理处于中等偏上水平,且原始型合作治理意愿最高。年龄小于20岁、离异、月收入高于5万、家庭月收入高于20万、学历水平在小学及以下、工作年限在3-5年之间、住宅面积在120-150m2区间内、家庭成员数为6人以上、政治面貌为民主党派、身份特征为市场主体的职业安全合作治理意愿较低。（2）主体心理因素中的经济性目标、安全性目标、政治性目标、信任成本、社会信任、个体责任感和社会责任感均对职业安全健康合作治理具有显着的预测作用。（3）事件心理距离、主体间心理距离、层级间心理距离在主体心理因素各个变量和职业安全健康合作治理间的中介效应均显着。（4）环境因素中的政策类型、政策普及、政策识别、国民经济、收入水平、资金投入、渠道多样、技术支持、信息共享、文化氛围、社会舆论、道德规范对主体心理因素与职业安全健康合作治理间关系的调节效应路径显着。四是职业安全健康合作治理多主体系统仿真分析。基于复杂适应系统理论和神经网络模型构建了多源类信息和耦合强度控制下的多主体职业安全健康合作治理交互学习系统,运用系统仿真方法,复现在不同要素影响下多主体随着时间变化对职业安全健康合作治理演化趋势。仿真结果显示,（1）在多源类信息交互干预下,多主体对职业安全健康的心理距离迅速缩聚,职业安全健康合作治理水平迅速增高,且政策环境干预对主体间合作治理的达成最有效。（2）在不同耦合强度情境下,高值高耦合状态下的不同主体对职业安全健康合作治理的心理距离缩聚最快,并能快速促进职业安全健康合作治理的实现;低值高耦合状态下的不同主体对职业安全健康合作治理会出现延迟;高值低耦合状态下的不同主体对职业安全健康合作治理呈现先上升后下降趋势;低值低耦合状态下的不同主体对职业安全健康合作治理水平与达成合作的速度均处于最低水平。（3）基于主体差异性,八类异质性主体在多源类综合因素影响下其职业安全健康合作治理水平均呈现波动上升趋势,具体地,在高值高耦合控制器下,用人单位和劳动者、用人单位和市场主体、用人单位和医疗机构、用人单位和新闻媒体、政府和市场主体、政府和医疗机构、市场主体和医疗机构、新闻媒体和医疗机构之间的交互粘合度明显提升,政府和用人单位呈现“一致化”高交互状态;在高-低型低耦合控制器下,政府和社会组织、政府和社会公众、用人单位和社会公众、市场主体和社会公众、医疗机构和社会公众之间交互呈现明显的劣化态势,市场主体和新闻媒体、市场主体和社会组织之间交互始终处于“隔阂”状态;在低值高耦合控制器下,劳动者和新闻媒体、劳动者和社会组织、新闻媒体和医疗机构、社会组织和社会公众之间的交互粘合度不断增强,劳动者和医疗机构呈现“一致性”高交互状态,劳动者和社会公众、新闻媒体和社会公众呈现高劣化交互态势。最后依据质化分析与量化分析结果,构建了多主体职业安全健康合作治理助推体系,分别从主体心理因素、情境因素、多维心理距离、多主体交互耦合与自身行为等方面提出了职业安全健康合作治理助推策略,为有效实现不同主体间的合作治理提供借鉴。该论文有图126幅,表108个,参考文献298篇。
杨双鸣[7]（2019）在《多层次类脑计算的关键问题研究》文中指出类脑计算是指借鉴大脑信息处理机制的新型计算范式,包含硬件实现、计算架构与模型算法在内的多个层面。类脑计算一方面有利于从模型计算角度理解大脑信息处理机制,另一方面有利于开发新一代超级计算系统。神经科学的研究表明,人脑不同时空尺度下的不同层次神经信息处理机制对于认知活动存在不同水平的影响。目前类脑计算依然停留在脉冲神经网络、深度学习等层面的研究,而依据不同层次人脑工作机制的类脑计算研究还比较缺乏。本文依据大脑的工作模式研究跨层次类脑计算的模型、架构和实现问题,通过刻画神经细胞、神经网络与神经核团层次的计算特征和数字实现的模式,逐步构建多层次类脑计算,实现大规模类脑计算系统,以研究具有自学习能力的多脑区目标识别、运动控制、多模态学习、决策等认知功能以及运动障碍性疾病的发病机制。研究内容包括:（1）提出了一种融合不同层次神经信息处理机制的类脑计算构架。该构架借鉴人脑跨尺度的信息处理机制,采用数字神经形态工程学方法,连接神经细胞层次与神经核团层次,给出了类脑计算的有效体系结构框架,实现了兼具自学习能力、强大算力以及多层次神经信息处理机制的类脑计算系统。（2）提出了融合细胞层次的类脑计算模式。构建一种具有硬件成本效益的多间室神经元模型CMN,复现真实神经元非线性动力学行为;提出该模型的高性能实现技术,降低硬件开销,计算速度提升35.14%;设计了基于该模型的新型可扩展计算架构及路由算法,兼具生理可信性、强大计算能力与自学习能力。（3）提出了融合网络层次的类脑计算模式。设计了基于类脑学习机制的多种突触可塑性的FPGA实现方法;实现中枢模式发生器（Central Pattern Generator,CPG）,完成机器人的基础二足步态控制;结合神经元异质性、网络相干共振机制,提出神经元网络模型及计算架构,实现了融合网络层次机制的类脑计算。（4）提出了融合核团层次信息处理机制的类脑计算模式。构建了一种具有硬件成本效益的多核团协作神经网络模型,可准确产生多核团神经网络的实时脉冲活动。针对多类型动作电位事件并发的异步通信问题,提出了一种新的使用突触事件的基于地址事件表达策略的路由器架构MSIP与路由算法IMP,可支持类脑多核团协作机制。（5）根据所提出的多层次类脑计算模式,设计了一种新型可扩展的分层异构多核非冯·诺依曼架构,并基于该架构实现大规模类脑计算系统BiCoSS,完成了兼容多种类脑模型算法的大规模类脑实时计算,系统功率密度相比GPU提升2.8k倍。通过构建基于多脑区模型的类脑计算,探索了跨脑区的多种应用,其中包括基于视觉通路无监督学习的目标识别、基于基底核强化学习机制的决策、基于小脑监督学习机制的运动控制、基于海马-前额叶皮层机制的多模态学习、以及丘脑-皮层回路中的运动障碍疾病机制研究,揭示了BiCoSS具有自学习机制的多类型认知融合的优势。
栗三一[8]（2018）在《城市污水处理过程优化决策与智能控制方法研究》文中研究表明污水处理过程由于包含众多微生物反应和复杂的物理化学反应,是一个具有强非线性、耦合性、不确定性和时变性的系统。这些特性使得污水处理过程难以有效控制,其过程模型的建立和关键参数的优化存在诸多难点,出水水质受到影响。同时,我国污水处理厂普遍存在电能消耗比高、运行成本大的现象。本文以抑制出水水质超标、实现污水出水水质达标的情况下降低能耗为研究目标,开展污水处理过程智能优化控制及智能决策控制方法的研究。为了实现污水处理过程的节能降耗,研究将智能优化控制方法用于控制污水处理过程。针对污水处理过程具有的复杂非线性特性,采用分层递阶控制结构设计污水处理过程优化控制方案,结构包含建模层、优化层和跟踪控制层。建模层建立优化目标模型;优化层实现对目标变量的优化,获得关键变量的优化设定值;跟踪控制层实现对关键变量设定值的跟踪控制。在深入分析污水处理过程特点的基础上,建模层采用前馈神经网络建立优化目标模型;优化层以能耗、水质为优化目标,以第五分区溶解氧和第二分区硝态氮浓度设定值为决策变量设计多目标优化方案;控制层采用模糊控制对溶解氧和硝态氮进行跟踪控制。智能优化控制动态调节参数设定值可以有效降低能耗,然而并不能解决污水处理出水氨氮、总氮峰值超标的问题,为了抑制出水氨氮、总氮峰值,本文进一步研究将智能优化控制与决策控制相结合,以实现出水水质完全达标的基础上降低能耗的目标。主要研究内容如下:（1）基于互信息的前馈神经网络权值初始化方法研究由于污水处理过程变量具有强耦合性和非线性,优化模型采用前馈神经网络方法建立。针对前馈神经网络容易陷入局部极优、收敛速度慢的问题,本文提出一种基于互信息的前馈神经网络权值初始化方法。该算法主要依据三个理论:1)如果初始权值靠近全局最优点,则任何梯度类算法都可以使权值向全局最优点逼近;2)具有最优权值的网络可以充分反映输入变量与输出变量之间的关系;3)合理的限制初始权值的范围可以有效缩短收敛时间。该算法使用互信息衡量输入变量中包含有用信息的多少,根据信息分布进行权值初始化,而且计算了权值取值范围,使网络更快更好的收敛。实验表明该方法可以有效避免网络陷入局部极优,并且可以保证收敛速度。（2）基于敏感度和互信息的神经网络结构调整算法研究神经网络的结构对网络性能有着重要的影响:网络规模过小则不能有效解决问题;网络规模过大则会出现过拟合现象,导致泛化能力变差。对于污水处理过程建模,最佳网络结构是未知的,为了确定合适的网络结构,本文提出基于敏感度和互信息的网络结构调整机制（a hybrid constructing and pruning strategy,HCPS）。HCPS使用互信息衡量隐含层神经元之间的相关性,互信息过高的两个隐含层神经元有着相似的信息处理能力,可以合并为一个神经元。HCPS还使用敏感度分析隐含层神经元对网络输出的贡献度,充分利用了网络层内和层间信息来调整网络结构,以获得有效简洁的网络结构。实验结果表明HCPS算法可以在获得较好网络精度的情况下获得更简洁的网络结构,有效提高了污水处理过程建模的精度。（3）基于多目标动态优化的污水处理智能优化控制研究由于污水处理过程是一个时变、非线性系统,且能耗和水质为两个相互矛盾的优化目标,因此污水处理过程优化控制是一个动态多目标优化控制问题。针对污水处理过程的不规律变化特性,本文提出一种基于记忆的动态多目标优化算法（density and memory based NSGA2,NSGA2-DM）。NSGA2-DM建立一个记忆库用于存放中心解和与之对应的环境变量值,当环境发生变化时根据记忆产生初始种群。在遗传阶段,NSGA2-DM根据每一个解在目标空间内的密度计算该解的稀疏度,将稀疏度最低的解定义为稀疏解。在每次遗传过程都在稀疏解周围进行局部搜索,同时采用极限优化局部搜索策略和随机局部搜索策略来提高解的质量和收敛速度。实验结果表明该方法可以有效处理动态随机系统,有较好的优化精度和速度。将该算法应用于污水处理过程控制有效降低了能耗。（4）污水处理过程智能决策控制研究为了实现污水处理过程的节能降耗并且抑制出水水质超标,本文将智能优化控制与决策控制相结合提出污水处理过程智能决策控制方法。首先使用神经网络建立出水氨氮(SNH,e)和出水总氮(SNtot,e)预测模型;然后使用动态优化算法对能耗和水质进行优化,结合预测模型从Pareto解中选取合适的解作为溶解氧和硝态氮浓度设定值;最后根据预测模型的输出判断SNH,e和SNtot,e是否会超标。如果超标,则使用模糊控制方法对外部碳源和内回流量（Qa）进行控制,抑制峰值。如果不超标则使用模糊控制器控制Qa和曝气量对设定值进行跟踪控制。实验结果表明智能决策控制可以完全抑制出水超标,并且能耗相比于其它抑制算法有明显降低。
郗欣甫[9]（2018）在《多色多绒高簇绒地毯织机提花控制技术研究》文中进行了进一步梳理多色多绒高簇绒技术的推出是簇绒地毯工艺发展史上的一次飞跃,利用该技术生产的多色多绒高簇绒地毯色彩更加细腻、花型纹理更加清晰,进一步推动了簇绒地毯产业的发展。国际上主流的多色多绒高簇绒地毯的颜色能够做到6种,绒高可设定为1-16mm内的任意值（即“无限绒高”）,但是目前多色多绒高簇绒地毯的图案分辨率都很难达到1针,而且生产效率也相对较低,制约簇绒地毯织机的产品质量以及生产效率的因素主要有三点:一是提花控制系统中单个执行部件与纱线的“刚-柔”动态耦合关系,在执行部件的运行过程中机械零件如提花罗拉、铝辊、针排等对纱线的速度以及张力进行作用,直接影响纱线的固有特性,其中针排横移系统的动态性能对纱线振动的影响尤为明显;二是多电机针迹控制系统的同步能力,针排横移系统控制针排按照设定的运动曲线进行运动,进基布出毯系统控制基布的张力以及针密,两者的协同配合形成了多色多绒高簇绒地毯毯面上的针迹,多电机针迹控制系统的协同效果影响了毯面上的针脚位置以及针密的精度;三是大规模电子罗拉纱线喂入系统的控制精度以及同步能力,纱线喂入系统根据主轴信号实时调整电子罗拉的速度,动态地实现对喂纱量以及纱线张力的控制。本文围绕影响多色多绒高簇绒地毯图案精度以及生产效率的因素,针对提花控制系统中纱线的非线性振动特性、针排横移系统的动态性能、多电机针迹控制系统的同步能力以及大规模电子罗拉纱线喂入系统的同步控制策略等问题开展了研究:首先,本文对多色多绒高簇绒地毯织机提花控制系统的控制对象-高旦束粘弹性纱线的动态力学行为进行了研究。在簇绒地毯的织造过程中高旦束粘弹性纱线兼有弹性固体和粘性流体的变形特征,存在张力突变和变形延时的传递特性。针对高旦束纱线的粘弹性特点,本文基于改进型线性粘弹性方法和非线性粘弹性方法建立了纱线本构模型,并通过实验验证了模型的有效性。针对纱线在高速运行的状态下对外界的干扰十分敏感的问题,比如针排横移系统的振动、提花电子罗拉速度的波动、提花控制系统中的多电机同步运动效果等都会导致纱线轴向运动速度以及张力的变化,对粘弹性纱线束的振动特性进行了深入研究,通过分析得出纱线张力以及速度的变化对纱线的振动有很大的影响,确定了提升簇绒地毯花型图案分辨率的关键在于精确喂纱和动态张力的精确控制。在对纱线动态特性进行深入研究的基础上,本文针对纱线振动的激励源-针排横移系统展开了振动控制技术研究,建立了簇绒地毯织机针排横移系统的数学模型,根据系统的频域特性对系统进行了校正补偿,并且针对系统特定的谐振点设计双T型陷波滤波器。为了能够实际应用,采用不同的方法对陷波滤波器进行离散化处理,并进行对比分析:采用零阶保持器和一阶保持器进行离散化都会存在一定的增益和相位裕量畸变,而预变形双线性逼近法在频域效果上更加贴近于连续陷波滤波器的控制效果。通过模型仿真以及实验验证了本方法对针排横移系统的固有振动频率有良好的抑制效果,系统振动幅值大幅下降,可以预测此方法也可应用于纱线振动抑制以及提花罗拉部件等其他执行机构的振动抑制。在单个执行机构振动得到抑制、动态性能得到提升的情况下,考虑多个电机精确位置控制问题,针对多色多绒高簇绒地毯织机提花控制系统中的多电机针迹控制问题,提出了基于人群搜索算法的SOA-PID自整定控制策略,简化了PID控制器整定程序,提高参数的优化效果,进而提高多电机动态响应能力和跟踪精度。为了能够达到快速消除同步误差的目的,结合小波神经网络对任意函数逼近精度以及较强的学习能力,设计了一种基于小波神经网络的速度补偿器,并与固定增益的补偿器进行了实验对比分析,结果表明采用小波神经网络智能控制算法可以获得较强的同步跟踪能力以及鲁棒性,能够提升多电机针迹控制系统的同步精度,进而准确地控制簇绒针脚位置以及毯面针密。在多色多绒高簇绒地毯毯面针迹得到快速精确控制后欲提高提花控制系统的控制精度以及生产效率,需要对纱线喂入系统进行多电机协同控制。尽管本文针对多电机伺服系统的同步控制策略提出了两种高性能的智能控制算法,但此类算法相对比较复杂,运算量也相对较大,并且随着伺服轴数量的增加对控制器以及控制网络硬件性能会提出非常高的要求。由于提花电子罗拉数量众多,为了分析解决大规模电子罗拉纱线喂入系统的控制精度以及同步能力问题,本文建立了提花电子罗拉群控耦合系统的动力学模型,结合簇绒地毯织机提花控制系统在实际生产过程中的工艺要求,考虑以最小的代价牵引控制节点使系统达到控制目标,提出了电子罗拉群控耦合系统的分群牵引同步控制策略。通过仿真分析得出采用所提出的分簇牵引同步控制策略,系统中的各个节点能够快速地收敛于设定的同步状态。提花电子罗拉群控耦合系统动力学模型的建立以及分簇牵引同步控制策略的提出对提高多色多绒高簇绒地毯的分辨率提供了理论基础。本文围绕多色多绒高簇绒地毯织机提花控制系统的提花控制精度和生产效率开展了一系列的理论和实验研究,提出的相关控制技术能够有效地提升相关控制精度和生产效率,可为国内高效、高精度簇绒地毯织机的设计制造以及工艺开发提供理论指导。
谢骐宇[10]（2018）在《多波束卫星通信系统中的物理层安全传输算法设计与实现》文中提出卫星通信随着科技的高速进步,多波束天线技术得到了广泛的发展与实际应用。然而,在卫星网络发展过程中出现的信息安全问题日益凸显。所以,建立一个安全系数高的多波束卫星网络对于卫星通信发展至关重要。由于计算机不断提高自身的运算能力,基于传统的计算量的加密方式将会面临巨大的挑战,此外天线网络的分布式结构和自组织特性使得密钥管理和分配难以实现。目前,物理层安全技术在通信领域有了广泛的应用,特别是在依赖于多天线系统信道的差异性、随机性以及互易性和波束成型、天线选择、人工噪声辅助等策略提高网络安全性方面取得了巨大的成果,在对系统安全性进行显着提升的同时,也能满足一定的带宽、功率、设计复杂度和开销等条件。物理层安全是一种信息论意义上的安全,它从网络协议栈的最低层来完成加密操作,能很好地起到保密通信的作用。论文基于多波束卫星通信网络应用场景,对其物理层安全加密技术进行研究:首先对该系统网络进行了需求分析,给出了一种基于三维Lorenz混沌系统来产生密钥对信号进行幅相变换和星座置乱的物理层安全算法,该算法充分利用混沌序列对初始值的敏感性,通过引入混沌加密密钥来置乱星座点位置,使传输信号失去调制方式的特征信息,避免调制方式信息泄露带来的安全风险,实现了更高的安全性。对该算法的设计实现流程进行研究,画出了该算法的设计实现流程图,并对算法中的各个模块进行了具体地设计实现。然后对该物理层安全传输算法进行了仿真验证,从灵敏性、有效性、可靠性、以及对调制方式的识别等方面对该算法进行了仿真评估,探讨了该算法对通信系统性能的具体影响,并对比了该算法和基于一维Logistic混沌系统产生密钥进行幅相变换的算法的误比特率性能。分析结果表明,本算法在确保通信系统性能的前提下,能够对调制方式等信息进行有效地保护,安全性能很高,在通信领域有着远大前景。最后通过搭建一个通信系统平台来对算法进行实验验证,将算法下载到板子上进行了测试,并对整个系统消耗的硬件资源进行了评估。实验结果表明了算法的有效性,并且算法占用的硬件资源较少。
二、LOCAL STABILITY AND BIFURCATION IN A THREE-UNIT DELAYED NEURAL NETWORK（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、LOCAL STABILITY AND BIFURCATION IN A THREE-UNIT DELAYED NEURAL NETWORK（论文提纲范文）
（1）40 GHz锁模皮秒激光信号源关键技术与应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩写词索引 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 光通信 |
| 1.1.2 量子通信 |
| 1.1.3 发展需求 |
| 1.2 锁模脉冲信号源 |
| 1.2.1 研究进展 |
| 1.2.2 锁模技术概述 |
| 1.3 全光时钟提取 |
| 1.4 量子光通信信号源 |
| 1.4.1 单光子信号源 |
| 1.4.2 纠缠光子信号源 |
| 1.5 面临的新问题 |
| 1.6 本文的主要研究工作 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 锁模激光器理论 |
| 2.1.1 被动锁模 |
| 2.1.2 主动锁模 |
| 2.1.3 有理数锁模 |
| 2.2 脉冲光信号的测量与时钟提取原理 |
| 2.2.1 脉冲形状的自相关测量 |
| 2.2.2 信号抖动的互相关测量 |
| 2.2.3 全光时钟提取 |
| 2.3 量子光源的理论描述 |
| 2.3.1 单光子源 |
| 2.3.2 光量子纠缠源 |
| 2.4 本章小节 |
| 3 被动锁模光纤环形激光器 |
| 3.1 基于SOA非线性偏振旋转的被动锁模激光器 |
| 3.1.1 实验系统与原理概述 |
| 3.1.2 EDFA和 SOA的增益特性 |
| 3.1.3 基频率锁模与脉冲波形 |
| 3.2 被动锁模光纤激光器中的调Q脉冲和矩形脉冲 |
| 3.2.1 实验系统简介 |
| 3.2.2 调Q脉冲和矩形脉冲 |
| 3.2.3 矩形脉冲的演化 |
| 3.3 光纤激光器系统偏振态的控制与稳定 |
| 3.3.1 高速稳偏器原理 |
| 3.3.2 稳偏器三单元控制的必要性 |
| 3.3.3 稳偏器的精度和响应时间 |
| 3.3.4 稳偏器的应用效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 40 GHz主动锁模皮秒信号源的产生与全光时钟提取 |
| 4.1 主动锁模光纤环形激光器 |
| 4.1.1 实验系统与原理概述 |
| 4.1.2 调制频率对锁模脉冲的影响与精确基频获取 |
| 4.1.3 锁模皮秒激光信号源的测量 |
| 4.2 高阶主动锁模皮秒激光信号源 |
| 4.2.1 5-11 GHz有理数谐波锁模 |
| 4.2.2 40 GHz量级主动锁模实验结果 |
| 4.3 高速PRBS数据的全光时钟提取 |
| 4.3.1 全光时钟提取实验系统 |
| 4.3.2 12 GHz时钟提取实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于锁模皮秒激光源的量子光源制备 |
| 5.1 单光子源的制备 |
| 5.1.1 实验系统与原理概述 |
| 5.1.2 弱脉冲中平均光子数的分布 |
| 5.1.3 单光子源制备实验结果与分析 |
| 5.2 纠缠态量子光源的制备 |
| 5.2.1 纠缠态制备实验系统 |
| 5.2.2 基于BBO晶体的倍频和参量下转换 |
| 5.2.3 纠缠态的测量实验结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究成果 |
| 6.2 下一步拟进行的工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）空间变负载磁浮隔振系统建模及主动抑振控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题背景 |
| 1.1.3 课题研究目的及意义 |
| 1.2 空间振动抑制与隔离系统研究现状 |
| 1.2.1 被动隔振系统研究现状 |
| 1.2.2 主动隔振系统研究现状 |
| 1.2.3 主被动混合隔振系统研究现状 |
| 1.3 主动隔振系统关键技术及方法研究现状 |
| 1.3.1 主动隔振系统驱动方法 |
| 1.3.2 主动隔振系统力学模型构建方法 |
| 1.3.3 主动隔振系统运动耦合解耦方法 |
| 1.3.4 主动隔振系统先进抑振控制方法 |
| 1.4 国内外研究现状分析 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 空间变负载磁浮隔振系统模型建立及状态估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空间六维磁浮隔振系统简介 |
| 2.3 变负载磁浮隔振系统耦合模型建立 |
| 2.3.1 考虑负载变化的隔振系统运动学建模 |
| 2.3.2 变负载磁浮隔振系统耦合动力学建模及分析 |
| 2.4 空间磁浮隔振系统运动状态测量与估计策略 |
| 2.4.1 基于光学相对传感器阵列的位姿信息解算 |
| 2.4.2 基于惯性传感器阵列的加速度信息解算 |
| 2.4.3 基于多源信息的运动状态融合与估计策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 变负载磁浮隔振系统状态解耦与非线性驱动力协调方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 变负载六维隔振系统状态耦合解析解耦方法 |
| 3.2.1 六维隔振系统耦合问题描述 |
| 3.2.2 基于逆系统的状态解耦方法 |
| 3.2.3 六维隔振系统动力学模型可逆性证明 |
| 3.2.4 六维隔振系统状态解析解耦研究 |
| 3.3 变负载六维隔振系统状态耦合自解耦方法 |
| 3.3.1 神经网络与基于神经网络的逆系统 |
| 3.3.2 基于神经网络逆系统的隔振系统耦合自解耦 |
| 3.4 隔振系统非线性冗余驱动力协调方法 |
| 3.4.1 协调优化目标与约束条件分析 |
| 3.4.2 电磁多场耦合等效模型估计 |
| 3.4.3 非线性驱动力最优协调问题求解 |
| 3.5 系统解耦与协调驱动的分析及实现 |
| 3.5.1 磁浮隔振系统耦合问题分析 |
| 3.5.2 磁浮隔振系统解耦方法实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多源信息的隔振系统抑振控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 隔振系统性能定义与控制目标分析 |
| 4.2.1 多扰动下单自由度隔振系统模型建立 |
| 4.2.2 扰动分析与参数定义 |
| 4.2.3 性能指标与控制目标分析 |
| 4.3 面向单自由度抑振系统的多目标主动抑振控制策略 |
| 4.3.1 多扰动源下的单自由度振动抑制分析 |
| 4.3.2 基于混合范数性能指标的多目标控制律设计 |
| 4.4 基于多源信息的六自由度主动抑振控制策略 |
| 4.4.1 固定前馈补偿控制律设计 |
| 4.4.2 振动自适应补偿控制律设计 |
| 4.4.3 六自由度隔振系统主动抑振控制策略分析与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 空间磁浮隔振系统样机研制与振动抑制实验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 空间磁浮隔振系统与地面零重力模拟装置研制 |
| 5.2.1 机械结构与零重力模拟装置简介 |
| 5.2.2 运动状态测量系统设计 |
| 5.2.3 电磁隔振单元驱动系统设计 |
| 5.2.4 控制系统设计 |
| 5.3 运动状态测量仿真与实验验证 |
| 5.3.1 相对位姿状态估计实验验证 |
| 5.3.2 加速度状态估计实验验证 |
| 5.3.3 角加速度状态估计实验验证 |
| 5.4 非线性冗余驱动协调实验验证 |
| 5.4.1 电磁多场耦合等效模型估计方法验证 |
| 5.4.2 冗余驱动力协调方法实验验证与分析 |
| 5.5 变负载工况状态耦合解耦实验验证 |
| 5.5.1 径向基神经网络逆系统建立实验验证 |
| 5.5.2 变负载耦工况多自由度解耦实验验证 |
| 5.6 基于多源信息的隔振系统主动抑振控制实验验证 |
| 5.6.1 多目标控制方法验证与分析 |
| 5.6.2 基于多源信息的主动抑振控制方法验证与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）光通信系统中亚波长光栅分束器及屋形谐振腔的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 论文研究的意义 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 亚波长光栅的研究进展及应用 |
| 2.1 基于亚波长光栅的高反射镜 |
| 2.2 基于亚波长光栅的抗反射表面 |
| 2.3 基于亚波长光栅的光波导 |
| 2.4 基于亚波长光栅的偏振控制器件 |
| 2.5 基于亚波长光栅的相位控制器件 |
| 2.6 基于亚波长光栅的耦合器 |
| 2.7 基于亚波长光栅的滤波器 |
| 2.8 亚波长光栅的应用前景 |
| 2.9 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 亚波长光栅的严格耦合波分析法及器件设计方法 |
| 3.1 周期结构亚波长光栅的严格耦合波分析法 |
| 3.1.1 一维条形周期结构亚波长光栅的严格耦合波分析 |
| 3.1.2 二维块状周期结构亚波长光栅的严格耦合波分析 |
| 3.2 基于亚波长光栅的光学器件设计方法 |
| 3.2.1 基于一维条形亚波长光栅的器件设计 |
| 3.2.2 基于二维块状亚波长光栅的器件设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 一维亚波长光栅分束器的研究 |
| 4.1 基于一维亚波长光栅的功率分束器 |
| 4.1.1 透射光为平行光束的功率分束器 |
| 4.1.2 基于一维亚波长光栅的合束器 |
| 4.1.3 透射光为会聚光束的功率分束器 |
| 4.1.4 一维条形亚波长光栅双焦透镜 |
| 4.2 基于一维亚波长光栅的偏振分束器 |
| 4.2.1 偏振分束器模型 |
| 4.2.2 偏振分束器的结构设计 |
| 4.2.3 偏振分束器的仿真验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 二维亚波长光栅分束器的研究 |
| 5.1 基于二维亚波长光栅的1×N功率分束器 |
| 5.1.1 具有会聚功能的透射型1×N功率分束器模型 |
| 5.1.2 1×N功率分束器的结构设计 |
| 5.1.3 1×N功率分束器的仿真验证 |
| 5.1.4 一种1×9功率分束器 |
| 5.2 基于二维亚波长光栅的柱面透镜、柱面反射镜 |
| 5.2.1 柱面透镜和柱面反射镜模型 |
| 5.2.2 柱面透镜和柱面反射镜的设计与仿真 |
| 5.2.3 柱面透镜的实验验证 |
| 5.3 基于二维亚波长光栅的柱面分束透镜 |
| 5.4 基于二维亚波长光栅的光束偏转器 |
| 5.4.1 光束偏转器模型及光束控制机理 |
| 5.4.2 光束偏转器的性能仿真 |
| 5.4.3 光束偏转器的实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 光栅功率分束器与光探测器阵列集成的研究 |
| 6.1 单行载流子光探测器原理 |
| 6.2 与亚波长光栅功率分束器集成的光探测器阵列结构 |
| 6.3 1×N光栅功率分束器的设计与制备 |
| 6.4 集成光探测器阵列的设计与制备 |
| 6.5 集成光探测器阵列的性能测试 |
| 6.5.1 暗电流测试 |
| 6.5.2 频率响应特性测试 |
| 6.5.3 交流饱和特性测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 屋形光学谐振腔的研究 |
| 7.1 一种屋形光学谐振腔 |
| 7.1.1 屋形谐振腔的结构及分析 |
| 7.1.2 屋形谐振腔的模式特性 |
| 7.2 一种锥顶形光学谐振腔 |
| 7.2.1 锥顶形谐振腔结构及分析 |
| 7.2.2 锥顶形谐振腔的模式特性 |
| 7.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及申请的专利 |
| 学术论文 |
| 申请专利 |
（4）链式混合储能系统均衡控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合储能PCS拓扑 |
| 1.2.2 链式变换器故障控制策略 |
| 1.2.3 储能系统SOC估计 |
| 1.2.4 储能系统分布式控制技术 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 链式HESS故障均衡控制策略研究 |
| 2.1 带辅助功率环的链式混合储能系统拓扑与工作原理 |
| 2.1.1 链式混合储能系统拓扑结构 |
| 2.1.2 功率正交分解理论 |
| 2.1.3 双频载波移相PWM调制策略 |
| 2.2 故障状态下链式HESS工作状态分析 |
| 2.2.1 ADCF故障状态下链式储能系统运行模式 |
| 2.2.2 基于辅助功率环的功率交换分析 |
| 2.2.3 故障状态下链式系统各类型储能单元数分析 |
| 2.3 链式HESS故障控制策略设计 |
| 2.3.1 超级电容容量参数设计 |
| 2.3.2 故障控制系统设计 |
| 2.4 仿真结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于滑模观测器的链式混合储能系统SOC估计 |
| 3.1 储能元件等效电路模型 |
| 3.1.1 蓄电池等效电路模型 |
| 3.1.2 超级电容等效电路模型 |
| 3.2 基于滑模观测器的混合储能系统SOC估计 |
| 3.2.1 滑模观测器基本原理 |
| 3.2.2 滑模观测器结构设计 |
| 3.2.3 ESOC的静动态分析 |
| 3.2.4 基于滑模观测器的动态ESOC估计结构 |
| 3.3 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 分布式混合储能系统ESOC均衡控制研究 |
| 4.1 分布式混合储能系统控制原理及结构 |
| 4.2 基于模型预测的ESOC均衡控制 |
| 4.2.1 模型预测控制 |
| 4.2.2 基于模型预测的下垂控制 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 链式HESS硬件平台设计 |
| 5.1 系统的硬件电路设计 |
| 5.1.1 主电路模块 |
| 5.1.2 核心控制电路模块设计 |
| 5.1.3 隔离驱动电路 |
| 5.1.4 信号调理电路设计 |
| 5.2 链式HESS实验平台控制策略实现 |
| 5.2.1 主程序设计 |
| 5.2.2 中断程序设计 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（5）基于深度学习的无监督单目图像序列深度估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 深度信息的应用 |
| 1.1.2 深度信息的获取 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多视角深度估计 |
| 1.2.2 双目深度估计 |
| 1.2.3 单目深度估计 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相机几何模型 |
| 2.3 深度学习基础 |
| 2.3.1 全卷积网络 |
| 2.3.2 深度残差网络 |
| 2.3.3 生成对抗网络 |
| 2.3.4 批量归一化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 静态场景下的无监督单目深度估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型框架 |
| 3.3 深度网络Depth Net |
| 3.4 相机位姿网络Pose Net |
| 3.5 基于光流的图像重构 |
| 3.6 损失函数 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 动态场景下的无监督单目深度估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型框架 |
| 4.3 光流网络Flow Net |
| 4.3.1 全卷积结构的Flow Net-fcn |
| 4.3.2 生成对抗网络结构的Flow Net-gan |
| 4.4 移动目标检测 |
| 4.5 损失函数 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 KITTI数据集介绍 |
| 5.3 模型训练 |
| 5.4 深度估计实验结果及分析 |
| 5.5 光流估计实验结果及分析 |
| 5.6 相机位姿估计实验结果及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）心理距离视域下职业安全健康合作治理理论与实证研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 合作治理相关概念及应用研究 |
| 2.2 职业安全健康合作治理理论研究 |
| 2.3 职业安全健康心理距离相关研究 |
| 2.4 职业安全健康合作治理影响因素的相关研究 |
| 2.5 文献系统性评析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 心理距离视域下职业安全健康合作治理理论基础 |
| 3.1 职业安全健康合作治理主体权力、行为、责任边界分析 |
| 3.2 多主体职业安全健康心理距离概念及结构分析 |
| 3.3 职业安全健康合作治理主体交互分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 心理距离视域下职业安全健康合作治理理论体系建构 |
| 4.1 关键研究变量的质性分析 |
| 4.2 心理距离视域下职业安全健康合作治理理论模型构建 |
| 4.3 职业安全健康合作治理多主体交互模型建构 |
| 4.4 职业安全健康合作治理驱动模型建构与假设提出 |
| 4.5 心理距离视域下职业安全健康合作治理综合模型建构 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 心理距离视域下职业安全健康合作治理相关研究量表开发与数据收集 |
| 5.1 研究量表的设计与开发 |
| 5.2 正式调研与样本情况 |
| 5.3 正式量表的检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 职业安全健康合作治理多主体交互实证分析 |
| 6.1 不同主体交互现状分析 |
| 6.2 交互主体心理距离亲疏分析 |
| 6.3 交互耦合分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 职业安全健康合作治理驱动机理实证分析 |
| 7.1 职业安全健康合作治理现状及差异性分析 |
| 7.2 职业安全健康合作治理及其驱动因素的相关性分析 |
| 7.3 职业安全健康合作治理直接驱动效应分析 |
| 7.4 心理距离的中介效应分析 |
| 7.5 环境因素的调节效应分析 |
| 7.6 职业安全健康合作治理驱动模型变量关系假设检验 |
| 7.7 本章小结 |
| 8 心理距离视域下多主体职业安全健康合作治理系统仿真研究 |
| 8.1 心理距离视域下职业安全健康合作治理多主体系统仿真模型建构 |
| 8.2 多源类信息干预机制下职业安全健康合作治理仿真 |
| 8.3 基于耦合强度的多主体职业安全健康合作治理仿真 |
| 8.4 基于主体差异的职业安全健康合作治理仿真研究 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 心理距离视域下多主体职业安全健康合作治理助推策略 |
| 9.1 多主体职业安全健康合作治理助推策略总体思路 |
| 9.2 基于主体心理因素的多主体合作治理助推策略 |
| 9.3 基于情境因素的多主体合作治理助推策略 |
| 9.4 基于多维心理距离的多主体合作治理助推策略 |
| 9.5 基于多主体交互耦合与自身行为促进助推策略 |
| 9.6 本章小结 |
| 10 研究结论与展望 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 主要创新点 |
| 10.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）多层次类脑计算的关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 大脑的多层次工作机制 |
| 1.1.2 类脑计算概述 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究动机与研究思路 |
| 1.4 研究内容与主要贡献 |
| 1.5 结构安排 |
| 第2章 神经科学启发的类脑计算构架 |
| 2.1 类脑计算 |
| 2.2 多层次融合的类脑计算构架 |
| 2.2.1 不同层次下的神经信息处理机制 |
| 2.2.2 类脑计算的高性能实现研究 |
| 2.3 类脑计算系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 融合神经细胞层次机制的类脑计算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 具有亚细胞放电机制的多间室模型 |
| 3.2.1 多间室类脑计算模型 |
| 3.2.2 具有硬件成本效益的间室神经元模型 |
| 3.2.3 CMN模型动力学考察 |
| 3.3 高性能硬件实现 |
| 3.3.1 CMN模型的无乘法器实现 |
| 3.3.2 神经元特异性的高性能计算 |
| 3.4 新型类脑计算架构 |
| 3.4.1 大规模可扩展架构 |
| 3.4.2 路由器结构及算法 |
| 3.4.3 路由器的实现细节 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 性能分析 |
| 3.5.2 类脑计算结果 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 与当下类脑计算研究的对比 |
| 3.6.2 神经元形态特性对SNN动力学的影响 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 融合神经元网络层次机制的类脑计算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于突触可塑性机制的类脑学习 |
| 4.2.1 具有可塑性的突触模型 |
| 4.2.2 可塑性与新型乘法器的FPGA实现 |
| 4.3 具有神经网络振荡机制的类脑计算 |
| 4.3.1 振荡模型 |
| 4.3.2 振荡模型的动力学考察 |
| 4.3.3 振荡系统的数字实现及其网络模型 |
| 4.3.4 基于耦合STN-GPe振荡系统的中枢模式发生器 |
| 4.3.5 耦合振荡系统的硬件实现及应用 |
| 4.4 具有神经振荡机制的稀疏耦合类脑计算 |
| 4.4.1 网络模型 |
| 4.4.2 硬件设计和架构优化 |
| 4.4.3 实现结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 融合神经核团层次机制的类脑计算 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 顶层描述 |
| 5.3 多核团协作模型 |
| 5.3.1 具有硬件成本效益的离子通道神经元模型 |
| 5.3.2 改进模型动力学分析 |
| 5.4 多核团类脑计算的硬件实现 |
| 5.4.1 神经元模型的数字化实现 |
| 5.4.2 多播地址事件路由 |
| 5.4.3 MISP路由器的数字实现 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.5.1 类脑计算硬件实现结果 |
| 5.5.2 误差评估和系统性能 |
| 5.6 讨论 |
| 5.6.1 和目前最先进的类脑计算比较 |
| 5.6.2 应用和未来研究方向 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 大规模类脑计算系统BiCoSS及应用研究 |
| 6.1 系统架构 |
| 6.2 类脑计算模型 |
| 6.2.1 神经元网络与神经突触模型 |
| 6.2.2 自学习算法 |
| 6.3 神经信息路由 |
| 6.4 实现 |
| 6.4.1 硬件 |
| 6.4.2 模型和算法 |
| 6.5 性能分析 |
| 6.5.1 计算效率与功耗 |
| 6.5.2 通信效率与可扩展性 |
| 6.5.3 系统性能比较 |
| 6.6 BiCoSS的类脑智能应用 |
| 6.6.1 基于视觉通路无监督学习机制的类脑目标识别 |
| 6.6.2 基于基底核强化学习机制的类脑决策与行为选择 |
| 6.6.3 基于小脑监督学习机制的类脑运动学习与控制 |
| 6.6.4 基于海马-前额叶皮层机制的多模态学习 |
| 6.6.5 基于丘脑-皮层回路的神经疾病机制研究 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）城市污水处理过程优化决策与智能控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 污水处理过程国内外研究现状 |
| 1.2.1 污水水质建模研究现状 |
| 1.2.2 污水处理过程优化控制研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 |
| 1.3.2 论文的主要创新点 |
| 1.4 论文的组织构架 |
| 第2章 污水处理过程特性分析及优化、决策控制系统框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 活性污泥法污水处理工艺流程 |
| 2.3 污水处理过程特定分析 |
| 2.3.1 生化反应过程机理模型及特性分析 |
| 2.3.2 二沉池特性分析 |
| 2.3.3 进水数据特点分析 |
| 2.3.4 性能评价指标 |
| 2.3.5 BSM1仿真平台测试 |
| 2.4 污水处理过程优化控制方案 |
| 2.4.1 优化控制系统框架 |
| 2.4.2 能耗水质模型建立 |
| 2.4.3 设定值优化层 |
| 2.4.4 底层跟踪控制 |
| 2.5 污水处理过程决策控制方案 |
| 2.5.1 决策控制系统框架 |
| 2.5.2 出水氨氮、总氮预测模型建立 |
| 2.5.3 决策控制 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于前馈神经网络的污水水质预测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本概念 |
| 3.2.1 多层感知器 |
| 3.2.2 互信息 |
| 3.2.3 多层感知器的互信息估计 |
| 3.2.4 敏感度分析 |
| 3.3 基于互信息的权值初始化 |
| 3.3.1 隐含层神经元输入权值和阈值的初始化 |
| 3.3.2 输出层神经元输入权值和阈值的初始化 |
| 3.3.3 初始化算法流程 |
| 3.4 基于互信息和敏感度的网络结构调整 |
| 3.4.1 网络结构调整机制 |
| 3.4.2 阈值设定 |
| 3.4.3 网络输出不变性证明 |
| 3.4.4 HCPS算法流程 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.5.1 权值初始化实验结果及分析 |
| 3.5.2 权值初始化与网络结构调整实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多目标动态优化的污水处理智能优化控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本概念 |
| 4.2.1 动态多目标优化问题 |
| 4.2.2 局部搜索NSGA2算法 |
| 4.3 NSGA2-DM算法设计与分析 |
| 4.3.1 基于记忆的种群初始化 |
| 4.3.2 稀疏度计算 |
| 4.3.3 基于密度的局部搜索策略 |
| 4.3.4 算法流程 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 测试问题 |
| 4.4.2 性能指标及参数设定 |
| 4.4.3 基准优化问题实验 |
| 4.4.4 污水处理智能优化控制 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 污水处理过程智能决策控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 污水处理过程智能决策控制框架 |
| 5.3 建立预测模型 |
| 5.3.1 数据采集 |
| 5.3.2 神经网络建立预测模型 |
| 5.4 设定值动态优化 |
| 5.5 智能决策控制 |
| 5.5.1 溶解氧、硝态氮浓度跟踪控制 |
| 5.5.2 出水氨氮浓度峰值抑制控制 |
| 5.5.3 出水总氮浓度峰值抑制控制 |
| 5.6 实验结果及分析 |
| 5.6.1 评价指标 |
| 5.6.2 智能决策控制 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（9）多色多绒高簇绒地毯织机提花控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 提花控制技术概述 |
| 1.2.1 提花控制技术发展 |
| 1.2.2 高旦束粘弹性纱线的动态力学特性 |
| 1.2.3 针排横移系统的振动抑制 |
| 1.2.4 多电机同步控制策略 |
| 1.2.5 大规模电子罗拉群控理论 |
| 1.3 研究内容及研究意义 |
| 第2章 高旦束粘弹性纱线动态力学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高旦束纱线粘弹性本构方程 |
| 2.2.1 改进型线性粘弹性模型 |
| 2.2.2 非线性粘弹性模型 |
| 2.2.3 实验结果拟合及对比分析 |
| 2.3 高旦束粘弹性纱线动态振动特性分析 |
| 2.3.1 纱线束运动方程 |
| 2.3.2 运动纱线束的模态分析 |
| 2.3.3 数值分析 |
| 2.4 高旦束粘弹性纱线动态力学分析 |
| 2.4.1 高旦束粘弹性纱线动态张力模型 |
| 2.4.2 纱线张力对毯面绒高的影响 |
| 2.4.3 实验结果及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 针排横移系统的动态特性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 针排横移系统模型 |
| 3.2.1 针排横移系统参数准备 |
| 3.2.2 针排横移系统建模 |
| 3.2.3 针排横移系统模型分析 |
| 3.3 校正补偿装置设计 |
| 3.3.1 校正补偿网络模型 |
| 3.3.2 校正补偿装置仿真分析 |
| 3.4 针排横移系统的振动抑制 |
| 3.4.1 双T型陷波滤波器设计 |
| 3.4.2 陷波滤波器的离散方法 |
| 3.4.3 陷波滤波器仿真分析 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 校正前横移系统分析 |
| 3.5.2 校正后横移系统运行效果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多电机针迹控制系统同步控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 簇绒地毯织机多电机同步控制系统架构 |
| 4.3 基于人群搜索算法的多电机同步控制 |
| 4.3.1 基于人群搜索算法的SOA-PID参数自整定控制器设计 |
| 4.3.2 特性分析及评价 |
| 4.4 基于小波神经网络的多电机偏差耦合控制 |
| 4.4.1 改进型偏差耦合结构 |
| 4.4.2 基于小波神经网络的补偿器设计 |
| 4.4.3 特性分析及评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 大规模电子罗拉群控耦合系统的分群牵引控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电子罗拉群控耦合系统的同步判据 |
| 5.2.1 电子罗拉群控耦合系统的动力学模型 |
| 5.2.2 电子罗拉群控耦合系统的同步判据 |
| 5.3 电子罗拉群控耦合系统的分群牵引控制 |
| 5.3.1 群控耦合系统的K群分群控制 |
| 5.3.2 群控耦合系统的牵引控制 |
| 5.3.3 群控耦合系统的动力学模型 |
| 5.4 群控耦合系统分群牵引同步的实现 |
| 5.4.1 群控系统同步性充分条件分析 |
| 5.4.2 代数Riccati方程求解控制强度 |
| 5.4.3 仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要成果及创新点 |
| 6.2 展望与不足 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间成果目录 |
| 致谢 |
（10）多波束卫星通信系统中的物理层安全传输算法设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 物理层安全技术 |
| 1.2.2 混沌加密技术 |
| 1.3 本文研究主要内容 |
| 第2章 卫星通信系统安全威胁分析和物理层安全传输策略 |
| 2.1 卫星通信系统所面临的安全威胁 |
| 2.1.1 物理设施存在的威胁 |
| 2.1.2 通信链路存在的威胁 |
| 2.1.3 运控系统存在的威胁 |
| 2.1.4 网络应用存在的威胁 |
| 2.2 物理层安全传输策略 |
| 2.2.1 波束成形与人工噪声辅助技术 |
| 2.2.2 基于密钥的物理层安全传输关键技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 安全传输算法的设计实现 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 算法开发平台 |
| 3.2.1 硬件资源 |
| 3.2.2 软件开发平台 |
| 3.3 物理层安全传输算法设计实现 |
| 3.3.1 扰码和解扰码 |
| 3.3.2 QPSK映射和QPSK解映射 |
| 3.3.3 基于幅相变换和星座置乱的物理层安全算法 |
| 3.3.4 加训练序列 |
| 3.3.5 匹配滤波和插入导频 |
| 3.3.6 同步模块 |
| 3.3.7 信道估计及均衡模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 算法验证及性能分析 |
| 4.1 物理层安全算法仿真验证及分析 |
| 4.1.1 混沌序列的敏感性 |
| 4.1.2 加密密钥的敏感性 |
| 4.1.3 调制方式识别分析 |
| 4.1.4 系统性能影响分析 |
| 4.1.5 与其他加密算法的对比 |
| 4.2 算法实验验证及性能分析 |
| 4.2.1 通信系统的设计及搭建 |
| 4.2.2 算法实验验证及性能分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 附录B 部分程序代码 |
四、LOCAL STABILITY AND BIFURCATION IN A THREE-UNIT DELAYED NEURAL NETWORK（论文参考文献）
- [1]40 GHz锁模皮秒激光信号源关键技术与应用研究[D]. 王海洋. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]空间变负载磁浮隔振系统建模及主动抑振控制研究[D]. 龚肇沛. 哈尔滨工业大学, 2021
- [3]光通信系统中亚波长光栅分束器及屋形谐振腔的研究[D]. 武刚. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]链式混合储能系统均衡控制技术研究[D]. 朱程伟. 东南大学, 2020(01)
- [5]基于深度学习的无监督单目图像序列深度估计[D]. 高昊昇. 东南大学, 2020(01)
- [6]心理距离视域下职业安全健康合作治理理论与实证研究[D]. 李姗姗. 中国矿业大学, 2020(11)
- [7]多层次类脑计算的关键问题研究[D]. 杨双鸣. 天津大学, 2019
- [8]城市污水处理过程优化决策与智能控制方法研究[D]. 栗三一. 北京工业大学, 2018(04)
- [9]多色多绒高簇绒地毯织机提花控制技术研究[D]. 郗欣甫. 东华大学, 2018(12)
- [10]多波束卫星通信系统中的物理层安全传输算法设计与实现[D]. 谢骐宇. 湖南大学, 2018(01)