人工神经网络在火灾探测中的应用

火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于人工神经网络技术的火灾自动探测系统,即采用黄金分割优选法对网络隐含层节点数进行优选,采用优于BP算法的LM算法进行网络学习训练。实验结果表明不仅这种系统具有拟合精度高和运算速度快等优点,且探测效率良好。     

小功率同步降压直流开关稳压电源设计

设计主要由降压控制电路和同步降压电路组成的稳压电源系统,分别采用同步降压控制器LM5117和MOSFET场效应管CSD18532KCS为核心器件,稳压输出5 V,最大输出电流可达3.2 A,电路转换效率可达85%,具有过流保护功能,整个系统重量小于200 g,并充分利用LM5117同步降压控制器的功能特点和内部资源,实现稳压输出和过流保护.系统具有调整速度快、精度高、负载调整率和电压调整率小于0.5%、输出电压噪声纹波不高于50 m V等优点.     

可调数显稳压电源的设计

数显稳压电源被广泛应用于各种需电压显示的场所,它使用户对所用电压一目了然,节省测试时间。本文主要介绍了用LM317与ICL7107构成可调数显电源的组成、工作原理及电路的调试方法。     

基于LM3S615的数码发电机的输出波形控制

为了对数码发电机波形进行很好的控制,利用LM3S615单片机含有脉宽调制(PWM)发生器且价格低廉的特点,产生脉宽调制(PWM)信号,着重讨论了电路中死区效应使输出波形的影响,同时采用加大最窄高电平的宽度与"合并若干载波周期"相结合的方法可较好地解决因死区效应引起的数码发电机输出波形失真问题,有利于数码发电机的广泛实际工业应用。     

7.2V车载反激式开关电源的设计

文章主要介绍了单片开关电源模块LM2577的特点,以及由LM2577构成的7.2V车载反激式电源的设计。     

医学图书馆联盟典范：NN／LM对我国区域医学信息资源共享的启示

美国早在20世纪70年代就建立了基于国家层面的医学图书馆联盟,其科学的管理、运作模式以及先进的服务理念在促进医学信息资源共享上成就卓著,堪称同行业典范。而对我国湖北省的实证调查发现,该省医院图书馆文献资源保障体系十分落后,普遍存在着资源匮乏、数字化、网络化程度低、人员素质不高等问题,给医务人员有效利用图书馆资源造成障碍。文章提出了在区域卫生信息化的统一规划下,全面改善区域医学信息资源利用现状的若干条建议。     

基于LM—BP神经网络的GDP预测模型及其应用

讨论了基于Levenberg—Marquardt（LM）算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯一牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM—BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。     

红外光通信装置设计与实现

采用红外发射管和红外接收管实现了模拟信号和数字信号的红外通信。红外模拟语音系统中,将声音信号转化来的电信号作为模拟信号直接发送,在接收端经过集成放大LM386芯片等处理后,将电信号还原成声音信号,实现红外模拟通信。红外数字通信系统中,增加一路数字信道,采用数字温度传感器DS18B20实时对温度进行采集,通过单片机STC89C52控制将数字信号发送,在接收端经过非门输入单片机通过1602得以显示。     

超声波测距装置的研制简介

介绍一种采用新型压电陶瓷超声波换能发射器件制作的测距装置的设计和制作方案,用单片机进行前端数据处理,并将相关数据发给后台的PC机.其中介绍了该装置的超声波发射模块和接收模块的构成,系统软件中前端装置与上位机的通讯协议,在系统设计与制作的特点中介绍了多次反射问题和超声波传感器的盲区问题的发生和解决,该装置可测障碍物的极限参数,发射探头与接收探头的间距与探测距离以及探测距离与信号强度的关系等.     

A novel dependency language model for information retrieval

This paper explores the application of term dependency in information retrieval (IR) and proposes a novel dependency retrieval model. This retrieval model suggests an extension to the existing language modeling (LM) approach to IR by introducing dependency models for both query and document. Relevance between document and query is then evaluated by reference to the Kullback-Leibler divergence between their dependency models. This paper introduces a novel hybrid dependency structure, which allows integration of various forms of dependency within a single framework. A pseudo relevance feedback based method is also introduced for constructing query dependency model. The basic idea is to use query-relevant top-ranking sentences extracted from the top documents at retrieval time as the augmented representation of query, from which the relationships between query terms are identified. A Markov Random Field (MRF) based approach is presented to ensure the relevance of the extracted sentences, which utilizes the association features between query terms within a sentence to evaluate the relevance of each sentence. This dependency retrieval model was compared with other traditional retrieval models. Experiments indicated that it produces significant improvements in retrieval effectiveness.