简介：提出了一种变比为3的交流-交流升压型开关电容变换器.该变换器结构十分简单，输出效率高，功率密度大，而且其开关元件的PWM控制方式简单，主要基于开关电容原理实现电能转换.文中给出了该变换器电路的工作过程和控制驱动方法，对交-交变换时的电压变比进行了基于工作过程中暂态方程的理论建模分析，建立了等效内阻的数学模型，分析了稳态电压变比，并建立电路参数和变换器性能之间的函数关系.搭建了原型样机，通过实验验证理论的正确性.

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：为了探索大功率器件热控系统采用毛细芯微槽蒸发器的结构优化方案,特建立了基于多孔介质模型的微小槽道蒸发器数值计算单元,采用CFD研究了储液腔布置位置、供液口位置对两相流动与传热过程的影响.仿真结果得到储液腔位置对于毛细芯微槽蒸发器的换热性能、均温性和进出口压降影响显著,其中底部布置储液腔的蒸发器更具优势;在底部布置储液腔情况下,不同供液口位置影响作用不明显.以上结论为提高毛细芯微槽蒸发器的流动传热特性提供了参考数据.

简介：基于开关电容的三角波发生器无需运放、反馈电路、结构简单、输出功率大而且三角波的各个参数可调.根据所提出开关电容三角波发生器的拓扑结构,对其工作原理进行了理论分析,得到了三角波发生器输出电压表达式;讨论了三角波的峰峰值、峰值、谷值、线性度和对称性与电路参数之间的关系;利用仿真验证了理论分析正确性.同时,提出了这种开关电容三角波发生器的电路参数设计方法,并进行了仿真和实验验证.结果表明这种电路参数设计方案可行.

简介：传统的深度信念网络模型缺乏并行有效的算法来确定网络层数以及隐藏层神经元的数目,实验时大多依据经验来选取,这样做不仅使得模型训练困难,且范化能力差,影响实验结果.针对此问题,通过比较重构误差和验证集错误分类率的乘积（加权误差）大小来选取网络层数,网络层数确定后,再根据重构误差使用渐增法或二分法来选择合适的隐层神经元数目,以使整个模型达到最优.实验结果表明,用上述方法确定模型网络层数及隐藏层神经元数目,能有效提高模型分类或预测的精度.

简介：串联谐振（LLC）变换器优于常规硬开关脉冲宽度调制（PWM）变换器,具有效率高、应用广泛等特点.文章提出一种LLC谐振变换器的磁集成拓扑结构的设计方法,即采用基波分析法分析所设计的磁集成电路电压增益关系,进行磁集成谐振网络参数设计和优化,并用Mathcad软件仿真.结果表明,采用磁集成技术对谐振电路效率的提高有一定的可行性和有效性,从而进一步减少谐振电路的体积和成本.

简介：研究一类中立时变时滞系统的稳定性和H∞滤波器设计问题．通过构建一个新的李雅普诺夫泛函，采用新的积分不等式方法和交互式凸组合方法，得到了该中立时变时滞系统线性矩阵不等式形式的稳定性判据，给出了中立时变时滞系统H∞滤波器的设计方法．仿真实例表明，采用提出的上述方法得到的结果具有更小的保守性，且所设计的中立时变时滞系统H∞滤波器是有效的.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：为促进分析人员的技术交流，提高行业内仪器应用水平，第七届科学仪器网络原创作品大奖赛将于2014年7月1日正式拉开帷幕。本届大赛由仪器信息网主办，倡导“鼓励创新、积极分享、促进交流”的理念，挖掘原创精品，发现仪器人才。“原创大赛“至今已成功举办六届，参与人数近3000人，累计征集作品5300余篇。其中的优秀作品更在核心期刊刊登发表!深受业内用户的欢迎与支持，树立了良好的品牌活动形象。仪器厂商参与原创大赛，可以加强口碑宣传、促进公司品牌的提升、提高用户对产品的认知度和认可度。

简介：建立了FI-UN-ICP/AES联用技术,用所发展技术进行了头发中多种微量元素的同时测定。与常规气动雾化器ICP/AES技术相比,尽管是用流动注射方法引入样品,测定的检出限仍有较大改进(2—23倍)。多次注射测定的再现性(RSD)在0.6—5.0%范围内。同时进行了标准加入回收试验,获得了很好的结果(90—110%)。