李波
- 作品数：3 被引量：22H指数：3
- 供职机构：西南大学物理科学与技术学院（电子信息工程学院）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部“春晖计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 单相AC-DC变换电路设计被引量：7
- 2015年
- 针对当前基于变压器的ACDC开关电源很难进一步提高电源转换效率的问题,设计了一个新型的变换电路.本次设计的单相AC-DC变换电路结合了功率因素测量和补偿电路,通过单片机控制系统实现AC-DC的高效转换.理想二极管桥控制器LT4320与高效开关稳压控制器LTC3789实现24V的交流输入到36V的直流输出,通过Atmega128单片机控制系统结合基于比较器LM393的功率因素测量电路,完成电源功率因数的测量与补偿;另外,以导通电阻为15mΩ的N型MOSFET作为功率器件,最大限度地提高了电源的转换效率.本设计方案优于传统的基于变压器的AC-DC变换,具有转换效率高、应用性强和设计方案完善等特点.
- 张凤运段书凯王丽丹钟宇平李波
- 关键词：功率因数ATMEGA128单片机
- 软件定义网络中集群虚拟网络的构建被引量：3
- 2017年
- 【目的】随着云计算平台越来越庞大并且呈现出动态化特点,对如何满足多个用户的计算请求而进行有效资源分配,同时保障整个网络的性能进行探索。【方法】首先,提出一种集群虚拟网络(CVN)策略和动态堆排序算法。其次,将联合多个pod构建跨pod集群虚拟网络(CP-CVN),同时保障网络的性能。进而将此网络优化问题公式化为线性规划问题(LP),并提出一种近似对偶算法解决此线性规划问题。【结果】理论分析表明所提出的对偶算法是可行的,实验结果验证对偶算法解决了软件定义网络中的资源分配问题,同时保障网络性能。【结论】理论和实验分析表明所提出的对偶算法是可行的。
- 李波郭松涛
- 关键词：虚拟网络网络性能
- 基于神经网络及强化学习的智能控制系统被引量：12
- 2013年
- 将神经网络与强化学习结合,提出了一种新型算法模型.该模型应用于智能控制系统中将使智能体具有自主性、高效率、大容量等综合优势.最后,利用计算机软件仿真实验,验证了方案的有效性.本次实验对机器人使用基于试错改进机制的强化学习方式,与传统机器人研究领域大多使用的基于导师机制的监督学习相比,提高了机器人自主适应环境的能力,使机器人更加智能化.同时,将神经网络引入到强化学习中,使该智能系统较其他强化学习系统具有更快的处理信息的速率.
- 钟宇平王丽丹段书凯张凤运李波
- 关键词：神经网络数值仿真智能控制
