李丹阳 作品数:23 被引量:42 H指数:5 供职机构: 中国人民解放军军械工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河北省重点基础研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 航空宇航科学技术 理学 电子电信 更多>>
胚胎电子细胞的部分基因循环存储结构 被引量:1 2016年 为了在保证胚胎电子系统可靠性的前提下降低系统的硬件消耗,提出一种新型的基因存储结构——部分基因循环存储,细胞只存储阵列的部分基因,通过细胞内、细胞间的基因循环、非循环移位实现阵列的功能分化和自修复,自修复过程中基因存储内容根据故障细胞数目进行自主更新。该存储结构中基因备份数目可由设计者根据系统可靠性和硬件消耗要求设置,不受阵列中空闲资源数目的限制。理论分析和仿真实验表明,该新型存储结构不仅实现了胚胎电子阵列的功能分化、自修复等功能,而且能够在保证系统可靠性的同时降低硬件消耗,具有较高的工程应用价值。 朱赛 蔡金燕 孟亚峰 李丹阳关键词:可靠性 自修复 基于功能重分化的LUT型胚胎电子阵列进化自修复 被引量:1 2015年 胚胎电子阵列的进化自修复是在胚胎电子阵列的行/列移除基础上提出的一种新型自修复方法。利用演化硬件理论进行进化自修复计算时,求解空间大,且需要对所有个体进行电路功能评估,计算量巨大.提出了一种基于功能重分化的进化自修复方法,以电子细胞组成的电路网表为基础,在具有故障电子细胞的胚胎电子阵列上通过物理重映射,搜索对当前阵列具有更大适应能力的目标电路形式,完成进化自修复.详细分析了故障电子细胞对阵列结构的影响,对物理重映射进行了数学建模,并建立了进化自修复流程.该方法无需进行电路功能评估,降低了运算量,为进化自修复的快速实现打下了基础.最后,通过一个实验电路的仿真,对所提方法进行了验证. 朱赛 蔡金燕 孟亚峰 李丹阳关键词:电子细胞 具有故障细胞的胚胎电子阵列上目标电路评估 被引量:6 2016年 移除-进化自修复通过进化自修复模式提高了目标电路的自修复能力,但在进化过程中,目标电路的评估尚缺少研究。在对胚胎电子阵列状态和目标电路形式数学描述的基础上,以马尔可夫不可修系统理论为指导,研究具有故障细胞的胚胎电子阵列上目标电路评估方法。研究了目标电路状态、状态转移率及工作状态概率自动计算方法,求解了目标电路可靠度及平均故障前时间,以此评估目标电路。仿真实验结果表明,该评估方法有效评估了进化过程中的目标电路形式,为移除-进化自修复中目标电路的优选提供了理论参考依据。 朱赛 蔡金燕 孟亚峰 李丹阳 潘刚关键词:可靠性评估 一种新的SRAM型胚胎电子细胞SEU自检结构 SRAM型胚胎电子细胞在辐射空间容易受到单粒子翻转(SEU,Single Event Upset)影响,由于缺乏有效的自检手段,严重制约了胚胎电子阵列在深空、强电磁等辐射环境中的应用。本文基于经典胚胎电子细胞结构,在配置... 李丹阳 蔡金燕 朱赛 孟亚峰关键词:SRAM 单粒子翻转 部分双模冗余的故障检测电路的设计方法 本发明涉及故障检测技术领域,提供一种部分双模冗余的故障检测电路的设计方法。该故障检测电路的设计方法包括:输入需要进行部分双模冗余的功能电路的描述文件;从描述文件中提取目标电路,并将所提取出的目标电路生成电路网表结构;通过... 蔡金燕 孟亚峰 李丹阳 朱赛 张峻宾 王利伟文献传递 基于蚁群算法的多值属性系统测试序列优化 被引量:5 2013年 针对系统故障诊断中的多值属性系统测试序列优化问题,该文提出一种改进的蚁群算法,将成功运用在二值属性系统中的蚁群算法扩展到多值属性系统中,根据多值属性系统特点,设计相应的状态转移规则和信息素更新机制,并采用蚁群算法和遗传算法相融合的联合优化策略,解决了多值属性系统的序列优化问题,为多值属性系统的测试优化问题提供了一条新的解决途径。 孟亚峰 韩春辉 李丹阳 朱赛关键词:蚁群算法 基于改进SMO的SVDD快速训练算法 被引量:1 2015年 针对传统支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)训练中存在的训练速度慢、存储核矩阵需要的空间开销大、计算量大、算法效率低等问题,提出一种基于改进序贯最小优化(SMO)算法的SVDD快速训练方法。该算法针对原有SMO算法仅能处理单类样本的缺陷,提出一种可以处理负样本的改进方法,给出详细的计算推导过程,并针对KKT判定条件、工作集选择等关键问题进行改进。试验证明:与传统的SVDD训练算法相比,基于改进SMO算法的SVDD快速训练方法训练时间短,计算量小,分类准确度高,空间开销小,更适合于大规模数据的快速训练,具有较高的工程应用价值。 李丹阳 蔡金燕 杜敏杰 朱赛 张峻宾关键词:KKT条件 支持向量数据描述 在线信号的快速经验模态分解方法 被引量:2 2013年 传统经验模态分解(EMD)中存在端点效应和分解速度慢的问题,无法适用于在线信号的实时分析。针对这一问题,提出了一种在线信号的快速EMD分解方法,利用在线信号"无限长"特点,首先提取在线信号有效数据,然后采用LSSVR拟合信号上、下包络线,不仅有效抑制了EMD分解的端点效应,而且大大提高了EMD分解的质量和速度。仿真结果表明:该方法快速有效,基本可以满足在线信号的实时快速分解,具有一定的工程应用价值。 李丹阳 蔡金燕 何强 朱赛关键词:经验模态分解 端点效应 具有进化能力的新型胚胎电子自修复系统 被引量:2 2015年 针对胚胎电子电路及其自修复方法——行/列移除和细胞移除的不足,提出了一种具有进化能力的新型胚胎电子自修复系统.该自修复系统具有功能层、修复层和进化层3个层次.功能层实现目标电路功能;修复层采用行/列移除进行目标电路的实时修复;进化层利用功能层剩余资源进化具有更大自修复能力的目标电路结构.该自修复系统既保证了目标电路的实时自修复,又能够充分利用功能层的电子细胞资源,提高了目标电路的自修复能力.通过电路的仿真实验,验证了所提出自修复系统的优越性. 朱赛 蔡金燕 孟亚峰 李丹阳用改进遗传算法优选测试节点 被引量:2 2013年 针对模拟电路故障诊断中的测试节点优选问题,首先定义了决策矩阵A及其相关概念,对测试节点优选问题建立了数学模型,将测试节点优选问题转化为典型的0/1规划问题,将测试节点的优选过程变成数学模型的求解过程;然后针对建立的数学模型,提出了一种改进遗传算法,并通过和传统遗传算法、分枝定界法的比较,对算法性能进行了分析。仿真结果表明,提出的节点优选方法可靠有效,具有较高的工程应用价值。 李丹阳 孟亚峰 朱赛 韩春辉关键词:故障诊断 决策矩阵 遗传算法