基于有限元边界元区域分解的准周期阵列电磁计算方法

    公开(公告)号:CN118171539B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410581055.X

    申请日:2024-05-11

    Abstract: 本发明属于计算电磁学领域,提供一种基于有限元边界元区域分解的准周期阵列电磁计算方法,用以解决传统方法存在的内存消耗大、计算效率低的问题。本发明首先,利用准周期阵列中存在的几何重复特性提取阵列中的特征元,通过平移拓展构建小规模特征阵列;然后,基于小规模特征阵列中的电磁特性构建耦合信息库,进而填充大规模阵列的系统方程,并利用了系统方程中的耦合矩阵块的重复性,避免了重复求逆过程,提升了计算效率;最后,迭代求解系统方程,得到带求解电磁场未知量,进而计算出准周期阵列的电磁特性。综上,采用本发明对大规模准周期阵列进行电磁属性计算时,能够在保证计算精度的同时显著降低内存消耗,提升计算效率。

    一种新型双复合GaN HEMT器件
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117374114A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311371231.9

    申请日:2023-10-23

    Abstract: 本发明属于电力电子及微波射频电子领域,具体提供一种新型双复合GaN HEMT结构,一方面通过设置由普通钝化层和高介电常数(HK)钝化层构成的复合钝化层,利用HK材料的极化调制作用,缓解栅极靠近漏极一侧的电场集中,另一方面设置由低组份Alx1Ga1‑x1N和高组份Alx2Ga1‑x2N构成的复合势垒层,在保证栅极下方势垒层参数较传统结构不变、阈值电压不受影响的情况下,增强栅极两侧漂移区中的2DEG浓度,显著改善BV与Ron,sp之间的矛盾关系。同时,新结构表面设置的HK钝化层还可以借助其极化电荷的自动响应补偿机制来大幅消除电流崩塌现象,显著提升器件的可靠性。

    一种页面级虚拟机内核控制流完整性动态监测方法

    公开(公告)号:CN114217906A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111555970.4

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本发明属于云安全的技术领域,具体涉及一种页面级虚拟机内核控制流完整性动态监测方法,包括步骤一、通过采集模块提取虚拟机中系统调用执行过程中的页面控制流,并且将控制流信息传递给学习模块和监控模块;步骤二、在学习阶段,学习模块根据采集模块传递过来的信息构建和更新被监控系统调用的安全控制流模型;步骤三、在监控阶段,监控模块根据实时捕获到的页面控制流与学习模块中安全的控制流模型进行比对分析;步骤四、根据分析的结果更新学习模块中的安全模型。本发明通过提高跟踪和分析的粒度,在保证分析准确性的同时,降低跟踪事件触发的频次,从而降低对目标虚拟机引入的负载。

    一种基于Bi-LSTM网络的无监督属性的抽取方法

    公开(公告)号:CN111026878A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911236864.2

    申请日:2019-12-05

    Abstract: 本发明属于信息抽取的技术领域,具体涉及一种基于Bi-LSTM网络的无监督属性的抽取方法,包括:步骤一,生成向量集,使向量集中的每个向量的长度相等,将向量集中的每个向量输入Bi-LSTM网络;步骤二,Bi-LSTM网络对每个向量提取所需的信息,然后通过设置筛选词的方式对所需的信息进行过滤;步骤三,过滤后的信息经softmax函数输出,获得并标注所需要抽取的实体关系。本发明的Bi-LSTM网络主动地对输入的每个向量进行训练和标注,从而实现无监督地捕获和抽取所需的信息,有利于实现特征的自主学习和实体关系的高效抽取。

    一种基于自举法的加速搜索方法

    公开(公告)号:CN110795473A

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201911106961.X

    申请日:2019-11-13

    Abstract: 本发明属于检索技术领域,具体涉及一种基于自举法的加速搜索方法,包括S1.将Hadoop架构下的用户搜索请求设置为三元组Q(Op,D,ρ),其中,Op表示用户对目标数据集合D的搜索操作,ρ为用户设置的搜索精度下限值;S2.从数据集合D中抽取初始样本S,然后以S为论域进行m次有放回采样{S1,...,Sm};S3.对步骤S2中实施操作Op(D)产生的m个结果{Op(S1),...,Op(Sm)}进行近似计算,得到变异系数的相对误差值;S4.根据步骤S3中的相对误差进行评估,得出满足用户近似精度的搜索结果。与现有技术相比,本发明采用自举法进行抽样,有效地降低了抽样过程中样本的数量,同时由于只需要从原始数据集中抽取一个较小的随机均匀抽样,因此,可以显著降低采样过程的磁盘成本。

    一种基于仿生耦合阵列和二次虚拟扩展的波达方向估计方法

    公开(公告)号:CN118534409A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410591890.1

    申请日:2024-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于仿生耦合阵列和二次虚拟扩展的波达方向估计方法,属于阵列信号处理领域。本发明包括:基于仿生生物奥米娅棕蝇的听觉系统机械模型构建合仿生耦合处理系统,利用傅里叶变换法构建频域的仿生耦合网络;采用基于阵列流形最大微分方法求解出最优仿生耦合矩阵,实现信号输出相位放大;在引入仿生耦合网络后,利用阵列流形的高阶累积量虚拟扩展阵列孔径,生成新的孔径更大的阵列流形;求得新信号模型的似然函数,利用似然函数构建未知参数的优化问题;最后利用投影梯度下降的方法简化优化求解结果,加快收敛速度,估计出DOA值。本发明可推广应用到任意几何形状的阵列设计耦合矩阵,具有计算复杂度低,更好的孔径扩展性能。

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