ISO 26262《道路车辆功能安全》国际标准是针对总重不超过3.5吨八座乘用车，以安全相关电子电气系统的特点所制定的功能安全标准，基于IEC 61508《安全相关电气/电子/可编程电子系统功能安全》制定，在2011年11月15日正式发布。ISO 26262是史上第一个适用于大批量量产产品的功能安全（Functional Safety）标准。特别需要注意的是，ISO 26262仅针对安全相关电子电气系统，包含电机、电子与软件零件，不应用于非电子电气系统（如机械、液压等）。功能安全之设计议题在汽车领域已被重视，因其关系人员安全与公司商誉等问题，透过危害分析与风险评估（Hazard Analysis & Risk Assessment，HARA）及V模型设计架构，使功能安全需求等级得到一致性的分析结果，以利汽车电子系统之生命周期考虑到所需失效防止技术与管理要求，并借由设计开发、查证（Verification）及确认（Validation）等能力成熟度模型集成（CMMI-DEV）流程加以实现，使得产品之功能安全符合所需汽车安全完整性等级（ASIL）。
上传时间： 2022-05-30
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ISO 26262《道路车辆功能安全》国际标准是针对总重不超过3.5吨八座乘用车，以安全相关电子电气系统的特点所制定的功能安全标准，基于IEC 61508《安全相关电气/电子/可编程电子系统功能安全》制定，在2011年11月15日正式发布。ISO 26262是史上第一个适用于大批量量产产品的功能安全（Functional Safety）标准。特别需要注意的是，ISO 26262仅针对安全相关电子电气系统，包含电机、电子与软件零件，不应用于非电子电气系统（如机械、液压等）。功能安全之设计议题在汽车领域已被重视，因其关系人员安全与公司商誉等问题，透过危害分析与风险评估（Hazard Analysis & Risk Assessment，HARA）及V模型设计架构，使功能安全需求等级得到一致性的分析结果，以利汽车电子系统之生命周期考虑到所需失效防止技术与管理要求，并借由设计开发、查证（Verification）及确认（Validation）等能力成熟度模型集成（CMMI-DEV）流程加以实现，使得产品之功能安全符合所需汽车安全完整性等级（ASIL）。
上传时间： 2022-05-30
上传用户：得之我幸78
ISO 26262《道路车辆功能安全》国际标准是针对总重不超过3.5吨八座乘用车，以安全相关电子电气系统的特点所制定的功能安全标准，基于IEC 61508《安全相关电气/电子/可编程电子系统功能安全》制定，在2011年11月15日正式发布。ISO 26262是史上第一个适用于大批量量产产品的功能安全（Functional Safety）标准。特别需要注意的是，ISO 26262仅针对安全相关电子电气系统，包含电机、电子与软件零件，不应用于非电子电气系统（如机械、液压等）。功能安全之设计议题在汽车领域已被重视，因其关系人员安全与公司商誉等问题，透过危害分析与风险评估（Hazard Analysis & Risk Assessment，HARA）及V模型设计架构，使功能安全需求等级得到一致性的分析结果，以利汽车电子系统之生命周期考虑到所需失效防止技术与管理要求，并借由设计开发、查证（Verification）及确认（Validation）等能力成熟度模型集成（CMMI-DEV）流程加以实现，使得产品之功能安全符合所需汽车安全完整性等级（ASIL）。
上传时间： 2022-05-30
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随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
上传用户：jiabin
从感知机到深度神经网络带你入坑深度学习机器学习工程师Adi Chris最近学习完吴恩达在Coursera上的最新课程后，决定写篇博客来记录下自己对这一领域的理解。他建议通过这种方式可以有效地深入理解一个学习主题。除此之外，也希望这篇博客可以帮助到那些有意入坑的朋友。言归正传。在我正式介绍深度学习是什么东西之前，我想先引入一个简单的例子，借以帮助我们理解为什么需要深度神经网络。同时，本文附有使用深度神经网络模型求解异或（XOR）问题的代码，发布在GitHub上。异或问题何为异或问题？对于给定的两个上进制输入，我们通过异或逻辑门得到一个预测输出，这 过程 为异或问题。注意，输入不相等时输出为1，否则为0。1展示了异或函数的所有可能的输出结束：
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：canderile
1）针对loT组寻呼的连接场景，在下一代移动通信网络中应用NB-IOT技术的基础之上，将网络优化的重点放到尽可能地保证1oT设备的随机接入性能上。为此，本文提出一种基于时隙散射的1oT组寻呼随机接入优化策略。首先为1oT组寻呼的连接场景建立基于排队论的数学模型：接着通过数学公式推导山初始状态时散射到各个时隙的1oT设备数，从而得出具体的时隙散射算法。系统仿真结果表明，本文提出的方案在1oT设备数增加时，依然能够有效地保证1oT设备的随机接入性能。2）针对具有特定功能的10T混合连接场景，将网络优化的重点放到保证时延敏感度高的业务的随机接入性能上。为此，本文提出一种基于前导码组合的随机接入优化方案。主要的思想是用不同的前导码组合来表征不同业务的优先级，从而避免了静态或半静态前导码分配方案的缺点。本文给出了组合两个前导码的具体方案并推导出相应的不同优先级业务的接入性能公式，通过系统仿真可以得到，本文提出的方案在保证低优先级业务吞吐量的同时能够有效地保证了高优先级业务的时延需求。与此同时，本文提出的方案适用于具有不同时延敏感度的H2H与loT混合连接场景3）针对海量连接的1oT业务连接场景，在未来5G移动通信系统的服务定制化平台下，将网络优化的重点放到提高系统资源利用率上。本文根据1oT包小而多的特点，提出聚合策略，并给出具体的包聚合逻辑。针对多小站交叉覆盖的区域，提出基于1oT流量聚合的资源分配机制。实验仿真表明，针对1oT小包的聚合模块能够有效地节省系统资源，提高系统的资源利用率。
上传时间： 2022-06-19
上传用户：默默
1.1课程设计的目的开发一个专用于实现两台计算机之间即时通讯的软件，以方便两台或两台以上的计算机之间信息的交流。，在连接并通信时，尤其是近程的即时通讯，彻底的脱离了远程的服务器，避免了和远程服务器连接时过多的浪费网络资源。并且避免了服务器忙或与服务器无法连接时，浪费过多时间用于和服务器建立连接！因此，这个软件是极具适应性和实用性的即时通讯软件！本次课程设计的目的是学习基于UDP协议实现网络聊天程序，已达到学会面向无连接方式的程序设计方法，并理解网络编程中面向无连接的概念。1.2课程设计内容1，实现一个基于UDP协议的简单的聊天程序，包括服务器和客户端。2.支持多人聊天。3，客户端具有图形化用户界面。UDP协议的全称是用户数据报协议，在网络中它与TCP协议一样用于处理数据包，是一种无连接的协议。在OS1模型中，在第四层-传输层，处于IP协议的上一层。UDP有不提供数据包分组、组装和不能对数据包进行排序的缺点，也就是说，当报文发送之后，是无法得知其是否安全完整到达的。UDP用来支持那些需要在计算机之间传输数据的网络应用。包括网络视频会议系统在内的众多的客户/服务器模式的网络应用都需要使用UDP协议。UDP协议从问世至今已经被使用了很多年，虽然其最初的光彩已经被一些类似协议所掩盖，但是即使是在今天UDP仍然不失为一项非常实用和可行的网络传输层协议。UDP是OS1参考模型中一种无连接的传输层协议，它主要用于不要求分组顺序到达的传输中，分组传输顺序的检查与排序由应用层完成，提供面向事务的简单不可靠信息传送服务。UDP协议基本上是IP协议与上层协议的接口。UDP协议适用端口分别运行在同一台设备上的多个应用程序。与所熟知的TCP（传输控制协议）协议一样，UDP协议直接位于IP（网际协议）协议的顶层。根据OSI（开放系统互连）参考模型，UDP和TCP都属于传输层协议。
上传时间： 2022-06-19
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神经网络是机器学习的重要分支，是智能计算的一个主流研究方向，长期受到众多科学家的关注和研究，它植根于很多学科，结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现，它能够解决一些传统意义上很难解决的问题，也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中，有很多表达数据的统计模型，但大都是比较简单或浅层的模型，在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构，具有更加强大的学习能力，目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视，正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：shjgzh
本书系统地论述了人工神经网络的主要理论和设计基础，给出了大量应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉其基本原理和主要应用，掌握其结构模型和基本设计方法，为以后的深入研究和应用开发打下基础。作者连续11年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程，2002年在多次修改讲义和多项科研成果基础上形成本书的第一版。本书第二版对原书约1/3的内容进行了更新，对保留内容进行了修改。取材注意内容的典型性和先进性，编排注意内容的逻辑性，阐述注重物理概念的清晰性，举例与思考练习的安排注意了内容的实践性，常用神经网络及算法的介绍着重于实用性。
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：qingfengchizhu
本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时本书包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示&
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：默默
