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基于粒子群算法的模拟演化电路演化方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第一章 绪论第13-20页
   ·演化硬件的研究意义第13-14页
   ·模拟演化硬件的研究现状第14-15页
   ·模拟演化硬件的演化方法介绍第15-17页
     ·遗传算法第16-17页
     ·粒子群算法第17页
   ·演化方法中待解决的问题第17-18页
   ·本文的主要研究内容第18-20页
第二章 粒子群算法第20-37页
   ·粒子群算法PSO第20-26页
     ·粒子群算法的数学描述第20-22页
     ·粒子群算法的典型模型第22-23页
     ·粒子群算法的特点第23-24页
     ·粒子群算法的改进方向第24-25页
     ·二进制粒子群算法BPSO第25-26页
   ·其它智能优化算法第26-29页
     ·遗传算法GA第26-27页
     ·量子遗传算法QGA第27-29页
   ·算法性能测试第29-35页
     ·BPSO 与PSO 对比第30-32页
     ·BPSO 与GA、QGA 对比第32-35页
   ·本章小结第35-37页
第三章 粒子群算法的改进及放大电路的演化第37-56页
   ·改进的二进制粒子群算法第37-43页
     ·HereBoy 算法第37-38页
     ·改进的二进制粒子群算法ABPSO第38-40页
     ·函数优化实验第40-43页
     ·函数优化总结第43页
   ·外部演化仿真实验平台第43-46页
     ·实验平台简介第43-45页
     ·外部演化流程第45-46页
   ·放大电路演化实验第46-55页
     ·ABPSO 与BPSO 对比第48-49页
     ·ABPSO 与GA、HereBoy 对比第49-52页
     ·基于ABPSO 演化得到的放大电路分析第52-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 基于改进算法ABPSO 的FPTA2 多功能演化第56-72页
   ·基于单细胞 FPTA2 的多功能演化第56-63页
     ·积分电路第56-57页
     ·一阶滤波电路第57-60页
     ·半波整流电路第60-61页
     ·逻辑门电路第61-63页
   ·基于双细胞 FPTA2 的多功能演化第63-68页
     ·二阶滤波电路第63-66页
     ·逻辑门电路第66-68页
   ·基于四细胞 FPTA2 的多功能演化第68-71页
     ·2 位DAC第68-69页
     ·3 位DAC第69-71页
   ·本章小结第71-72页
第五章 多参数评估方法及放大电路的演化第72-86页
   ·多参数评估方法第72-78页
     ·多参数演化的必要性第72-74页
     ·放大电路的参数分析第74-75页
     ·多参数评估方法描述第75-78页
   ·放大电路仿真实验及分析第78-85页
     ·基于误差评估方法的实验及分析第78-81页
     ·基于多参数评估方法的实验及分析第81-84页
     ·多参数评估方法的优缺点第84-85页
   ·本章小结第85-86页
第六章 FPTA2 容错和自修复能力研究第86-91页
   ·容错实验方法第86-87页
   ·晶体管单点故障实验第87-89页
     ·仿真实验结果第87-88页
     ·实验分析第88-89页
   ·晶体管多点故障实验第89-90页
     ·仿真实验结果第89-90页
     ·实验分析第90页
   ·本章小结第90-91页
第七章 总结与展望第91-94页
   ·总结第91-92页
   ·展望第92-94页
参考文献第94-98页
致谢第98-99页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第99页

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