一种凹槽阳极平面耿氏二极管及制作方法

    公开(公告)号:CN109742232B

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN201811410331.7

    申请日:2018-11-23

    Abstract: 本发明涉及一种凹槽阳极平面耿氏二极管,包括:衬底;成核层,位于衬底上;背势垒层,位于成核层上;沟道层,位于背势垒层上;势垒层,位于沟道层上;势垒层和沟道层上设置有凹槽,凹槽将沟道层和势垒层形成的2DEG沟分割为第一2DEG沟道和第二2DEG沟道;阳极,位于凹槽中和势垒层上;阴极,位于背势垒层上;介质层,位于势垒层上。本发明实施例利用凹槽形成两个并联的平面耿氏二极管,通过改变两个沟道的长度来改变沟道中电子畴的运动,实现器件工作频率和输出功率的自由调控,对提高器件工作频率和输出功率的研究具有重要意义。

    基于多目标量子粒子群算法的无人机协同任务分配方法

    公开(公告)号:CN107045458B

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201710135208.8

    申请日:2017-03-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于多目标量子粒子群算法的无人机协同任务分配方法,建立了无人机协同任务分配的模型,将无人机协同任务分配问题中的目标前期任务执行成功概率、无人机生存概率以及任务完成时间这三种指标分别作为多目标任务分配问题的优化目标函数,实现了这三种指标的同时优化。本发明针对无人机协同任务分配的问题的特点,设计了针对前期任务约束的修复算子和针对任务时序约束的修复算子,提高了种群中解的质量,设计了新的种群变异机制,有效提高了算法的收敛速度。

    一种基于FPGA的多数据三模冗余判决模块

    公开(公告)号:CN104881544A

    公开(公告)日:2015-09-02

    申请号:CN201510283672.2

    申请日:2015-05-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的多数据三模冗余判决模块,三个前级工作系统的数据寄存器两两组合分为三组,每组数据寄存器分别连接一个数据比较器的两个输入端,三个数据比较器的输出端两两组合后同时输入两个多通道数据选择器的控制端;其中一个多通道数据选择器的三个数据输入端分别与前级工作系统的三个数据寄存器相连,该多通道数据选择器的输出作为判决模块的正确数据输出,另一个多通道数据选择器在前级工作系统发生错误时输出报错信号。本发明不仅能够达到多位数据同时进行三模冗余判决得到正确数据目的的同时,还能判断系统错误是否发生,以及错误的数据来自哪一模块。

    一种基于证据距离的改进的FMEA方法及其应用

    公开(公告)号:CN115936435B

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202211584871.3

    申请日:2022-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于证据距离的改进的FMEA方法。首先,通过利用三角模糊数对专家的评估结果进行建模我们得到了新的BPA,然后计算BPA的逆,接下来通过证据距离来计算专家的权重,最后我们通过使用Murphy组合规则来融合得到最后的结果。简而言之,这个方法考虑了怎么去融合来自专家的冲突证据,并且相应的考虑了由于专家评估的不确定性所带来的专家之间相对权重的不同。经过试验验证本发明方法准确性高。

    多目标威胁评估方法及装置、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN117852908A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311863219.X

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种多目标威胁评估方法及装置、电子设备、存储介质。所述方法包括:根据多个目标的目标信息或者第一预设值,确定每一个目标的多个威胁属性值;根据目标归一化后的有效威胁属性值和虚拟目标的归一化后的威胁属性值,确定临界威胁值和目标的综合威胁值;根据目标的综合威胁值和临界威胁值,确定目标的威胁等级。根据本发明提供的方法,通过归一化后的有效威胁属性值来确定目标的综合威胁值,能够避免缺失的目标信息对目标评估的影响,实现在目标信息不完备时对目标进行威胁评估。

    一种无人机集群的自适应故障检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117389155B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311667597.0

    申请日:2023-12-07

    Abstract: 本发明公开了一种无人机集群的自适应故障检测方法及系统,方法包括:将无人机的位置信息和速度信息输入所述自适应无人机集群故障检测模型,所述自适应无人机集群故障检测模型输出故障检测结果,其中,自适应无人机集群故障检测模型是基于置信规则库构建,完成构建的所述自适应无人机集群故障检测模型经过训练之后才进行无人机集群的自适应故障检测。系统基于上述方法。本发明基于置信规则库构建自适应无人机集群故障检测模型,以无人机的位置信息和速度信息这两个时变指标作为自适应无人机集群故障检测模型的输入,以故障检测结果作为自适应无人机集群故障检测模型的输出,有效降低无人机集群发生故障时误报率和漏报率。

    基于协同分析自主感知网络结构的高光谱变化检测方法

    公开(公告)号:CN114842328B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202210283172.9

    申请日:2022-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于协同分析自主感知网络结构的高光谱变化检测方法,包括:获取同一传感器采集的两组高光谱变化检测数据集,确定每组的训练样本和待测样本;对每组建立变化检测网络结构搜索任务;对每个任务产生初始网络结构种群;对每个当前网络结构种群,利用遗传算法进行种群内进化得到内部进化后网络结构种群;针对该对内部进化后网络结构种群,在满足跨任务知识交流条件时共享优秀个体信息,得到每个内部进化后网络结构种群对应的更新网络结构种群;判断是否达到预设的最大迭代次数;若否返回种群内进化;若是停止迭代,从每个更新网络结构种群中获取最优网络结构,利用对应的待测样本得到变化检测结果。本发明能提高各CD任务分类精度。

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