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電子發(fā)燒友網(wǎng)>嵌入式技術(shù)>嵌入式設(shè)計(jì)應(yīng)用>反對(duì)采用微碼的案例 - 處理器種群及種群設(shè)計(jì)錯(cuò)誤詳解

反對(duì)采用微碼的案例 - 處理器種群及種群設(shè)計(jì)錯(cuò)誤詳解

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最近接觸到了DSP處理器,關(guān)于定點(diǎn)處理器處理浮點(diǎn)運(yùn)算有兩個(gè)疑問(wèn),我是用C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的,16位處理器,兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行加減乘除,定點(diǎn)處理器運(yùn)算出來(lái)結(jié)果的精度有多高,能保留幾位有效數(shù)字??另外,關(guān)于定點(diǎn)
2019-05-13 01:09:48

請(qǐng)問(wèn)怎樣去設(shè)計(jì)可擴(kuò)展FFT處理器?

怎樣去設(shè)計(jì)可擴(kuò)展FFT處理器?可擴(kuò)展FFT處理器的結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的?
2021-05-06 07:52:19

預(yù)處理器在Build Settings中定義錯(cuò)誤

正常,顯示正確的錯(cuò)誤。三。在“構(gòu)建設(shè)置”和“編譯”中定義“編譯”和“錯(cuò)誤處理器中的預(yù)處理器定義”(TestVar 1)(見(jiàn)屏幕截圖3)PSoC Creator顯示的都是正確的,格雷碼真的沒(méi)有用
2019-02-22 06:25:24

種群遺傳算法在火炮穩(wěn)定控制中應(yīng)用

本文介紹了一種新興的高效全局尋優(yōu)方法— 微種群遺傳算法,通過(guò)對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn),同時(shí)結(jié)合坦克火炮穩(wěn)定器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型,對(duì)PID 控制器的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,并進(jìn)行了仿真
2009-08-27 09:13:0710

#微處理器與嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì) ARM微處理器簡(jiǎn)介

嵌入式處理器
電子技術(shù)那些事兒發(fā)布于 2022-10-21 21:46:17

Mobile Athlon 64位處理器詳解

Mobile Athlon 64位處理器詳解 基于AMD 64位技術(shù)的移動(dòng)型AMD Mobile Athlon 64位CPU是專(zhuān)門(mén)針對(duì)移動(dòng)性能要求較高的商務(wù)人士設(shè)計(jì),低功耗能有效延長(zhǎng)電
2009-12-18 10:01:03665

你知道這是什么型號(hào)的處理器嗎? #硬聲創(chuàng)作季

處理器
jf_49750429發(fā)布于 2022-11-01 14:56:47

[4.3.1]--處理器的復(fù)位與啟動(dòng)

處理器
jf_90840116發(fā)布于 2022-12-15 16:06:36

酷睿i5處理器詳解_i5處理器怎么樣

酷睿i5處理器是英特爾的一款產(chǎn)品,Core i5處理器于2009年7月生產(chǎn),8月出貨,官方在9月1日正式發(fā)布。包含Lynnfield(2009年)、Clarkdale(2010年)、Arrandale(2010年)、Sandy Bridge(2011年)等多款子系列。
2012-09-14 15:00:4346153

[3.10.1]--3.10微處理器概述

處理器
學(xué)習(xí)電子知識(shí)發(fā)布于 2023-02-17 20:50:35

[3.13.1]--3.13專(zhuān)用微處理器設(shè)計(jì)實(shí)例(上)

處理器
學(xué)習(xí)電子知識(shí)發(fā)布于 2023-02-17 20:52:49

[3.14.1]--3.14專(zhuān)用微處理器設(shè)計(jì)實(shí)例(下)

處理器
學(xué)習(xí)電子知識(shí)發(fā)布于 2023-02-17 20:53:47

處理器種群種群設(shè)計(jì)錯(cuò)誤詳解

處理器種群種群設(shè)計(jì)錯(cuò)誤詳解
2016-12-15 17:04:310

基于種群進(jìn)化速度的動(dòng)態(tài)煙花算法

基于種群進(jìn)化速度的動(dòng)態(tài)煙花算法_杜振鑫
2017-01-07 21:28:583

INTEL 8086 微處理器應(yīng)用入門(mén) 附錄1 8086指令詳解

INTEL 8086 微處理器應(yīng)用入門(mén) 附錄1 8086指令詳解
2017-09-22 11:23:1120

一種雙系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化的基因表達(dá)式編程算法

受人類(lèi)進(jìn)化過(guò)程的啟發(fā),提出了一種雙系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化的基因表達(dá)式編程算法DSCEGEP。DSCEGEP由自然進(jìn)化系統(tǒng)和人工干預(yù)系統(tǒng)組成。人工干預(yù)系統(tǒng)包括個(gè)體干預(yù)和種群干預(yù)。個(gè)體干預(yù)是依據(jù)基因庫(kù)對(duì)種群
2017-11-24 14:27:332

基于混合搜索的多種群人工蜂群算法

針對(duì)經(jīng)典人工蜂群(ABC)算法搜索策略存在搜索機(jī)制單一、群體全局搜索與局部搜索運(yùn)算耦合性較高的問(wèn)題,提出一種基于混合搜索的多種群人工蜂群( MPABC)算法。首先,將種群按照適應(yīng)度值進(jìn)行排序,得到
2017-11-24 17:16:470

動(dòng)態(tài)雙種群果蠅優(yōu)化算法

為了有效解決柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題(FJSP),提出了一種具有較強(qiáng)進(jìn)化機(jī)制的動(dòng)態(tài)雙種群果蠅優(yōu)化算法( DDFOA),該算法采用自適應(yīng)移動(dòng)步長(zhǎng),并動(dòng)態(tài)地將種群劃分為先進(jìn)子種群和后進(jìn)子種群,其中先進(jìn)子種群
2017-11-25 11:15:170

實(shí)數(shù)與二進(jìn)制編碼GA種群多樣性統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型

針對(duì)GA早熟收斂問(wèn)題研究中存在的種群多樣性定義缺乏統(tǒng)一性和普適性問(wèn)題,基于GA基因?qū)哟?b class="flag-6" style="color: red">種群多樣性的本質(zhì),建立了實(shí)數(shù)和二進(jìn)制編碼的GA層次多樣性的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型。首先,將實(shí)數(shù)編碼GA的種群矩陣等效變換
2017-11-29 15:46:110

基于差分進(jìn)化算法的改進(jìn)

針對(duì)差分進(jìn)化(DE)算法存在的尋優(yōu)精度低、收斂速度慢等問(wèn)題,借鑒混沌分散策略、反向?qū)W習(xí)策略(OBL)以及跨種群并行機(jī)制,提出一種基于反向?qū)W習(xí)的跨種群差分進(jìn)化算法(OLCPDE)。采用混沌分散策略進(jìn)行
2017-12-04 16:30:040

種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型

為了提高網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度,提出了一種改進(jìn)的多種群量子遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)后,采用多種群量子遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。該模型利用
2017-12-06 17:18:296

基于多種群的改進(jìn)粒子群算法

針對(duì)多模態(tài)函數(shù)尋優(yōu)過(guò)程中開(kāi)發(fā)與探索能力難以平衡的問(wèn)題,提出一種基于多種群的改進(jìn)粒子群算法( EMSPSO)。該算法在基于種群的粒子群算法(SPSO)的基礎(chǔ)上改進(jìn)了種群生成策略,通過(guò)在個(gè)體最優(yōu)值中選
2017-12-12 11:23:131

混合多種約束的并行約束差分進(jìn)化算法

針對(duì)約束差分進(jìn)化算法中單一約束處理技術(shù)無(wú)法適合所有優(yōu)化問(wèn)題的情況,提出了一種混合多種約束處理技術(shù)的并行約束差分進(jìn)化算法。該算法將種群分成多個(gè)子種群,各子種群采用不同的約束處理技術(shù)并行地獨(dú)立進(jìn)化
2018-01-02 16:40:160

基于模擬退火機(jī)制的多種群螢火蟲(chóng)算法

針對(duì)傳統(tǒng)螢火蟲(chóng)算法(FA)中存在的過(guò)早收斂和易陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題,提出了一種基于模擬退火機(jī)制的多種群螢火蟲(chóng)算法( MFA_SA):將螢火蟲(chóng)種群平均分為參數(shù)不同的多個(gè)子種群。為了防止算法陷入局部最優(yōu)
2018-01-14 15:54:480

數(shù)學(xué)建模—03種群模型資料下載

數(shù)學(xué)建?!?3種群模型資料下載
2018-05-21 11:35:262

基于雙種群協(xié)同進(jìn)化遺傳算法的電力倉(cāng)庫(kù)貨位分配方法

針對(duì)電力自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)出入庫(kù)效率和高層貨架穩(wěn)定性問(wèn)題,建立了多目標(biāo)貨位分配優(yōu)化模型。提出了一種基于精英保留策略的雙種群協(xié)同進(jìn)化遺傳算法并用于求解該模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法比標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法具有更好的收斂性,能夠有效提高物料出入庫(kù)效率和貨架的穩(wěn)定性。
2019-01-17 10:31:2810

關(guān)于選擇處理器的八個(gè)認(rèn)知錯(cuò)誤

 我們購(gòu)買(mǎi)電腦,往往會(huì)關(guān)心處理器的性能好壞,處理器的性能好壞直接影響了電腦的運(yùn)算速度,我們可以將處理器比喻成大腦,是計(jì)算機(jī)的核心,決定了電腦速度好壞。那么如何選購(gòu)處理器呢?今天小編分享一下小白購(gòu)買(mǎi)處理器最容易踏入的錯(cuò)誤認(rèn)知科普,帶你快速走出處理器選擇錯(cuò)誤認(rèn)知,學(xué)會(huì)如何選購(gòu)處理器。
2020-05-20 09:23:58690

如何使用差分進(jìn)化和第二代非支配遺傳算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化的算法

操作,以提高種群的多樣性。應(yīng)用新種群標(biāo)記策略對(duì)DE的初始種群和測(cè)試種群進(jìn)行支配得到新種群,并標(biāo)記其中每個(gè)個(gè)體,使DE能夠處理多目標(biāo)問(wèn)題。將新種群作為NSGAⅡ的初始種群,通過(guò)NSGAⅡ產(chǎn)生下一代種群,
2020-10-26 17:08:005

一種異質(zhì)空間結(jié)構(gòu)種群遷徙動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法

為了求解一些復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題,采用異質(zhì)空間結(jié)構(gòu)種群遷徙動(dòng)力學(xué)理論,提出了異質(zhì)空間結(jié)構(gòu)種群遷徙動(dòng)力學(xué)優(yōu)化算法(HSS-PMDO)。在該算法中,優(yōu)化問(wèn)題的解空間與由若干個(gè)斑塊組成的海島相對(duì)應(yīng),每個(gè)斑塊具有
2021-04-07 09:48:5314

污染環(huán)境中微生物治理的種群動(dòng)力學(xué)算法PDO-MCCE

為了解決一些函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,采用污染環(huán)境中具微生物治理的種群動(dòng)力學(xué)模型,提出了PDO-MCCE算法。在該算法中,個(gè)體被自動(dòng)劃分成正常種群和突變種群2類(lèi),毎類(lèi)個(gè)體數(shù)依據(jù)種群動(dòng)力學(xué)模型自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算和調(diào)整
2021-04-07 10:14:0610

一種粒子置換的雙種群綜合學(xué)習(xí)PSO算法

針對(duì)粒子群算法(PSO)種群多樣性低和易于陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,提岀一種粒子置換的雙種群綜合學(xué)PSO算法( PP-CLPSO)。根據(jù)PSO算法的收斂特性和 Logistic映射的混沌思想,設(shè)計(jì)并行
2021-04-29 14:19:135

動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制的雙種群蟻群算法綜述

動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制的雙種群蟻群算法綜述
2021-06-11 16:27:3610

求解柔性資源受限的改進(jìn)多種群遺傳算法

從而使整個(gè)遺傳搜索無(wú)法求解出全局最優(yōu)值的缺陷,提岀了一種改進(jìn)的多種群遺傳算法來(lái)求解該問(wèn)題模型。算法對(duì)作業(yè)優(yōu)先級(jí)列表編碼,引入交叉移民算子實(shí)現(xiàn)多種群間的協(xié)冋進(jìn)化,在解碼過(guò)程中運(yùn)用一種啟發(fā)式柔性資源技能分配算法
2021-06-16 14:47:1710

基于譜聚類(lèi)的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法

多目標(biāo)優(yōu)化算法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)中具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力,然而,在處理社區(qū)結(jié)構(gòu)較為模糊、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模大的問(wèn)題時(shí)難以得到滿(mǎn)意的效果。為克服現(xiàn)有多目標(biāo)方法的不足,提岀一種基于譜聚類(lèi)的多目標(biāo)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
2021-06-17 15:02:3511

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