多核自适应迭代LSSVR的模拟电路性能评价策略

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RLS和LMS自适应算法分析

RLS和LMS自适应算法分析RLS（Recursive Least Squares）自适应算法和LMS（Least Mean Squares）自适应算法是常见的自适应滤波算法，在信号处理、通信系统等领域有广泛应用。

本文将对这两种算法进行详细分析比较，并对它们的优缺点进行评价。

首先，我们先介绍一下这两种算法的基本原理。

RLS算法是一种递归估计算法，通过估计系统的权值并逐步修正的方式逼近期望响应。

根据最小二乘估计准则，RLS算法通过最小化滤波器输出与期望响应之间的均方误差来更新权值。

该算法以过去的输入和期望响应作为参考，通过不断修正权值，逼近最佳解。

常用的RLS算法有全选信号算法、选择性部分信号退化算法等。

LMS算法则是一种基于梯度下降的迭代算法，通过不断修正权值，使得滤波器输出的均方误差逐渐减小。

该算法的优势在于计算简单、适合实时应用。

LMS算法通过使用当前输入和期望响应对滤波器权值进行更新，更新步长由算法的学习速率参数确定，步长过大会导致算法发散，步长过小会降低收敛速度。

接下来，我们以几方面来分析比较这两种算法。

1.性能比较：在滤波效果方面，RLS算法由于基于历史输入和期望响应进行计算，能够更好地估计权值，提高滤波性能。

而LMS算法则在计算简单、实现容易的基础上，性能相对较差。

在噪声较大的环境下，RLS算法的性能相对更为优秀。

2.计算复杂度：RLS算法需要存储历史输入和期望响应，并进行矩阵运算，因此计算复杂度较高。

而LMS算法只需要存储当前输入和期望响应，并进行简单的乘法和加法运算，计算复杂度较低。

在资源受限的环境下，LMS算法更加适用。

3.收敛速度：RLS算法在每次迭代时都通过递归方式重新计算权值，因此收敛速度较快。

而LMS算法只通过当前输入和期望响应更新权值，因此收敛速度较慢。

在需要快速适应的应用场景下，RLS算法更为适合。

4.算法稳定性：由于RLS算法需要存储历史输入和期望响应，内存消耗较大。

SoC仿真验证中多核技术的研究与应用

SoC仿真验证中多核技术的研究与应用作者：刘瑞邵智勇康春雷李斌来源：《现代电子技术》2015年第06期摘 ;要：随着SoC设计规模的日益增大，结构逐渐复杂，仿真验证已经成为Soc设计过程中重要的环节，其所需时间往往成为整个设计周期的瓶颈，因而研究和应用能够加快验证仿真速度的技术变得愈发重要。

Synopsys公司的仿真工具VCS所提供的多核技术就是利用目前计算机所拥有的多个处理器核并行工作，以达到对仿真速度的提升。

通过在实际项目中分析和使用多核技术中的设计级并行仿真方法，证明了该多核技术的可行性和有效性。

关键词： SoC验证; VCS; 多核技术; 设计级并行中图分类号： TN710⁃34 ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码： A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1004⁃373X（2015）06⁃0126⁃03Research and application of multi⁃core technology in SoC verificationLIU Rui， SHAO Zhi⁃yong， KANG Chun⁃lei， LI Bin（Verisilicon Inc， Shanghai 201203， China）Abstract： With the increasing enlargement of SoC design scale and the gradual complexity of its structure， the verification simulation has become an important part of the SoC design process，and its required time often becomes a bottleneck of the entire design cycle， so the research and application of the technology that can speed up the simulation verification is imperative. Themulti⁃core technology offered by Synopsys Company’s simulation tool VCS makes the multiple processors working in parallel to achieve the lifting of the simulation speed. The feasibility and effectiveness of the multi⁃core technology was proved by analysis in actual project and the design level parallelism （DLP） method which is one of the multi⁃core technologies.Keywords： SoC verification; VCS; multi⁃core technology; design level parallelism0 ;引 ;言近年来，IC设计随着SoC规模的不断扩大，验证在整个设计流程中所占的比重也越来越大，其所需时间已经占到整个设计周期的70%以上[1⁃3]。

LS-SVM构造FLANN的非线性自适应逆控制动态补偿研究

已成为现代控制理论向智能控制发展的一个全新的
Ｖａｎｋ博士于１９ｐｉ９５年建立了一套有限样本下 “ 规范的” 器学习的理论和方法一Ｓ机ＶＭ．为方便、
直观地讨论问题，分析样本点的函数拟合问题．假设有个训练数据１，Ｉ（ ≤ ｉ，１ ≤ ）能在精度￡下
无误差地用函数Ｙ一
６
＋６拟合，：即
㈣
活跃分支．
现实生产过程中的绝大部分系统都是非线性
的，因此，研究非线性系统的控制问题具有重大的现
ｙｉ
一
∞ ｉ一ｂｅ ≤ Ｊｘ
实意义．目前已有不少学者利用神经网络的智能方
法在理论与实践方面证明了函数链接型神经网络
（ＩＦＡＮＮ）正方法在速度、度上要优于ＭＩ校精Ｐ和ＢＰ方法Ｌ８，７］但现有的Ｆ－ＩＡＮＮ构造方法在选择节
关键是求系数 ∞和ｂ其中：， ∞是维列向量；６为实数．据统计学原理，根可建立优化目标表示为
第２卷９
第６期
兰州交通大学学报
Ｊｕｎｌｆ．ｎｈｕＪａｔｎｉｅｓｔｏｒａｏ［ｚｏｉｏｇＵｎｖｒｉａｏｙ
Ｖｏ．２．６１９ＮＯ
Ｄｅ．２Ｏｃ０１
２１００年１２月文章编号：０１４７（０００ —０００１０ —３３２１）６０７ —４

基于SVR的网络安全评价模型的建立与仿真

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《电子设计工程》2018 年第 13 期
1 支持向量机 SVR 相关理论和模型分析
线性分类是支持向量机的基础，在二维空间内，其理论可按下图 1 所示进行描述。 [14] 易知，两类样本点被三条平行直线所隔，中间的直线称作分类超平面，左右对称分布并平行于该超平面的两条直线分别经过两类样本离超平面最近的点（支持向量），两条直线间的距离用分类间隔来表述。在 n 维空间中，对线性分类器进行求解，即找到一个分类超平面 ωT x + b = 0 。再对训练样本集 {(xi,yi)},i ∈ [1,n] 中的待分类样本点进行划分，已获得最大的分类间隔。
support vector machine（SVM）
随着信息化进程的快速进步和发展，计算机网络已覆盖了人类的各个方面，成为人类生产、生活过程中不可或缺的重要组成部分[1- 。 2] 然而，计算机网络的发展却也带来了诸多的安全隐患，需要建立一
中在建立网络安全评价指标体系的基础上，结合ε不敏感损失函数和支持向量机 SVM，建立了一种
基于 SVR 的网络安全评价模型。该模型能够对训练样本进行学习和训练，得到 SVR 适宜的设置参
数。经过对校验样本的预测可发现，该模型具有较强的泛化能力，预测精度也较高。其性能远优于
目前所知的主观评价和神经网络评价方法，能为相关网络安全评价模型的设计与建立提供参考。
LI Zhi⁃guo （91550 Unit of PLA，Dalian 116023，China）

PSO并行优化LSSVR非线性黑箱模型辨识

ｍａｅｔｄｆｃｌｔｓａｌｓｎａｃｒｔｔｅｔｃｌｍｏｅｓｎｏｖｎｉｎｌｉｅｔｃｔｏｔｏｓｋｓｉｉｕｔｏｅｔｂｉｈａｃｕａｅｍａｈｍａｉａｄｌｕｉｇｃｎｅｔｏａｄｎｉａｉｎｍｅｈｄ．Ｔｏｓｌｅｉｉｆｏｖ
题，出一种基于自适应粒子群算法的最小二乘支持向量机回归（Ｓ —ＳＶ非线性系统辨识方法．方法采用２提ＰＯＬＳＲ）该
组自适应粒子群算法并行计算模型，分别利用自适应粒子群算法对ＬＳＲ中的参数进行自动选取和矩阵迭代求解，ＳＶ既克服了传统ＬＳＲ参数难以确定的缺点，ＳＶ提高了辨识精度，同时避免了复杂矩阵求逆运算，加快ｒ计算速度．将该
ＬＳＶＲ，ｗｈｌｈｅｏｈｒｉｅａｅｈｔｉＳｉｅｔｔｅｔｒｔｓｔｅｍａｒｘ．Ｔｕｓｔｒｃｓｏｆｉｅｔｆａｉｎｉｎｕｒｄ，ａｄｃｌｕａｉｎｓｅｓｈｈｅｐｅｉｉｎｏｎｉｃｔｏｓｅｓｅｄｉｎａｃｌｔｏｐｅｄｉ
ｗａｒｐｏｅｓｐｏｓｄ．ＴｓｉｅｔｆｃｔｏｏｅｓｄｔＳＯｓｉｒｌｅ．ＯｎｅｕｏａｉａｌｅｓｔｅｐａａｔｒｆｔｅｈｉｄｎｉｉａｉｎｍｄｌｕｅｗｏＰｎｐａａｌ１ａｔｍｔｃｌｙｓｔｈｒｍｅｅｓｏｈ
方法应用于船舶操纵性模型非线性系统辨识，真结果表明，该方法得到的ＬＳＲ能够有效地对系统进行建模，仿由ＳＶ仿真精度高，构简单，有一定的理论推广意义．结具

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

文第章２４编０３２号１卷：１年００１１第０５０１月６０Ｘ期（２０２１）１０２９０２０９Ｓｙｓｔｅｍｓ系Ｅｎ统ｇｉ工ｎｅ程ｅｒｉ与ｎｇ电ａ子ｎｄ技Ｅｌ术ｅｃｔｒｏｎｉｃｓ网址ＶｏＯ：ｌｗｃ．ｔｗ４ｏｗ３ｂｅ．ｓｒｙＮｓ２ｏ０ｅｌ２．ｅ１１．０ｃｏｍ
基于改进灰狼装算备法效优能化评犛犞估犚的航天侦察
犓犲狔狑狅狉犱狊：ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍａｃｈｉｎｅ；ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｓｐａｃｅｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｇｒｅｙｗｏｌｆｏｐｔｉｍｉｚｅｒ
ห้องสมุดไป่ตู้
０引言
收机、光电传感器等设备在外层空间展开的侦察活动。其能够在较密集的时间内覆盖广阔的范围，且无地理条件及
韩驰，熊伟
（航天工程大学复杂电子系统仿真实验室，北京１０１４００）
的现摘实意要义：。定针量对评评估估航样天本侦数察据装少备、效效能能在是多武指器标装因备素体影系响建下设变的化重规要律环非节线之性一等，对条装件备下发的展效和能作评战估应问用题具，提有出重要一种基于改进灰狼（ｉｍｐｒｏｖｅｄｇｒｅｙｗｏｌｆｏｐｔｉｍｉｚｅｒ，ＩＧＷＯ）算法优化的支持向量回归机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＳＶＲ）评估方法（ＩＧＷＯＳＶＲ）。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力，并将其应用于基于支持ＳＶＲ效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点，构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后，通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估，验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。

基于多核LS-SVR的航电设备剩余寿命预测

第３５巷第４期
基于多核ＬＳ－ＳＶＲ的航电设备剩余寿命预测
李飞，陈颖，郭阳明，杜承烈，吴昊，冉从宝
（１．西北工业大学计算机学院，陕西西安７１００７２；２．中国船舶工业系统工程研究院，北京１０００９４）
由于若干个满足Ｍｅｒｃｅｒ条件的核函数之线性
影响该方法预测效果的关键因素。通常，ＬＳ — ＳＶＲ模型只采用一个核函数，这会大大地降低模型的自适应能力。在实践中，描述某一状态或故障特征的变量，不是唯一的。这意味着它总是由几个相关的时间序列来描述的。此时通过使用单一的核函数来充分表现这些时间序列的内部关系是很困难的。近年来关于多核学习（ｍｕｌｔｉｐｌｅｋｅｎｅｒｌｌｅａｎｉｒｎｇ，ＭＫＬ）的理论７｜和应用，已经证明多核模型比单核模型或单核机器组合模型的性能更好，利用多核代替单核，能
第４期
李飞，等：基于多核ＬＳ－ＳＶＲ的航电设备剩余寿命预测
式中，为基核函数的个数，（，）为第ｍ个基核函数，为第ｍ个基核函数的权重值，用来衡量等价核函数Ｋ（，）对第ｍ个基核函数（，ｘｊ）的依赖程度。
关键词：航空电子设备；剩余寿命预测；ＬＳ — ＳＶＲ；多核学习文献标志码：Ａ文章编号：１０００．２７５８（２０１７）０４ — ０７２４ — ０５

电力电子电路故障评估新指标及基于LSSVM的预测新方法

电力电子电路故障评估新指标及基于LSSVM的预测新方法姜媛媛;王友仁;罗慧;林华;崔江【摘要】Currently,fault predictions of power electronic circuit mostly focus on components,and seldom consider the influences of working conditions such as electric network and load fluctuation.An innovative metric only related to the circuit fault for power electronic circuit failure evaluation,named relative shift of fault feature parameter,and a novel method of power electronic circuit fault prediction based on least squares support vector machine(LSSVM) are proposed according to this problem.Working condition time series and circuit parameters time series are predicted based on LSSVM.And then circuit parameters are calculated as the circuit under the predicted working condition is healthy.Thus,the failure evaluation metric is calculated based on the predicted circuit parameters and healthy circuit parameters under same working condition and the future circuit state can be judged finally.Simulation studies on Buck circuit show that the proposed method is feasible and effective.%当前电力电子电路故障预测多为元件级,且未考虑电源、负载波动等工作条件影响。

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能评价结果较为接近，且运算速度优。关键词：最小二乘支持向量回归；自适应；迭代；多核；模拟电路；评价策略
中图分类号：ＴＰ３０２．７文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：０３７２．２１１２
ＳｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆａｎａｌｏｇｃｉｒｃｕｉｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅａｎｄｉｔｅｒａｔｉｖｅＬＳＳＶＲ
ａｄａｐｔｉｖｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗｉｔｈｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍａｃｈｉｎｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏ
ｍｏｒｅｌｅｆｘｉｂｉｌｉｔｙｔｏｔｈｅｋｅｒｎｅｌｉｎｌｉｎｅｓｕｃｈａｓｔｈｅｂａｎｄｗｉｄｔｈｓ．Ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｄｅａａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｔｅｐｓｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｉｓｓｕｅｏｆａｎａｌｏｇｃｉｒｃｕｉｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ａｎｏｖｅｌｓｒｔ￣ｅｇｙｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｓｕｐｅｉｏｆｉｒｔ），ｏｆ
步提高支持向量数目确定的精简性。给出了基于多核自适应迭代最小二乘支持向量回归法的设计思想及构造步骤。实验以高校模拟电路实验为依托，采用近两年内由精密仪器设备测评所得的小功率放大器的８项技术指标构建训练集，进行多核自适应迭代小二乘支持向量回归评价。实验表明，所提出的方法性能优于传统最ｄｘ－乘支持向量回归法及．ＳＶＲ法，与精密仪器性
第２７卷
第２期
电子测量与仪器学报
ＪｏＵＲＮＡＬｏＦＥＬＥｃＴＲｏＮＩＣＭＥＡｓＵＲＥＭ臣ＮＴＡＮＤＩＮｓＴＲＵＭ＿ＥＮＴ
２７
・
Ⅳ０．２ｌ１５・
２０１３年２月
Ｄ０Ｉ：１０．３７２４／ＳＰ＿Ｊ．１１８７．２０１３．００１１５
多核自适应迭代ＬＳＳＶＲ的模拟电路性能评价策略木
张爱华霍星张志强
（渤海大学工学院锦州１２１０１３）摘要：针对模拟电路的性能评价问题，运用标准支持向量回归机，结合自适应技术的优越性，利用迭代算法改善传统最小二乘支持向量回归的支持向量稀疏性问题，提高训练响应速度。同时采用多径向基核函数以实现核宽度在线调整的灵活度，进一
ｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＡＩＬＳＳＶＲ）ｗｉｔｈｍｕｌｔｉＲＢＦｋｅｍｅｌｔｕｎｉｎｇ（ＭＫ）ｒａｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｅｘ —
ｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｆｕｒｔｈｅｒ．Ｒｅｇａｒｄｉｎｇｔｏｒｅｄｕｃｅｈｅｔｎｕｍｂｅｒｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｓ，ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ，ｍｕｌｔｉＲＢＦｉｓｕｓｅｄｔｏｉｎｔｅｒｆｕｓｅ
ａｄａｐｔｉｖｅｌｙｄｅｃｉｄｅｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｓ，ｔｈｅｓｐａｒｓｅｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｓｉｓｐｒｅｓｅｒｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓｐｅｅｄ
ｗｉｔｈｍｕｌｔｉＲＢＦｋｅｒｎｅｌｔｕｎｉｎｇ
ＺｈａｎｇＡｉｈｕａＨｕｏＸｉｎｇＺｈａｎｇＺｈｉｑｉａｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｚｈｏｕ１２１０１３，Ｃｈｉｎａ）