孔梅[1]2000年在《异构型集成电路实时并行测试系统—理论、方法和实践》文中指出测试行业是微电子产业发展中的一个重要环节，而测试设备的发展又是测试行业发展的重中之重，因此研制结构合理、具有高效测试效率的测试系统始终是我们CAT从业人员所面临严峻挑战之一。本文的工作是在国家“八五”重点科技攻关项目“大型测试系统”的基础上，在面向市场和应用的方向上所做的延伸性的研究工作，提出了新型的支持异构并行测试的测试系统结构。新型系统融入了成熟的计算机技术以及网络技术，具有良好的性能和发展前途。 测试系统的设备框架和组织的合理性不仅直接决定着系统的成本，而且还会影响到测试系统的整体性能和测试过程中的效率。因此本文从测试系统的结构入手，首先对传统的测试系统体系结构进行了剖析，并且分析了它们在应用中存在的局限性，在此基础上，提出了异构并行测试的思想。新型系统采用类似Client／Server结构的两级分布式智能化结构，系统中的主机为控制中心，各异构的子测试仪按照统一的标准通过通信线路与主机相连，并且子测试仪都拥有一定的智能性，可以独立完成各自的测试任务，可以在主机的协调下实现完全并行的实时测试。系统将测试过程中的数据处理和实时测试控制分离开来，分别交由主机和子测试仪来完成，彼此间通过通信线路进行协作，由于数据处理为离线功能，实时性要求不高，因此这样的功能分布机制一方面不会损害测试的实时性，同时还有效地使主机资源得到共享，降低了系统的成本，为异构并行测试的实现奠定了基础。 在提出并分析了异构并行测试思想之后，论文从系统的硬件和软件两大方面对系统的设计实现给出了论述。模块化的结构是本系统的一大特点，它的实现需要硬件及软件两方面的支持，模块化不仅使系统能够很好地支持异构测试仪，而且使系统的配置更加灵活，拥有良好的扩展性。在硬件架构分析的基础上，文章又重点分析了通信线路的实现，因为它在很大程度上影响着系统的性能。另外面向对象技术以及多线程机制在软件系统中的实用，使主机更加容易地支持异构子测试仪，并且能更加高效地实现系统的并行性。 最后，文章介绍了ICT12—2000测试系统的实现，运行结果表明，该系统具有良好的异构并行性，具有较高的测试效率及吞吐量。并且系统具有安全友好的图形用户界面，易使用，再加上它良好的性价比，使该系统据有强大的生
俞健[2]1998年在《基于进化计算的神经网络设计方法》文中进行了进一步梳理神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的用来“模拟”人脑功能基本特征的网络模型，它具有很好的并行处理、学习、非线性映射和泛化能力，并在模式识别、信息处理、设计、规划、诊断和控制等许多领域都得到了研究人员的亲赖。近十年来，基于神经网络的控制方法的研究取得了很大的进展，相应的硬件产品也已经上市。随着应用研究的不断深入和扩展，人们也碰到了1系列急需解决的问题，例如网络类型、结构、参数集的选择，学习算法的选择，基于神经网络的控制系统稳定性、鲁棒性分析等等。本文主要研究的是如何选择网络结构和参数集这个问题。 第1章是绪论。首先简单地回顾了控制理论的发展，介绍了智能控制研究的主要内容。通过这些介绍，主要是为了说明控制理论研究和应用中面临的挑战和基于神经网络的控制方法具有的巨大潜力。接着比较详细地论述了神经网络在控制系统中所起的作用，给出了具体的控制系统结构，并且指出了神经网络研究中需要澄清的3个模糊认识和需要解决的5个典型问题。最后简单地介绍了神经网络硬件研究的现状。 第2章提出了1种基于进化算法的神经网络结构设计方法。首先阐述了神经网络结构设计的意义，然后总结了神经网络结构设计的常用方法。神经网络的结构设计可以看成是1个寻优过程，而基于进化思想的进化算法正是1类很好的优化方法，所以利用进化算法获得较佳的网络结构就成为我的研究方向。利用进化算法设计网络的结构，首先要确定网络结构的编码方式，然后根据编码方式来决定选用何种进化算法。按照我提出的网络结构的编码方式，只有使用进化规划的方法才能完成结构寻优的任务。结构寻优的过程是和网络训练同步进行的，由于网络结构不是很规则，所以无法使用“梯度法”等优化手段，为此，网络权值训练采用的是遗传算法。通过解异或问题和逼近1个非线性函数的仿真实验，证明了这种基于进化算法的神经网络结构设计方法的可行性。 第3章提出了1种利用遗传算法设计BP网络的方法。通过引入正交试验设计的思想，重新定义了遗传算法中的交叉操作。新的交叉操作产生的子代个体多于2个，这些个体通过内部竞争优选出2个作为交叉操作的最终结果进入遗传算法的下1个步骤。在精心安排下，双亲中适应性强的1个也自动参与了内部竞争，这就保证了子代个体中至少有1个个体的性能不差于父辈。故障诊断的仿真实验初步证明了该方法的有效性。神经网络的训练过程和网络结构的寻优过程都是十分耗费时间的，为了寻找解决这个难题的方法，我尝试利用DSP／PC机组成的典型的主从式系统来实现自己提出的网络设计方法。通过对CSTR系统中状态估计问题的仿真研究，一方面进1步证明了设计方法的可行性，另一方面也在寻找缩短寻优时间的途径上进行了1次成功的尝试。
胡宏华[3]2006年在《微流控分析芯片的激光诱导荧光微球检测》文中提出本文主要研究微流控芯片上的5.6μm微球激光诱导荧光的共焦光学检测方案,详细论述了该方案的设计过程和实验结果,由于微流控芯片液流传输系统和光学检测系统互相分离,因此本方案具有传统流式细胞检测模式所未有的优点。 微球的激光诱导荧光检测是当前医学和生物学领域研究的新方向。微球表面经过荧光分子标记,利用流式细胞仪技术对于微球进行荧光检测,是医学分析的基础。本文利用微流控芯片建立液体流场夹带5.6μm荧光微球逐个通过光学检测区;利用共焦系统建立激光诱导荧光的光学系统,通过优化系统参数,建立合理的荧光激发区域保证单个荧光微球的激发,并设计与微通道结构相吻合的光学层析深度,保证了光学系统检测的有效性和灵敏度。经过实验证明,本光学系统的对于藻红蛋白(R-phycoerythrin, R-PE)溶液的最低检测浓度达到0.45nMol/L,相当于122个分子的水平。其荧光微球检测的信噪比达到58.9,满足单个检测的灵敏度要求。 作为“全微分析系统(μ-TAS)”的范畴,本文第一章介绍了微流控芯片荧光检测领域的基本概念和进展,并在第二章从理论上详细叙述了本方案各大部分的设计基础。本文的第三章详细叙述了光学检测系统各个部分的详细设计和参数选择的过程,并在第四章对于整个系统进行了光学性能的测试,获得满足于要求的数据结果。本文的第五章对于整个方案进行了总结和展望。
参考文献：
[1]. 异构型集成电路实时并行测试系统—理论、方法和实践[D]. 孔梅. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）. 2000
[2]. 基于进化计算的神经网络设计方法[D]. 俞健. 浙江大学. 1998
[3]. 微流控分析芯片的激光诱导荧光微球检测[D]. 胡宏华. 浙江大学. 2006
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