龚国良
- 作品数：48 被引量：64H指数：5
- 供职机构：中国科学院半导体研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市科技计划项目中国科学院战略性先导科技专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程医药卫生更多>>
- 电力绝缘设备性能测量及电流传感器固有相移测量方法
- 本发明公开了一种利用电流传感器测量绝缘设备性能的方法，其包括：步骤1、在测量绝缘设备漏电流的电流传感器的输入端，额外加入一个标准正弦信号作为测试信号，所述测试信号和工作信号的混合信号经过电流传感器后得到待测信号；步骤2、...
- 张放鲁华祥龚国良陈刚金敏边昳
- 文献传递
- 基于数学形态学的量子点检测方法
- 一种基于数学形态学的量子点检测方法，包括如下步骤：步骤1：对原始量子点图像做预处理，增强图像对比度；步骤2：利用带标记的分水岭分割方法对量子点图像进行初步分割，使每个量子点划分到不同的区域；步骤3：将量子点从各自区域中提...
- 徐露露鲁华祥边昳陈旭龚国良刘文鹏张放金敏陈刚
- 文献传递
- 基于CIE Lab彩色空间的灰度阈值分割方法
- 一种基于CIE Lab彩色空间的灰度阈值分割方法，包括如下步骤：步骤1：将RGB彩色空间的图像变换至CIE Lab彩色空间；步骤2：对CIE Lab彩色空间的各个灰度通道进行高斯直方图滤波；步骤3：采用Otsu阈值法计算...
- 龙鹏鲁华祥边昳徐露露王俭陈旭龚国良金敏陈刚
- 一种高性能可重构深度卷积神经网络加速器被引量：5
- 2019年
- 由于深度卷积神经网络的卷积层通道规模及卷积核尺寸多样,现有加速器面对这些多样性很难实现高效计算。为此,基于生物脑神经元机制提出了一种深度卷积神经网络加速器。该加速器拥有类脑神经元电路的多种分簇方式及链路组织方式,可以应对不同通道规模。设计了3种卷积计算映射,可以应对不同卷积核大小;实现了局部存储区数据的高效复用,可大量减少数据搬移,提高了计算性能。分别以目标分类和目标检测网络进行测试,该加速器的计算性能分别达498.6×10^9次/秒和571.3×10^9次/秒;能效分别为582.0×10^9次/(秒·瓦)和651.7×10^9次/(秒·瓦)。
- 乔瑞秀陈刚陈刚龚国良
- 关键词：加速器高性能超大规模集成电路
- 利用固定相移来测量同频信号相位差的方法
- 一种利用固定相移来测量同频信号的相位差的方法，包括：将两个同频率的只含有齐次谐波分量的原信号，即基准信号与测量信号分别经过相同的相移，得到两个延时后的信号；将经过相同相移的两个延时后的信号与基准信号和测量信号比较幅值，在...
- 鲁华祥龚国良边昳
- 文献传递
- 一种智能停车管理系统及方法
- 本发明公开了一种智能停车管理系统，该系统包括：停车服务终端，用于对停车位信息采集系统和车辆身份信息采集系统采集得到的各种数据进行统计、计算和预测，并对诱导信息发布系统和智能车位锁系统进行控制；停车位信息采集系统，用于采集...
- 葛滨鲁华祥龚国良方睿李威边昳
- 文献传递
- 基于均方误差的8位深度神经网络量化被引量：2
- 2022年
- 为模型量化后具有更高的准确度,提出以量化均方误差(QMSE)为指标的确定量化系数的方法,针对量化后性能损失严重的小型网络,进一步提出更新统计参数(USP)的方法。QMSE将量化过程中的舍入和截断操作产生的噪声相结合,以此作为选取合适量化系数的指标;USP通过更新批次归一化层中的均值和方差,矫正模型量化产生的均值和方差偏移。实验结果表明,在不进行重训练的情况下,使用QMSE+USP对常见的深度神经网络量化,模型性能优于其它算法。
- 冯鹏程禹龙田生伟耿俊龚国良
- 关键词：卷积神经网络均方误差
- 一种利用固定相移测量同频正弦信号相位差的方法被引量：18
- 2010年
- 传统的相位差测量方法将信号整形成方波,异或后将方波脉冲的宽度转换为相位差。然而,信号在过零点处的"振铃效应",以及传统方法中引入迟滞比较器去噪带入的延时误差严重影响了测量的准确度。介绍了了几种测量相位差的方法,分析了各自的不足,最后提出了一种新型的利用固定相移测量同频正弦信号相位差的方法。此方法避免了"振铃现象"的影响,避免了引入迟滞比较器去噪带入的延时误差,同时又保留了迟滞比较器去噪的优点,不受信号幅度的影响,不受幅度递减的奇次谐波的影响,对两个同频正弦信号的相位差实现精确测量。
- 龚国良鲁华祥
- 关键词：相位差相移迟滞比较器
- 电力绝缘设备性能测量及电流传感器固有相移测量方法
- 本发明公开了一种利用电流传感器测量绝缘设备性能的方法，其包括：步骤1、在测量绝缘设备漏电流的电流传感器的输入端，额外加入一个标准正弦信号作为测试信号，所述测试信号和工作信号的混合信号经过电流传感器后得到待测信号；步骤2、...
- 张放鲁华祥龚国良陈刚金敏边昳
- 文献传递
- 基于数据分组量化的局部放电识别方法
- 一种基于数据分组量化的局部放电识别方法，包括如下步骤：步骤1：采集局部放电数据；步骤2：对采集到的局部放电数据进行预处理，得到脉冲时间序列；步骤3：对获得的脉冲时间序列进行分组量化，统计每个量化区间的脉冲数据；步骤4：对...
- 李威陈刚鲁华祥龚国良陈旭边昳金敏
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