System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种MEMS显示器的寻址方法技术_技高网

一种MEMS显示器的寻址方法技术

技术编号:40956095 阅读:4 留言:0更新日期:2024-04-18 20:32
本发明专利技术涉及机器学习技术领域,尤其是涉及一种MEMS显示器的寻址方法。所述方法包括以下步骤:获取MEMS显示器微结构信息数据,并对MEMS显示器微结构信息数据进行拓扑形态映射处理及复杂网络策略构建处理,以生成结构连接策略图,利用多维尺度变换对结构连接策略图进行空间优化聚类处理及寻址路径自组织演化,以生成自适应寻址路径矩阵,对自适应寻址路径矩阵进行动态模态预测分析及弹性波前控制处理,以生成结构波前控制数据,基于结构波前控制数据进行同态隐私安全寻址,以生成同态安全寻址指令集。本发明专利技术能够使MEMS显示器能够根据实际情况自动调整寻址方式,从而提高了显示效果的适应性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习,尤其是涉及一种mems显示器的寻址方法。


技术介绍

1、微电机系统(mems)显示器是一种基于微纳技术的新型显示技术,它可以在微小空间内实现高分辨率和低功耗的显示效果。在mems显示器中,像素需要进行准确的寻址,以显示图像和信息。传统上,mems显示器的寻址方法使用复杂的电路和控制逻辑,但近年来,机器学习技术已经开始应用于这个领域,以改进寻址方法和优化显示性能。机器学习模型可以实时监测显示性能并提供反馈控制。例如,模型可以根据实际显示效果调整像素状态,从而实现更准确的显示。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种mems显示器的寻址方法,以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供一种mems显示器的寻址方法,所述方法包括以下步骤:

3、步骤s1:获取mems显示器微结构信息数据,并对mems显示器微结构信息数据进行拓扑形态映射,以生成结构拓扑空间映射集;

4、步骤s2:应用图神经网络对结构拓扑空间映射集进行复杂网络策略构建,以生成结构连接策略图;

5、步骤s3:利用多维尺度变换对结构连接策略图进行空间优化聚类,以生成结构空间聚类矩阵;

6、步骤s4:基于结构空间聚类矩阵进行寻址路径自组演化,以生成自适应寻址路径矩阵;

7、步骤s5:对自适应寻址路径矩阵进行动态模态预测,以生成动态响应预测数据;

8、步骤s6:采用波前控制技术对动态响应预测数据进行弹性波前控制处理,以生成结构波前控制数据,包括波前相位数据、波前振幅数据、波前校正策略数据;

9、步骤s7:基于结构波前控制数据进行同态安全寻址,以生成同态安全寻址指令集。

10、本专利技术提供了一种mems显示器的寻址方法,获取mems显示器微结构信息数据,并对mems显示器微结构信息数据进行拓扑形态映射处理,以生成结构拓扑空间映射集,通过采用先进的mems显示器扫描技术,获取微结构信息数据。该信息数据的获取不仅包括微结构元素的空间分布,还涵盖了微结构之间的连接方式和特征。这种全面而精准的数据获取为后续拓扑形态映射处理奠定了坚实基础。应用图神经网络对结构拓扑空间映射集进行复杂网络策略构建处理,以生成结构连接策略图,通过引入图神经网络,实现对结构拓扑空间映射集的智能分析和处理。图神经网络结合了图论和深度学习的特点,能够从复杂的结构数据中提取高层次的特征和关系,为后续策略构建提供强大支持,图神经网络通过自动学习映射集中的特征,能够从多维度、多尺度的信息中提取出最有价值的特征,并将其映射到复杂网络中。这种自适应性的特征提取机制,使得策略图能够更加准确地反映微结构之间的关系和特性。利用多维尺度变换对结构连接策略图进行空间优化聚类处理,以生成结构空间聚类矩阵,引入多维尺度变换,以妙手偶得的方式对结构连接策略图进行处理。这种变换能够将结构信息在不同尺度上进行聚合,凝聚出不同空间维度的关键特征,在优化聚类过程中,多维尺度变换对结构连接策略图进行空间重构。通过对结构连接关系在不同尺度下的表达,将相似性高的结构元素聚类在一起,使得在同一聚类簇内的结构元素更具相关性。基于结构空间聚类矩阵进行寻址路径自组织演化,以生成自适应寻址路径矩阵,引入结构空间聚类矩阵,通过将微结构的拓扑关系映射到矩阵空间中,有效地捕获了微结构之间的相似性和差异性。这种方法能够根据微结构之间的关系,为mems显示器寻址路径生成提供了更加丰富的信息,采用自组织演化策略,充分利用结构空间聚类矩阵的信息,实现mems显示器寻址路径的自适应生成。在演化过程中,路径会根据微结构之间的相似性和连接关系进行自动调整,使得生成的寻址路径更具适应性。对自适应寻址路径矩阵进行动态模态预测分析,以生成动态响应预测数据,针对自适应寻址路径矩阵,采用动态模态预测分析方法,如基于时间序列的arima模型、机器学习中的循环神经网络(rnn)等。这些方法能够捕捉路径数据中的潜在模式和趋势,实现对未来路径变化的预测。基于结构波前控制数据进行同态隐私安全寻址,以生成同态安全寻址指令集,将结构波前控制数据作为关键驱动因素,使得寻址过程与mems显示器微结构的实际状态高度一致,从而在寻址指令生成中融入了更多的微结构信息,使得寻址过程更加智能和精准,使用同态加密技术对结构波前控制数据进行处理,将其转化为同态加密形式,从而在寻址过程中,无论在数据传输还是处理过程中,都能保持原始数据的隐私性,确保潜在的机密信息不被泄露。

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【技术保护点】

1.一种MEMS显示器的寻址方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1的具体步骤为:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2的具体步骤为:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S23中的动态拓扑积分解码公式具体为:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,其中步骤S3的具体步骤为:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤S32中的流行几何结构方程具体为:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S4的具体步骤为:

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S5的具体步骤为:

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S6的具体步骤为:

10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S7的具体步骤为:

【技术特征摘要】

1.一种mems显示器的寻址方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤s1的具体步骤为:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤s2的具体步骤为:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤s23中的动态拓扑积分解码公式具体为:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,其中步骤s3的具体步骤为:

【专利技术属性】
技术研发人员:胡志伟周宇
申请(专利权)人:太原咪咕信息科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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