多信道无线Mesh控制网中双路径并发性能研究*

针对无线Mesh控制网中链路的不稳定和节点之间的干扰引起的数据丢失和通信时延问题,提出了一种基于多信道的双路径并行发送方法。该方法首先拓展了多个正交信道与接口,再通过图着色理论对链路进行信道分配,减小节点间的干扰;然后在同一源目节点对之间采用两条节点不相交路径同时传输数据的方式,克服无线链路的不稳定性,达到加强控制数据传输的实时性和可靠性目的。仿真结果表明,与传统的单路径传输方式相比,当发送速率在一定范围内,该方法能有效的提高数据传输的可靠性和实时性。     

高寒草甸植物根系生物量及有机碳含量与土壤机械组成的关系

研究了青藏高原藏嵩草沼泽化草甸、矮嵩草草甸、小嵩草草甸和金露梅灌丛植物根系分布、土壤有机碳含量的变化特征,并探讨了这四种草甸类型植被根系、土壤有机碳含量与土壤机械组成的关系.结果表明,四种高寒草甸植被根系生物量分别为13.39kgm-2、2.03 kg m-2、1.32 kg m-2和2.35 kg m-2,其中藏嵩草沼泽化草甸根系生物量显著高于其它三种高寒草甸,且均随土壤层次的加深而显著降低;四种高寒草甸土壤有机碳含量分别为1.51gkg-1、0.60g kg-1、0.51gkg-1和0.61gkg-1,也随土层的加深而显著降低,其中藏嵩草沼泽化草甸的有机碳含量显著高于其它三种草甸类型.植被根系和土壤有机碳分布格局及含量对土壤机械组成有显著影响,但土壤有机碳对土壤机械组成的影响弱于土壤根系.土壤质地与植被根系、土壤有机碳含量显著相关,三者相互影响共同作用,维持着高寒草甸生态系统的稳定性.     

面向图形处理器重叠通信与计算的数据划分方法

针对"主核心+协处理器"式异构并行系统采用数据平均划分再分批执行的方法来解决主协式处理架构的额外通信开销时未能充分利用系统资源的问题,提出了一种新的数据比例划分方法.结合系统通信带宽和图形处理器(GPU)的计算能力,将应用数据按比例划分为大小不同的数据块后分批提交给GPU处理,使系统的传输资源PCI-E总线和计算资源GPU在一段时间内并行工作,从而实现了应用通信与计算的重叠.在处理按照比例划分的数据块过程中,尽可能充分利用系统的传输资源和计算资源,以减少数据传输和计算的相互等待时间.实验结果表明,采用数据比例划分方法后的应用性能明显提高,可以有效地重叠通信与计算时间,矩阵相乘和快速傅里叶变换总执行时间比未划分时分别减少了5%和30%左右,比平均划分时分别减少了3%和6%左右.     

校企合作培养新型物流人才的实践

校企合作对于高等职业技术学院是不可或缺的基础条件,是培养高职人才的有效途径。就配合职业院校物流专业建设发展规划,创建校企合作物流人才培养新模式,加强学生适应经济和社会发展的能力,培养学生较强的实际操作能力,使学生成为＂下得去,留得住,用得上＂,实践能力强,具有良好职业道德的高技能物流人才。探讨了校企合作培养物流人才的重要性,提出了高职院校和企业合作培养新型物流人才的具体措施。     

自适应大规模服务器集群监控系统的构建

针对大规模服务器集群监控系统域大小固定而不能动态适应集群规模变化的缺点,提出了自适应动态域算法.通过计算监控引入的负载,根据负载容忍度要求,动态改变域的个数和大小,以适应集群规模变化.同时,提出了浮动域监控节点的方法,以应对域监控节点负载过重的情况,即在域监控节点负载较重时,自适应地选择新的域监控节点,并完成节点角色的自动更新.采用自适应的线程池和数据库连接池可降低监控任务的开销,加快执行任务的响应时间.监控CPU利用率的测试结果表明,系统执行单任务的响应时间为128 ms,20个任务的响应时间为242 ms;数据库连接池的性能测试结果表明,在300 S内,采用了自适应池、不采用自适应池方案所耗处理器资源分别为1.80%和7.53%,处理任务数分别为12 364和2 769.     

若尔盖湿地生态系统服务功能:研究现状与展望

若尔盖湿地位于青藏高原东北缘,是世界上面积最大的高寒湿地,高海拔和常年低温是其最显著的气候特征.若尔盖湿地是我国生物多样性重点保护区之一,孕育着丰富的动物、植物和微生物资源.若尔盖湿地分布有全球面积最大的高寒沼泽,具有重要的水源涵养功能和土壤碳汇功能.同时,若尔盖湿地提供高质量的牧草,是我国的第五大放牧草地.然而,近年来随着气候变化和人类活动的加剧,若尔盖湿地面临着温度上升,降水量减少,开渠排水和过度放牧等问题,鼠虫害频发和生物入侵等现象日益加剧.本文在介绍了有关若尔盖湿地生态系统服务功能和所面临生态问题以及最新研究进展后,提出了未来研究需要加强的方向.     

基于遗传神经网络的航空装备故障预测

为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究.采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络.利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练,然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势.预测实例表明遗传神经网络可在故障发生前实现故障预测,较基本神经网络有较大性能改善,可提高武器装备的保障能力,实现视情维修.     

不确定条件下装备送修级别粗糙群决策方法

针对装备健康管理过程中送修级别的不确定信息和多源决策问题,研究了一种不确定信息的粗糙群决策方法。定义了群决策信息系统以描述多源决策问题,并用不协调群决策信息系统解释决策信息的不协调特性。结合不协调信息的群决策与不完备信息的粗糙决策两种方法长处,设计了不确定条件下的粗糙群决策方法。最后,将粗糙群决策方法应用于某型雷达的送修级别决策,应用实例验证了粗糙群决策方法处理不确定信息的有效性,可显著提高装备送修级别决策的吻合率。     

不确定条件下装备送修级别粗糙群决策方法

针对装备健康管理过程中送修级别的不确定信息和多源决策问题,研究了一种不确定信息的粗糙群决策方法。定义了群决策信息系统以描述多源决策问题,并用不协调群决策信息系统解释决策信息的不协调特性。结合不协调信息的群决策与不完备信息的粗糙决策两种方法长处,设计了不确定条件下的粗糙群决策方法。最后,将粗糙群决策方法应用于某型雷达的送修级别决策,应用实例验证了粗糙群决策方法处理不确定信息的有效性,可显著提高装备送修级别决策的吻合率。     

磷渣粉改善钢渣混凝土抗压强度及电通量

为了提高钢渣的利用率,改善掺入钢渣对混凝土电通量的不利影响,通过磷渣粉与钢渣粉复掺的方式,制备了强度等级为C40的钢渣粉-磷渣粉混凝土。采用扫描电镜和压汞法等手段,研究了钢渣粉、磷渣粉单掺及复掺时对混凝土水化产物和微观结构的影响。试验结果表明:当总掺量为60%(钢渣粉与磷渣粉掺量比为2∶1)时,28 d抗压强度达到59.4 MPa,是空白组的116%,56 d电通量为1 450 C,低于空白组电通量,比单掺40%钢渣粉组的电通量降低了1 749 C。该复掺方式比单掺钢渣粉或磷渣粉更能减少水泥的用量。磷渣粉的掺入使钢渣粉掺量从20%左右提升到了50%,不仅提高了钢渣粉的利用率,还改善了钢渣粉掺入对混凝土抗氯离子渗透性的不利影响。