Linux运行过程的可视化研究

为了直观地显示Linux系统中关键操作的执行过程,探索了在Linux源码中嵌入程序片段采集数据、记录内核运行情况、并以可视化方式再现内核运行过程的方法。以重构某一时间段内内核的活动为目的,给出Linux运行状态的描述,以及在运行的内核中采集数据的方法。最后展示了一个具体操作过程的数据描述和对数据的可视化处理实例。     

订货批量问题改进的相关策略启发式算法与仿真分析

基于常态时间段,非常态时间段,以及Silver & Meal启发式订货条件等概念,推导出了相关策略的启发式算法优于S-M启发式算法的一般性条件,提出了改进的基于相关策略的启发式算法,并通过仿真分析检验了一般性条件的正确性.     

PDES信息管理的一种启发式算法

分析了并行离散事件仿真中同步信息的相关性,并提出了对这些信息进行管理的一种启发式算法,该算法包括对信息的排序和分配．最后用一个例子说明这种启发式算法．     

改进的WTLMS算法在主动噪声控制上应用

小波变换域LMS(WTLMS)算法比LMS算法收敛速度更快.主要把WTLMS算法应用到了主动噪声控制(ANC)系统中,改进了系统的自适应性能.仿真结果表明,WTLMS算法在IIR滤波器模型参数辨识上也是有效的,且输入的噪声信号频率成分越复杂,WTLMS算法比LMS 算法收敛的速度越快.又分析了WTLMS算法结构上的冗余.提出了如何去除结构上冗余的方法,因此也提高了计算速度.此外,还研究了如何把整个系统从非因果系统变换成因果系统.     

基于预聚类主动半监督的作战体系效能评估

针对作战仿真实验中体系效能通常依靠专家评估、评估代价较大的问题,提出一种基于预聚类主动半监督学习的作战体系效能评估方法。明确了使用该方法进行作战体系效能评估的基本流程,以及自顶向下的评估模式和二值化的评估标准。重点构建了预聚类主动半监督学习算法,首先,结合作战仿真实验数据的特点,对未评估样本进行预聚类,选择最有价值的样本供专家标注;然后,使用已标注的样本训练主动学习算法和半监督学习算法的公用学习器;最后,利用主动学习算法挑选价值较高的样本交由专家评估,并利用新样本对学习器进行不断更新。作战仿真实验数据表明,该方法在达到预期评估准确度的同时降低了评估代价,能有效应用于大规模作战仿真实验的体系效能评估。     

求解目标是最小完成时间和的同类机调度的改进算法

研究了目标函数是完成时间和的同类机调度问题。同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的规则目标一种,完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位。首先为此问题建立数学模型,然后提出一种改进的启发式算法,并通过实验验证了算法的性能。     

用FWHT改进BP算法学习过程

本文提出将快速沃尔什-阿达玛变换(FWHT)引入BP算法中,BP算法学习过程大大加快,文中给出计算机模拟结果。     

改进的渐进直推式支持向量机算法

针对半监督学习中渐进直推支持向量机(Progressive Transductive Support Vector Machines, PTSVM)算法存在训练速度慢, 回溯式学习多,学习性能不稳定的问题,提出一种改进的渐进直推支持向量机算法---IPTSVM.该算法利用支持向量的信息选择新标注的无标签的样本点,结合增量支持向量机的迭代更新算法, 继承渐进直推支持向量机渐进赋值和动态调整的规则, 与PTSVM相比,不仅在一般情况下提高了分类的精度,而且大大提高了算法的速度.在人工模拟数据和真实数据上的实验结果表明了该算法的有效性.     

BP神经网络算法的改进及其应用

根据BP算法的基本原理,分析指出了BP算法存在着收敛慢、接近最优时易产生波动和振荡现象的原因。在此基础上,通过进一步研究,提出了一种新的改进BP算法。改进后的BP算法不仅运算速度有所提高,而且在一定程度上克服了易产生波动和振荡现象的问题。由于改进BP算法的每个权都能找到最优学习率,因此收敛精度得到了提高;并且该算法基本不受初始学习率的影响,因而避免了学习率选取的困难。图1,表3,参4。     

一种改进的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络的结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,能从大量数据中寻找隐含的概率依赖关系和知识表达模型,对复杂决策任务的建模与求解提供支持,具有重要的研究意义.文章通过分析结构学习方法(1(2和MCMC算法)的基本思想,将两种算法的优点和模型平均的思路结合起来,提出-种改进的贝叶斯网络结构学习算法.仿真实验证明该算法解决了K2和MCMC算法的缺陷,可以在无先验知识的情况下以较快的收敛速度获得较正确、稳定的模型结构.     

强实时性Linux内核的研究与设计

实时应用领域的发展对多任务实时操作系统(real-time operating system,RTOS)的需求迫切,增强标准Linux系统的实时性能,使其具有强实时特性,是当前RTOS研究领域的热点。分析了影响Linux实时性能的因素,比较了目前流行的增强标准Linux实时性能的方法,从内核的体系结构、调度策略、抢占机制等方面深入研究并设计了强实时性Linux内核-KLinux。实验结果表明,所作设计改进能有效地提高Linux内核的实时性能,可以满足强实时系统的需求。     

考虑学习率的人工作业系统批量加工模式优化

分析了订单式生产、中小批量、手工工序作业系统的作业组织模式优化问题,包括:小组集中作业模式、生产线作业-平行移动模式、生产线作业-平行顺序移动模式.以产品批加工周期为目标函数,分析和比较了三种作业组织模式下的产品批加工周期,得到了与传统分析方法不同的结果:小组集中作业模式具有最短的加工周期.接着,结合手工工序作业系统的特点,分析了基于工人学习率的不同作业模式的产品批加工周期.并对不同作业模式下的产品批加工周期与工人学习率、生产批量、工序时间差等因素的关系进行了敏感性分析.结果表明:当工人学习率大于一定值时,小组集中作业模式为最优;而当工人学习率小于一定值时,则生产线作业-平行移动模式为最优,而产品批量对作业组织模式决策影响不大.     

可支持多级关键度任务的实时操作系统

为设计可支持多级关键度任务的军用实时操作系统MRTOS,首先分析了现有实时操作系统的调度机制。同时为定量描述任务的关键度,使用时间窗口来描述任务在有限时间范围内的时限错过情况。基于此描述,提出了改进型的最短紧急距离优先调度算法,该算法可保证实时任务仅错过规定数量的时限,能有效支持不同关键度任务同时运行在同一计算机上,同时可在任务量瞬时过载的情况下保证关键任务优先得到执行。最后通过仿真对最短紧急距离优先调度算法进行了例证。     

考虑学习率和搬运时间的人工作业系统批量加工模式研究

在考虑员工学习率和相邻工序间搬运时间的基础上, 对人工作业系统的批量加工模式进行研究. 以严格理论证明的方式给出小组作业模式和生产线作业模式的批量零件生产周期公式; 在给定算例的情况下, 得出与传统模型不同的结果: 小组作业模式具有最短的生产周期. 建立各道工艺工序和运输工序加工与搬运时间模型, 分析搬运设备每次搬运的零件数量, 并设计运输工序所需搬运设备数量的全局优化算法. 决策者利用时间模型和搬运设备每次搬运零件数量的信息, 可以有效安排某批零件的加工与搬运任务; 利用运输工序所需搬运设备数量的全局优化算法可求解运输工序所需搬运设备的最小数量, 并可明确搬运设备的投入时间.     

Knowledge-based decision support system for tool management in flexible manufacturing system

Tool management is not a single, simple activity, it is comprised of a complex set of functions, especially in a flexible manufacturing system (FMS) environment. The issues associated with tool management include tool requirement planning, tool real-time scheduling, tool crib management, tool inventory control, tool fault diagnosis, tool tracking and tool monitoring. In order to make tools flow into/out of FMS efficiently, this work is aimed to design a knowledge-based decision support system (KBDSS) for tool management in FMS. Firstly an overview of tool management functions is described. Then the structure of KBDSS for tool management and the essential agents in the design of KBDSS are presented. Finally the individual agents of KBDSS are discussed for design and development.     

Prototype for logging system calls and its overhead analysis

With the capability of the virtual machine monitor,a novel approach for logging system activities is designed.In the design,the guest operating system runs on the virtual machine monitor as non-privileged mode.The redirecting and monitoring modules are added into the virtual machine monitor.When a guest application is calling a system call,it is trapped and redirected from the least privileged level into the virtual machine monitor running in the most privileged level.After logging is finished,it returns to the guest operating system running in the more privileged level and starts the system call.Compared with the traditional methods for logging system activities.the novel method makes it more difficult to destroy or tamper the logs.The preliminary evaluation shows that the prototype is simple and efficient.     

基于人在回路的地面无人平台仿真系统设计

地面无人平台(unmanned ground vehicle,UGV)已成为各国军事装备自动化和智能化的发展方向,针对UGV仿真系统存在人类智能融合度低、功能不完善和不便于进行算法测试等问题,通过引入人在回路的输入模型,设计了一种具有更强智能性的UGV仿真系统.该仿真系统以机器人操作系统(robot operating...     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

改进的基于PSE和Tustin变换的分数阶系统求解递推算法

以分数阶算子近似方法的分析研究为基础,基于Tustin变换理论及其用于分数阶算子的离散生成函数公式特点,利用二项式幂函数的Maclaurin展开能够保证收敛的特性,考虑常用算法的局限性,提出了一种改进的基于幂级数展开和Tustin变换的分数阶运算方法,并应用于线性分数阶系统的求解,给出了递推算法的详细推导。算例仿真及其分析表明,该算法有效且具有良好的运算速度和精度。     

一种基于角色的知识管理系统的动态组装模

在分析了知识管理系统(KMS)的组装技术和基于角色访问控制(RBAC)的特点的基础上,提出了一种基于角色的知识管理系统动态组装模型,并且还进一步给出了该模型中访问控制表的设计、知识管理系统的动态组装模型和客户程序与知识管理系统构成组件间的交互过程。基于角色的访问控制可以将KMS的使用置于多级的访问控制保护之下,增加了KMS与知识库的安全系数,从而有效地支持知识的动态重用、知识使用过程的动态重组,增强知识管理系统的分布式处理能力和规模可扩展能力,还可以在不影响KMS运行的前提下,实时的更新、升级系统的各个功能;易于实现有效的知识管理,以及知识资源的共享和充分运用。最后,通过一个实例说明了给出模型的实现技术。