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根据以数据为中心的体系结构建模思路,提出了一种装备体系结构语义模型--语义装备体系。首先在DoDAF元模型(DoDAF meta-model,DM2)基础上提出语义元模型,定义了装备体系结构的概念基础类及关联关系,给出了由类、关系、属性和实例构建四元组的本体描述框架;其次基于语义元模型构建了作战视图本体模型、系统视图本体模型、能力视图本体模型,明确了体系组成要素在各视图中的定义、关系和属性的形式化描述;最后以海战场预警探测系统为例进行了实例研究,验证了方法的可行性。 相似文献
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采用硅胶层析色谱、凝胶层色谱及高效液相色谱等多种常规分离方法对麻栎树皮乙醇提取物乙酸乙酯萃取部分进行化学成分研究,从中分离得到8个单体化合物,根据波谱数据和文献鉴定结构分别为:(+)-5'-methoxy-isolariciresinol-9'-O-α-L-rhamnopyranoside(1),isolariciresinol rhamnopyranoside(2),(+)-lyoniresinol 3α-O-α-L-rhamnopyranoside(3),槲皮素(4),5,7,3',4'-四羟基黄酮醇-3-O-葡萄糖苷(5),β-香树脂醇(6),β-谷甾醇(7),胡萝卜苷(8).其中,化合物1~6和8为首次从该种植物中分离得到. 相似文献
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以广东台山花岗岩残积土为研究所对象,采用共振柱试验方法对不同应力状态下花岗岩残积土的动剪切模量G和阻尼比D进行测试,并进行模型适用性分析.结果表明,动剪切模量G与应变γ的关系整体呈典型双曲线形态分布,围压σ_0~'对G-γ曲线的影响随γ增大逐渐减小;围压对D-γ关系的测试结果影响不明显;双对数模型能够反映最大剪切模量G_(max)随围压的非线性递增趋势,工程中可以采取该模型对G_(max)参数进行预测;小应变下,土体G-σ_0~'关系曲线较为接近,当γ>10~(-5)时,各围压下G值衰减较快,工程参数选取时,应注意小应变范围内剪切模量随应力状态(深度)的变化差异.根据Martin-Davidenkov模型及选用的阻尼比经验公式对动力参数G/G_(max)和D进行拟合分析,并给出了小应变下动力参数的推荐值,可为同类工程提供技术参考. 相似文献
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针对传统动态聚合解聚多分辨率建模仿真面临的链式解聚,一致性维护难,复杂度高,实用性差等问题,提出了一种基于周期驱动的动态聚合解聚多分辨率高效仿真模型.其基本原理是模型的聚合解聚不受控于实体内部的复杂交互,而是以固定的周期为驱动,并允许跨分辨率交互发生,此外,模型力求实现宏观上的一致性,而不去对个体的一致性进行特别关注.介绍了模型的仿真调度机制,建立了参数化聚合解聚形式化模型,分析了模型对体系复杂特征的影响.此外,对模型的可控性(误差和计算复杂度)进行了理论分析,表明了宏观一致性解的存在性,并理论上证明了模型存在且只存在一个单位增益因子,从而简化了求解过程.最后,以武器装备体系为例,在多分辨率架构设计的基础上,对模型可行性和有效性进行了实验验证.研究对于多分辨率建模仿真技术的推广应用具有重要的促进意义. 相似文献
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Harn对Diffie—Hellman密钥交换协议安全性提出一种数字签名方案,但其安全性较低,本文分析了Harn数字签名方案的不安全性,提出了两种改进的Harn签名方案。 相似文献
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基于ASP模式的应用服务供应链协调分析 总被引:2,自引:0,他引:2
针对新型电子商务背景下的应用服务提供商(ASP)模式, 从应用服务供应链的视角研究了网络服务提供商(NSP)与ASP之间的协调问题. 在应用服务的市场需求不确定环境下, 考虑了ASP服务能力建设过量或不足的风险. 首先分析了由NSP和ASP组成的应用服务供应链分别在集中式和分散式供应链下的决策与绩效, 然后为了使应用服务供应链达到协调并实现最优绩效, 提出了将ASP服务能力建设过量或不足的风险以风险共担的方式加入收入共享契约的协调方法. 研究结果表明: 该方法能有效协调应用服务供应链并使其达到最优绩效, 同时也能改进NSP与ASP的收益. 此外, 由于该方法考虑了ASP服务能力建设过量或不足的问题, 所以该方法具有一定的应对市场需求不确定性的能力. 相似文献
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利用超网络建模体系结构是体系网络化描述、评估和演化性探索的一种重要发展趋势。目前提出的超网络模型仍然处于概念探索阶段,在体系结构的复杂关系描述、体系属性信息和拓扑结构之间互影响机理挖掘等方面问题的研究存在局限性。梳理了体系结构超网络建模研究现状,提出基于粒计算的装备体系结构超网络建模方法,采用四元组粒模型的形式化描述将装备体系的拓扑信息与属性信息结合起来。利用超网络构建体系结构的复杂关系模型,实现了系统、功能、活动、行为与能力等体系要素之间的层次关联。通过超边机制将粒模型与超网络模型较好地联系起来。 相似文献
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武器装备体系作战仿真研究隶属于复杂系统研究范畴,首次对基于Nash-Q的网络信息体系(network information system-of-systems,NISoS)对抗认知决策行为进行探索研究。Nash-Q算法与联合Q learning算法具有类似的形式,其区别在于联合策略的计算,对于零和博弈体系作战模型,由于Nash-Q不需要其他Agent的历史信息即可通过Nash均衡的求解而获得混合策略,因此更易于实现也更加高效。建立了战役层次零和作战动态博弈模型,在不需要其他Agent的完全信息时,给出了Nash均衡的求解方法。此外,采用高斯径向基神经网络对Q表进行离散,使得算法具有更好的离散效果以及泛化能力。最后,通过NISoS作战仿真实验验证了算法的有效性以及相比基于Q-learning算法以及Rule-based决策算法具有更高的收益,并且在离线决策中表现优异。 相似文献