基于DQN的异构测控资源联合调度方法

以异构测控网资源联合调度为研究对象,提出一种基于强化学习的深度Q网络(deep Q network, DQN)算法。在充分分析异构测控资源联合调度问题特点后,用数学语言对影响问题求解的约束条件进行描述,建立了资源联合调度模型;从应用强化学习解决问题的角度,对求解的问题进行马尔科夫决策过程描述后,分别设计了2个结构相同的神经网络和基于ε贪婪算法的动作选择策略,并建立了DQN求解框架。仿真结果表明：基于DQN的异构测控资源调度方法较遗传算法能够找到调度收益更优的测控调度方案。     

兵棋推演空中任务智能预测方法研究

对战场敌空中目标作战任务进行高效、准确地自动判断,是态势认知的基础和辅助作战资源分配的关键。结合前馈深度神经网络和长短时记忆网络模型计算特点,设计了2个针对性基指标学习器,然后根据基指标交叉熵进行加权组合,用于进一步学习器训练评价指标,既能有效防止模型过拟合,又能提高模型训练效率。测试结果表明,所提模型能较好防止模型过拟合,并能以较高的准确率判断战场敌目标作战任务。     

基于DPI技术LTE-S1接口流量识别系统的设计与实现

针对长期演进(long time evolution,LTE)网络,基于数据解码技术?爬虫技术和DPI技术提出了一种流量识别系统的设计与实现方案?以图书类APP应用流量识别为例,说明深度封包检测(deep package inspection,DPI)技术在S1接口流量识别系统中的设计实现过程?采用黑盒测试方法,对系统进行性能测试,通过测试结果得出结论:该流量识别系统可以实现对用户行为的监测,对细化流量经营有着重要的推广意义?     

大数据时代的车牌汉字识别

在大数据时代, 交通信息成为网络数据量最大的数据来源之一, 智能交通成为必然需求. 车牌识别是智能交通的基础, 可广泛应用于车库管理、交通监控等工程中, 然而识别的准确率还有待加强, 已有算法对于字母、数字的识别准确率都非常高, 而对于中国特有的汉字识别却效果不佳. 提出用受限玻尔兹曼机组成的深信度网络算法来识别车牌字符, 大大提升了汉字识别的准确率, 使准确率达到99.44%.     

深部重大工程灾害的孕育演化机制与动态调控理论研究进展

深部重大工程灾害的孕育演化机制、预测预报和防治理论的研究是我国水利水电、交通、国防、深部基础物理实验等工程安全建设与运行以及金属矿山安全高效开采中的重大课题。本文介绍了973计划项目“深部重大工程灾害的孕育演化机制与动态调控理论”近5年的重要研究成果,包括：深部岩体结构与地应力特征、深部岩体变形破坏过程的分析方法、岩爆灾害的孕育演化机制、预测预警与调控技术、以及能量调控诱导破岩方法等方面,研究成果已成功应用于我国多个典型深部工程,推动了深部工程开挖开采过程中灾害的预测预报、防控理论和技术的进步。     

民用建筑工程施工图设计中的常见问题浅析

随着建筑业的蓬勃发展,与之关联的建筑施工图设计工作量渐大,使得设计周期不断压缩,出现了这样那样的问题。针对民用建筑工程施工图设计中建筑专业常见的问题,分析了其成因,并提出了如何正确运用各种规范来从事设计工作的建议。     

深基坑开挖变形及被动区土体应力分析

以基坑插入比和宽高比作为主要影响因素,采用有限元法对基坑开挖全过程数值模拟,分析基坑开挖应力应变变化规律.结果表明基坑宽高比对水平应力变化比较敏感,插入比对基坑变形比较敏感.最后对基坑侧压力系数进行了理论推导,验证了数值模拟结果并指出了理论公式的局限性.     

深基坑桩锚与土钉墙联合支护结构的变形监测分析

通过对郑州楷林大厦深基坑桩锚与土钉墙联合支护结构的水平位移及周边建筑物的沉降进行监测和分析,探讨了基坑开挖与施工不同阶段围护结构的位移和周边建筑的沉降规律,总结出影响基坑位移和周围建筑物沉降的因素,由此得出一些有益于指导基坑设计和施工的结论：（1）支护结构产生的水平位移主要出现在土方开挖和基坑支护阶段,基底垫层浇筑完毕后,位移速率减缓,在进行地下室主体施工时位移趋于稳定;（2）基坑开挖后,围护结构的变形大小与基坑周边的土体处于临空状态的时间以及土方开挖的速度有很大的关系,临空时间长,结构变形大;（3）周边建筑物的沉降与基坑的水平位移并不同步,一般滞后10d左右．     

工程图自动生成过程中标注重叠的检测与避免

文章讨论了OBB包围盒和分离轴在工程图纸自动生成过程中检测与避免重叠标注中的应用。在此基础上,定义了一种提高检测效率的数据结构,并在工程实践中验证了数据结构的有效性。     

Architecture-Aware Session Lookup Design for Inline Deep Inspection on Network Processors

Today's firewalls and security gateways are required to not only block unauthorized accesses by authenticating packet headers, but also inspect flow payloads against malicious intrusions. Deep inspection emerges as a seamless integration of packet classification for access control and pattern matching for intrusion prevention. The two function blocks are linked together via well-designed session lookup schemes. This paper presents an architecture-aware session lookup scheme for deep inspection on network pr...