基于龙芯2F的国产万亿次高性能计算机KD-50-I的研制

高性能计算机作为国家的战略资源,其自主性格外重要．龙芯2F是国产的高性能通用处理器,其低功耗、低成本和高集成度的特点对研制新一代高性能计算机系统具有很强的优势．KD-50-Ⅰ万亿次高性能计算机采用336个龙芯2F处理器作为计算单元,使用两级全交换千兆以太网实现互连,具有高性能、低成本、低功耗和低占地面积等特点．KD-50-Ⅰ的系统软件以开源软件为主,具有兼容性强、易维护、易升级、易使用等特点．在KD-50-Ⅰ系统上对通信性能和BLAS数学库进行优化之后,Linpack峰值达到35．1％．     

在线考试系统的设计与实现

提出在线考试系统的总体结构和功能模块设计方案,通过系统结构设计、表的设计及前端开发,构建一个基于B/S多层结构的、以ASP和SQL后台数据库为基础的在线考试系统,该系统具备学生管理、教师管理、试题库管理、智能组卷、在线考试、计算机自动阅卷、试卷分析等功能.     

自动雨量站常见故障分析与维护技巧

本文从雨量计测量原理及检测目的和方法以及气象自动雨量站的常见故障进行论述,根据其故障表现分为三个大类,1雨量已大于0.1mm,但采集器无雨量显示2本地采集器显示雨量(不为0),但网页上显示"—"3采集器液晶屏无显示。又将每一大类依据故障发生的具体部位再次进行细致分类,深入分析造成故障的可能原因,逐一排查。通过重起或更换采集器、疏通堵塞、更换或焊接故障零部件、交纳欠费等方法解除故障,维护乡镇自动雨量站的正常运行。     

关于工业自动化仪表的故障处理探讨

由于现代科学技术的迅猛发展,工业自动化仪表受到了各界的关注,同时自动化仪表设备的应用范围变得更加广泛。对工业自动化仪表进行定期的维护,不仅可以延长其使用寿命、保持其工作状态,还可以有效地提高生产效率。该论文从工业自动化仪表类型介绍、自动化仪表常见故障处理方法和维护过程需要注意的问题三方面展开对工业自动化仪表的探讨。     

提高三点法在线测量系统精度的研究

本文旨在提高在线检测系统的检测精度，对三点法在线测量系统的的测量误差源进行了分析，并提出了减小误差的具体措施。     

中国学术会议在线

宽带网络与多媒体技术国际会议举行 9月19日～20日,由北京邮电大学主办的第二届中日韩三方论坛暨宽带网络与多媒体技术国际会议2007（IC—BNMT 2007）在北京邮电大学隆重举行。来自中国、日本、韩国、英国、意大利等国家的160余名教授和学生代表出席了开幕式。     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

在线作业管理系统关键功能设计

作为网上教学支持系统的一个子系统,在线作业管理系统为师生提供方便的在线作业管理环境,实现自动化和无纸化作业管理.在线作业管理系统的     

基于混合模型的多重故障诊断

介绍了基于模型的多重故障诊断，它可通过ＡＴＭＳ来实现，能克服基于规则的诊断系统的一些局限性，但当运行模型和故障模型同时被运用或者等级模型被运用时，普通ＡＴＭＳ不能处理这种情况．本文应用分层ＡＴＭＳ来实现基于混合模型的故障诊断方法，同时给出广义最小诊断的定义，从而克服关于最小诊断定义中的不足．由于分层ＡＴＭＳ能表示和处理论据之间的优先级，因而能运用混合模型，能结合基于模型和基于规则的诊断，及提高诊断效率．     

变步长等变自适应盲源分离算法

针对传统盲源分离(BSS)算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离(EASI)算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法(VS-SI)。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法(FS-NG)、固定步长的EASI算法(FS-EASI)、步长指数衰减算法(EDS)和基于权重正交约束变步长算法(AS-WO)的性能进行对比,结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,提出算法均有较快的收敛速度,最终性能指标分别减小了15%和20%以上,同时兼顾稳态误差和收敛速度,具有较好的数值鲁棒性。