RTK-GPS与全站仪在公路工程测量中长度投影的改正方法

文章结合实际项目阐述了公路工程中RTK-GPS与全站仪在测量长度投影变形值的改正方法.     

北太平洋副热带环流的经向输送与Sverdrup输送关系研究

基于再分析资料, 比较了应用流速资料直接计算的和基于Sverdrup关系应用风应力资料估算的北太平洋副热带环流的经向体积输送的差异. 结果表明在海洋内区气候平均状态下, Sverdrup输运与实际的北太平洋副热带环流的经向体积输送相差甚小. 对于北太平洋副热带环流的经向体积输送的10 年际变化特征, 由于海洋环流对风应力变化的响应只有当第一模态斜压Rossby波到达西边界后才能完成, 所以当应用该延迟时间修正了Sverdrup输运函数后, 修正后的Sverdrup输运与实际的经向输送的十年际变化趋势就有了很好的相关性, 特别是在西边界附近. 结果表明Sverdrup平衡不仅在气候平均意义下是副热带内区环流很好的近似, 而且当考虑了第一斜压模态Rossby波的传播时间后, Sverdrup平衡也可以很好地估计海洋环流随时间变化的特征.     

南半球对流层上层纬向风与东亚夏季风环流

研究了南半球对流层上层纬向风和东亚夏季风在年际变化尺度上的关系, 用150百帕60°S和30°S之间的纬向平均的纬向风差值(ISH)可以很好地代表南半球纬向风的年际变化. 结果发现: ISH和东亚夏季风环流在年际变化尺度上有非常显著的负相关关系. 研究揭示: 从南半球到热带区域的纬向风的径向遥相关型(主体在东半球)可能是这种关系的主要内在原因. 通过这种遥相关型使得风场和气压场发生改变从而影响东亚夏季风环流; 另外, 与ISH相关连的欧亚大陆区的异常遥相关波列也是一个重要的机制. 而且ISH和东亚夏季风环流的关系有同时性, 也有非同时性. 因此这种关系的存在一定意义上也具有预测价值.     

基于模型预测的网络化控制系统补偿控制

针对分时控制模式下存在于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化随机控制系统中的空采样和数据拒绝问题,提出了一种基于模型预测的补偿控制法。该方法通过在执行器设立缓冲区窗口并存放一定数目的历史控制量,利用多个历史控制量对当前采样周期的控制状态进行估计预测,对空采样和数据拒绝情况进行补偿控制,达到改善系统性能的目的。通过仿真实验证明了该补偿控制算法的有效性。     

延迟离散Hopfield-型网络广义异步收敛性分析

给出了延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性定理。在广义异步运行方式下 ,证明了对称连接权阵 (只要w0 对称 )条件下的收敛性定理 ,推广了已有的延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性结果 ,表明网络收敛滞后于能量函数收敛最多 2n 1步。最后给出了能量函数的极大值点与延迟离散Hopfield -型神经网络的稳定态的关系。     

使用递增性延迟建立攻击连接链的关联

提出一个主动干扰跳板机连接中数据包间隔延迟的方法, 在攻击者所能干扰跳板机连接数据包延迟间隔允许范围之内, 使检测窗口内包间延迟的平均值循环递增. 通过分析两个连接链包间延迟平均值的递增性, 确定攻击连接链的关联. 这个方法可以有效地减少连接关联计算量, 提高跳板机检测的有效性.     

考虑用户行为和排错延迟的多版本软件可靠性增长模型

软件在测试阶段和使用阶段操作环境的差别导致软件测试可靠性和运行可靠性不完全相同.软件在发布后的使用和维护阶段,软件可靠性的增长不仅体现在软件固有故障的排除,而且用户对软件的熟悉程度也会影响软件的可靠性.本文研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的多版本软件可靠性增长模型.通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,试验结果表明提出的模型具有较好的效果.     

考虑成本限制的最小化最大延迟时间平行机调度问题

以绿色制造为背景,假定机器设备具有不同的能源消耗成本或维护成本,研究了一类考虑成本限制的平行机调度问题.调度的目标是最小化最大延迟时间.为该问题建立了整数规划模型MIP,设计了改进的EDD (earliest due date firstly)算法,命名为MEDD.由于考虑成本限制,证明了MEDD算法的可行性,并进而理论分析了算法的最坏误差界.通过算例说明了算法的执行情况,同时采用大量随机数据实验验证算法的性能.对于小规模问题,将MEDD的解与MIP的精确解进行了对比;对于大规模问题,由于MIP精确解难以获得,以MIP对应的线性规划松弛模型MLP的最优值为下界对MEDD算法的解进行了衡量.实验结果表明了所构建MEDD算法的有效性.     

云环境下基于EDF和LWF的回填算法

由于云资源有限,如何保证时限和提高资源利用率一直是提高成本效益的关键问题.提出一种基于最早截止时限优先算法(EDF)和最大权重优先算法(LWF)的回填算法.该算法通过使用LWF算法支持等待队列中所有的任务按照时限评分排序,在回填任务时,考虑任务的权重,以提高资源利用率;当检测到回填的任务错过了截止时限,则采用EDF算法,以满足时限保证.仿真结果表明,相比平衡螺旋法回填算法和EASS回填算法,提出的算法具有更短的服务延迟时限和更高的资源利用率.