UNIX 网络性能管理的流量监测技术研究

网络性能管理的主要目标是高性能和高吞吐量。标准UNIX系统缺乏对网络的流量的有效管理。本文研究了在标准UNIX网络实现性能管理中的网络流量监测、主机网络／系统状况动态检测等技术，依据检测结果用户可以进行网络动态配置或重新分配网络资源，从而改善UNIX系统的网络性能及吞吐量等技术。结果表明所提供的技术手段是有效的。     

α粒子在高温高密度氘氚等离子体中输运和能量沉积率的有限元计算

α粒子在高温高密氘氚等离子体系统中输运时其角密度分布函数满足非定态Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程。本文将一维球对称情况下的Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程在时域离散时分离成速度与坐标方向的两个方程，再对此两个方程中的速度变量作多群化处理，坐标变量（包括运动方向变量）采用有限元方法处理，分别得到了两个有限元方程。通过对两个有限元方程的耦合求解，数值求解了α粒子角密度分布函数随时间的变化，据此分别计算了α粒子对背景等离子体中的离子、电子的能量沉积率以及α粒子对背景等离子体的总能量沉积率随时空的演化。     

Bayes 试验分析中验前分布的表示

结合武器系统试验鉴定中的问题，研究Ｂａｙｅｓ方法运用中的验前信息表示问题。文中运用自助（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法和随机加权法确定验前分布。对于多种信息源之下的验前信息，给出了验前分布的融合估计。对当前工程实践中常用的方法及存在的问题，提出了看法和处置方法。     

高校网络思想政治教育的功能及其实现路径

高校网络思想政治教育是指在高校范围内,通过网络形式开展大学生思想政治教育活动。高校网络思想政治教育具有增强高校的思想政治教育的针对性,拓宽其影响力以及提高其实效性的作用,具体表现为宣传引领功能、教育引导功能、答疑解惑功能、文化育人功能。拓宽高校网络思想政治教育的实现路径,才能发挥高校网络思想政治教育的功能,更好地完成新时代高校的全员全过程全方位育人的使命任务。     

疫情防控中陕西高校网络舆情治理策略研究

在疫情防控期间，提高高校的网络舆情治理水平，不仅对于尊重学生诉求、维护学校形象、更精准有效的开展疫情防控工作具有重要的现实意义，而且对创建和谐校园，维护社会稳定也具有重要的现实意义，同时还对促进大学生全面成长和提高我省乃至全国高校的治理水平，促进高校治理的现代化也具有重要的现实意义。文章通过采用社会调查法、文献调查法等研究方法，分析疫情防控期间陕西高校的网络舆情现状，了解到疫情防控期间陕西高校网络舆情主要表现在校园管理、后勤保障、心理健康、教育教学、舆情应对、学生管理六个方面。分析后认为，产生舆情一方面是因为高校治理理念落后、治理体制不健全、治理能力不高，另一方面是因为师生媒介素养不高和媒体社会责任缺失。基于此，提出治理网络舆情，高校首先迫切需要增强依法治理、民主治理、协同治理的理念。其次，要完善舆情治理体系，形成职责明晰、协调配合的治理局面。再次，还要针对网络舆情的传播发展规律，不断提高舆情风险的监测、预判和处置能力。同时还要引导师生加强学习，提高自身素养，并呼吁媒体加强自律，增强社会责任意识，旨在为陕西高校提高网络舆情治理能力提供参考。     

基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法

针对在飞机进行易损性评估的过程中,因为目标数据的不精确而进行的模型简化,结合模糊数学理论和贝叶斯网络提出了基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法。介绍了模糊理论和贝叶斯网络的基本知识,以及基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估流程,并建立了基于某型飞机的模糊贝叶斯网络易损性评估模型,最后通过算例证明了该方法的合理性。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析

作战网络的动态重构过程是其重要特征之一,从杀伤链的角度构建作战网络的动态重构过程,有利于提高作战网络的作战能力和抗毁伤能力。提出了基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析。描述了基于异质网络的作战网络模型和典型的杀伤链模型。从杀伤链角度给出了作战网络在节点失效过程中的动态重构策略,并提出了基于杀伤链的网络抗毁性指标。在方法研究基础上进行了案例分析。分析结果表明,动态重构作战网络的抗毁性高于无重构的作战网络,动态重构过程提高了作战网络的抗毁性。动态重构作战网络在度优先攻击策略下的抗毁性明显低于随机攻击策略下的抗毁性。该方法对于作战网络在动态重构下的作战能力评估和分析具有重要意义。     

智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

可压缩流大涡模拟耦合概率密度函数方法中的滤波压力模型

亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模型,并在三维超声速氢气/空气时间发展反应混合层中对不同的滤波压力模型进行数值测试。结果表明,与传统的滤波压力模型相比,新的滤波压力模型可以明显改善反应混合层的模拟准确度。特别地,基于新的滤波压力模型,大涡模拟耦合概率密度函数方法可以较好地模拟链式反应中间微小组分如超氧化氢基等,有望更有效地再现自点火等复杂现象。