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SpaceWire总线是欧洲空间局为航天应用而设计的一种高速、点对点、全双工的总线网络[1]。时延抖动是表征网络传输性能的关键参数,它度量了端到端的最大传输时延和最小传输时延的差。通过建模仿真,对于某特定应用场景下的SpaceWire总线的时延抖动进行了定量分析和研究。利用Opnet建立仿真模型,通过仿真得出最大传输时延和最小传输时延,从而统计出时延抖动。并且对时延抖动进行定性定量的分析,获得对时延抖动有影响的关键参数。跟据分析结论,提出了改善时延抖动的建议和方法。本文的研究成果对于构建低时延抖动的SpaceWire总线网络提供参考。 相似文献
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针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。 相似文献
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借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。 相似文献
149.
在考虑军需备件需求和战损件修复不确定性的条件下,研究了战场上军需备件供应优化问题,建立了优化问题的数学模型,证明了模型的凸函数特性,给出了模型的最优解析解计算方法. 相似文献
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