电抗元件网络的优化设计方法

以信息与编码技术为主要理论依据,应用微计算机技术,提出了电抗元件网络的优化设计方法:采用二进制编码对网络进行控制,以网络分辩率δ与2~((?))的乘积δ·2~((?))作为权电阻的阻值。对该种网络的有关特性作了分析。     

快速边缘跟踪与边界链码的获取

本文首先讨论了边缘跟踪的常用方法,并指出了其存在的缺点,而后提出了虚象点与虚链的概念,并讨论了它们的性质。在此基础上,提出了快速边缘跟踪的算法和边界链码的获取。     

码资源受限系统中的碎片整理算法及定时机制的研究

在分析传统码资源静态分配算法缺陷的基础上,研究了直接合并碎片整理算法和最小分支搜索不完全码碎片整理算法.同时研究了碎片整理算法中的关键问题:碎片整理的时机,即定时机制问题.提出了一种获取定时参数的方法,并利用计算机仿真工具对定时机制进行了仿真,验证了理论结论.     

卫星导航信号无模糊抗多径码相关参考波形设计技术

针对目前卫星导航接收机码环多径抑制技术在二进制偏移副载波类信号下鉴别曲线可能出现多个稳定跟踪位置，导致接收机存在伪距测量的系统性误差的问题，提出最优鉴别曲线设计技术，采用奇异值优化的最小二乘方法，设计无多余跟踪点的本地码相关参考波形。从多径误差包络和跟踪精度两方面，对基于最优鉴别曲线的二进制偏移副载波信号码相关参考波形的设计性能进行验证评估。仿真结果表明：该方法可实现二进制偏移副载波信号在有限接收带宽下的无模糊鉴别曲线设计。以前端带宽为8.184 MHz时的BOC(1,1)信号为例，设计的码相关参考波形相比W2波形，多径误差包络面积增加了61.8%，而跟踪精度提高了4~5 dB。     

弹药保障信息自动识别系统研究

阐述了在弹药管理中应用自动识别技术的必要性和可行性。通过周密的需求分析及论证 ,确定了弹药保障信息条码自动识别系统的总体方案。介绍了二维条码生成系统和应用系统的开发设计过程。经试用后 ,得出该系统可有效解决弹药供应、管理中手工录入登记易出错、效率低的弊端 ,从而实现弹药信息自动识别录入和准确监控。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析；利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节；增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高；前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

基于故障树的导航装备故障诊断专家系统研究

针对导航装备比较常见的故障诊断方法，提出了基于故障树的通用故障诊断的概念．为使故障诊断专家系统具有通用性，在分析故障树流程图特点的基础上，提出了逻辑关系的数字编码和故障诊断数据库的思想，设计了对导航装备故障诊断专家系统具有通用性的系统软件及数据库．     

曾国藩治军思想初探

曾国藩治理的湘军非常有战斗力已是不争的事实 ,但关于曾国藩的治军思想 ,学术界却少有研究。笔者认为 ,曾国藩自己所说的“用恩莫如用仁 ,用威莫如用礼” ,就是对其治军思想的全面概括。同时 ,笔者从以仁申诫、以仁相处两方面分析了“仁” ;从气质之礼、处世之礼、制度之礼三方面分析了“礼” ,尽可能详尽地总结了曾国藩的治军思想。     

一种基于主动网络技术的拥塞控制模型研究

文章对传统拥塞控制方案和主动拥塞控制算法进行研究,在此基础上提出了一种新的主动拥塞控制模型。重点描述了该模型的功能结构和软件控制流程,并对用于拥塞控制的主动报文封装格式进行了设计。最后对该模型的公平性、稳健性以及安全问题进行了探讨。     

蒙特卡罗方法在研究J／ψ大横动量现象中的应用

利用美国相对论重离子对撞机（Relativistic Heavy Ion Collider，RHIC）提供的质子-质子碰撞中J／ψ产生随快度变化的最新实验数据，抽取了快度在作为随机变量时的概率分布密度函数，在建立的Glauber蒙特卡罗模型中研究了氘-金碰撞中J／ψ粒子产生的大横动量现象。经计算发现：在考虑到核遮蔽效应和核吸收效应后，理论结果能很好地解释最新实验现象。