云计算系统虚拟机内存资源预留方法

为降低消费者租借云计算系统资源的开销,提出了成本约束的内存预留随机整数线性规划模型及方法。结合预留计划和按需计划的内存资源价格,设计包含成本及资源总量约束条件的随机开销函数,并以函数期望值最小化为目标,基于内存消耗量概率分布求出优化的内存预留量。试验表明,消费者利用该方法租借资源的开销比利用预留计划、按需计划及同类方法租借资源的开销更小。     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。     

适合可变剪接研究的转录组序列分析策略

规模化基因表达实验所产生的大量与生物组织特定时空状态相关的cDNA和表达序列标签(EST)等信息可用于新基因的发现、基因表达模式分析和基因组的注释,从而可为转录组研究提供实验设计和结果分析的参考标准。真核基因可变剪接的普遍性及其在机体生理与病理过程中的重要作用,使得可变剪接的系统分析已成为功能基因组研究中的热点之一。在面临海量表达数据的指数增长和不断有新的基因组获得测序的情况下,实现转录组序列分析的规模化、自动化计算迫在眉睫。讨论不同转录组分析系统中的数据分析算法及其计算需求,并提出适用于大规模可变剪接分析的策略。     

多模态图像智能目标识别对抗攻击

基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因素,使得现有识别系统在鲁棒准确性方面评估不足,给系统在未来战场复杂对抗场景中的广泛部署带来极大的安全隐患。为此,本文通过研究多模态图像智能目标识别系统军事场景应用的风险模型,分析系统存在的潜在攻击面,开展基于深度神经网络的多模态图像识别对抗样本攻击技术和对抗鲁棒准确性评估等关键技术研究,以期提升系统在复杂电磁环境条件下的鲁棒性和准确性。     

定位定向系统装配方案评价方法探讨

利用Monte Carlo技术建立起评估武器系统作战效能的模拟计算模型,利用该模型对定位定向系统装配于未来自行火炮的几种典型安装方案进行作战效能分析,并给出作战效能比较的结果.     

二维浅水波并行模式的伴随

以二维浅水波为例,详细探讨如何开发并行模式的切线性模式和伴随模式。切线性模式的并行机制和原始模式一致,而伴随模式不同。三个模式采用一致的数据剖分方法可提高并行效率。在集群并行计算机系统上采用一维数据剖分,切线性模式的通信量与原始模式相当,而计算量几乎是原始模式的2倍;伴随模式的通信量大约是原始模式的2倍,而计算量几乎是原始模式的3倍。在三个模式中,切线性模式的加速比最大。     

基于云重心评价法的雷达辐射源威胁评估

在联合防空作战背景下,建立雷达辐射源的评估指标集,利用云重心评价法,通过云模型初始化、拟定系统状态、确定指标权重、计算加权偏离度和确定评估模型的评语集5个步骤对目标进行威胁评估。计算指标权重多数利用AHP法、环比法等,受主观因素影响较大,为减少人为因素的干扰,采用排队法计算各指标的权重。最后进行仿真和案例分析,表明该方法的有效性和实用性。     

论美军“作战云”理论的制胜机理

美军"作战云"理论的制胜机理是以云计算技术作为物质基础和技术依托,以"云部署、云聚合、云攻击(防御)、云消散"体现作战过程,以"集中指挥、分布式控制和分散执行"为基本指控方式,以"跨域协同"作为作战协同的基本方式。由于该理论实现了战场信息的有效融合和共享,作战力量的动态聚能和释能,作战任务的临时赋予和即时完成以及不同领域作战能力的互补增效,因此将促使美军的武器装备、力量结构、作战方式及战场形态等发生新的重大变化。     

一个快速的临界跟踪策略 VLSI故障模拟新方法

运用九故障信息标记（X,D,M,R,E,Q,T,P,U）,提出了加速扇出重汇聚引线临界性计算的一种故障模拟新方法,理论分析表明该方法是有效的。     

高炮瞄准具性能综合测试系统的实现

前置角的准确度是表征高炮瞄准具综合性能的重要指标,而在现有条件下无法对其进行精确测试。为此设计一性能综合测试系统,根据在最佳零位和空回条件下高炮前置角测试结果与理论值间的偏差值,实现对瞄准具性能的准确评估。