高速路由与交换技术现状及发展趋势

多个方向的可扩展特性是新一代互联网的重要特点,这对高性能路由器的性能、规模、功能和服务等能力提出了更高的要求,高速路由与交换技术是承载这种可扩展特性的关键技术。从网络处理器设计、路由查找技术以及高速交换技术三个方面总结了高速路由与交换技术的研究和发展现状,并展望了未来的发展趋势。     

基于网络中心战背景的Lanchester导弹战斗模型

在对网络中心战进行简要介绍基础上,分析了信息网络与导弹作战效能发挥程度的关系。依据此关系,建立了具有网络中心战背景的Lanchester导弹战斗模型并对此模型进行了讨论。最后以海湾战争中美军导弹攻击策略对此模型进行了初步验证。结果表明该模型能较准确反映信息战体系对抗特点,具有较高可信度。     

基于神经网络的材料非稳态疲劳损伤可靠性研究

疲劳累积损伤是一个非稳态能耗过程,可以用遗传算法优化后的3层2 7 1BP神经网络来描述疲劳损伤的非线关系,经仿真验证表明,该神经网络具有较高的精度和泛化能力.通过对材料疲劳损伤临界值和载荷的分散性的分析研究,建立了疲劳失效动态准则,并运用蒙特卡罗随机抽样法对材料疲劳寿命的可靠性进行了仿真验证;对调质45号钢在随机载荷和2级载荷作用下,进行了疲劳寿命可靠性仿真计算,仿真结果与实验结果和理论分析比较吻合.     

基于FNNs的闭式循环柴油机配氧前馈控制策略研究

配氧控制是闭式循环柴油机(CCD)系统的关键技术之一,为改善其动态特性,在 PID反馈控制的基础上,设计了基于模糊神经网络(FNNs)模型的前馈控制器,并采用 PID反馈控制输出信号作为网络训练的误差信号,使模糊神经网络逐步具有前馈补偿能力,从而能够有效对负荷扰动进行及时补偿.仿真结果表明,采用FNNs前馈控制器后,可以有效改善氧气控制的动态特性,并且具有快速的学习速度和很强的适应能力.     

基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究

针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三类水下目标数据,采用BP神经网络对目标进行识别分类,仿真结果说明了所提出的方法的正确性和有效性.     

BP神经网络在电子设备可靠性验证中的应用

讨论了借助MATLAB的BP神经网络解决电子设备在寿命分布未知和小样本试验数据时的可靠性评估方法, 并给出了一个应用实例, 该方法可以提高可靠性评估置信度, 并能节省试验时间和费用, 特别适用于大型复杂电子设备。     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。     

网络时代与高校德育的路径选择

网络时代的到来,给高校德育带来了新的一面,同时也给高校德育工作带来了巨大的冲击,在新的时代,高校教育工作者更应该把德育放在各科教育工作的首位,利用好这把"双刃剑",对高校德育进行路径选择。     

舰船交流环形电力网络短路电流计算

根据舰船交流环形电力网络的特点,提出了一种简单有效的短路电流计算方法。该算法以电站为独立单元,依据网络结构和系统参数分别对发电机和电动机进行等效,利用星网等值变换将环形电力网络简化为各电源直接与短路故障点通过阻抗相连的形式,然后通过短路电流改进算法计算故障点的电流。仿真结果表明,该算法准确度较高,满足实际工程要求,为复杂结构独立电力系统的短路电流计算开辟了一条新途径。