基于Windows CE．net的仪器控制和数据处理系统的开发

基于RS232协议的串行通讯在工业和分析测试仪器控制及数据传输中有着广泛的应用.目前,分析测试仪器对于所采集到的数据的处理过程随着分析对象日益复杂而变得复杂,而单片机的运算速度和开发进程已经不能完全满足仪器开发的需求.以基于Windows CE.net嵌入式操作系统的带有串口的PDA(Personal Digital Assistant)为平台,以Embedded Visual C 4.0(SP6)为工具,采用串行通讯、多线程技术,构建了针对系列测试仪器的仪器控制和数据处理系统.并对实现过程中的有关关键技术进行了探讨.该系统的开发成功使得下位机--单片机从复杂的数据处理中解脱出来,而仅完成仪器的数据采集和传输工作.这种方案的实现可以大大缩短仪器的开发周期并极大地提高仪器控制和数据处理的灵活性.     

基于云重心评判法的炮兵指挥训练水平评估*

炮兵指挥训练水平指标体系中,既有精确数值型表示的,又有语言值来描述的,给评估指标的数据处理带来了一定的困难。云重心评判法能较好地处理该类既有定性指标,又有定量指标的综合评价问题。构建了炮兵师(旅)指挥训练水平评估体系,详细介绍了运用云重心评判法来实现炮兵指挥训练水平评估的具体步骤。结合指挥决策指标体系实例,验证了该方法的有效。该方法具有一定的推广意义。     

采用向量内积的并行相关算法

针对软件接收机相关器计算的实时性问题,通过分析扩频信号的接收过程,建立一种基于向量内积的并行相关信号接收模型。利用图形处理单元中大量的浮点运算单元进行矩阵与向量运算,并行计算各通道相关值,提高了信号相关运算的实时性。仿真验证结果表明,利用基于GPU的向量内积软件并行相关算法计算25 MHz采样率时长1 ms的信号相关值,25个通道共150个相关运算耗时967μs,与CPU上基于数学核心函数库的实现相比速度约提高了61.4倍,能够实现宽带扩频信号软件实时相关接收。     

基于盲源分离的抗密集假目标干扰技术研究

密集假目标干扰会严重影响雷达检测目标的性能。针对此问题,提出一种基于盲源分离的密集假目标抗干扰的方法。该方法可有效从密集欺骗式假目标中检测出目标回波信号,并分析比较了JADE和Fast ICA两种盲源分离方法对密集欺骗式假目标和回波信号的分离效果。理论分析和仿真结果表明:JADE盲源分离较Fast ICA盲源分离抗密集假目标干扰较更有效。     

基于二维量度的复杂设备预防性维修决策优化

针对使用与维修具有两个测量维度的复杂设备,开展了其预防性维修决策的优化研究。基于二维量度的故障模式,给出了二维故障率的定量描述方法;分析了其预防性更换过程的基本过程,探讨了二维量度下更换周期对维修效果的影响,并从经济性角度建立了二维工龄更换费用模型;最后,采用算例的形式,对某设备维修决策同时考虑日历使用时间和行驶里程的情况,进行了二维更换间隔期的优化求解,从而验证了所建立方法与模型的实用性。     

基于邻居时隙切换的时分多址接入协议研究

针对传统TDMA网络节点间业务量不均匀的情况下,会造成信道资源严重浪费的问题,设计了一种基于邻居时隙切换的动态TDMA协议(TDMA protocol based on adjacent timeslot transfer,ATT-TDMA),切换邻居空闲时隙,更改节点业务时隙长度但不影响整个网络循环周期的结构,实现时隙的动态利用。利用OPNET平台搭建仿真模型,并与HFTP协议和TDMA协议作了对比分析。仿真结果表明,相同条件下ATT-TDMA相比HFTP协议和TDMA协议,在消息投递率、平均时延和吞吐量方面具有更优异的性能。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

英国高等教育大众化经验及借鉴价值

英国高等教育的水平居世界前列,其发展从精英化阶段到大众化阶段再到普及化阶段,经历了较长的发展历程.在英国高等教育大众化阶段,高等教育所采取的相关措施、制定的相关法案对解决大众化阶段高等教育监管、经费等问题都提供了切实可行的办法,为正处于高等教育大众化阶段的中国提供了一定的理论支持.借鉴英国大众化阶段所采取的相关措施,避免走弯路,实施科学发展战略,对我国高等教育大众化发展具有推进作用.     

基于数据挖掘的仿真模型验证

针对复杂系统输出具有数据量大、高度复杂性、非线性和非平稳等特点,将数据挖掘思想和有关方法引入到导弹系统仿真模型模型验证,通过对仿真数据和试验数据进行模式表示和特征提取,将2时序数据的模式距离作为评价指标来衡量模型的有效性。仿真分析表明,该方法相比传统方法计算量小,但意义明确,具有一定的实用性和参考价值。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。