我国科研诚信与作风建设之传统道德文化审视

鉴于科研诚信问题产生的主要原因是"功利观"冲击下的传统"义利观"偏离和体制机制不完善,通过阐述科研诚信与作风问题之溯源,分析了科研诚信与作风之"人格诚信"建设,研究了科研诚信与作风之"制度诚信"建设,力图从我国优秀传统道德文化中探寻科研诚信与作风建设的对治之策。研究认为,要在汲取中国传统道德文化精华,促进科研人员完善"人格诚信"的同时,以褒扬诚信、激励守信、惩戒失信为重点,进一步完善相关制度体系和运行机制,强化"制度诚信"建设,实现我国科研诚信与作风建设的"人格诚信"和"制度诚信"双轮驱动。     

设备故障诊断技术的现状与发展

设备故障诊断技术已发展为一门独立的跨学科的综合信息处理技术,是目前研究领域的热点之一。该论文集中介绍了目前设备故障诊断的几种重要技术与方法,如故障树分析法、小波分析、神经网络识别和基于复合知识库的专家系统等。通过分析指出,把传统方法与现代理论相结合、把现代理论与先进技术相结合、把设备故障的诊断与修复相结合、把理论方法与应用效率相结合是今后的发展方向。     

用DirectShow实现网络视频

目前市场上的网络监控技术一般用昂贵的硬件设备来支撑,投资较大。在深入研究微软的DirectX9.0的基础上,提出如何用DirectShow软件技术和普通的数字摄像头来实现网络视频的监控和实现技术,内容涉及通信协议、视频的编码与解码技术、视频的编码格式和COM组件编程技术等,最终的实验结果令人满意,且费用低廉,技术可靠,为在高速局域网内构建视频监控系统提供有效的技术支持。     

防空导弹平均速度分析

分析了防空导弹平均速度的计算方法。首先给出了水面舰艇编队防空作战中目指线和自卫线的计算模型,阐述了防空导弹平均速度在其中的重要影响,然后分析了防空导弹速度特性,在此基础上得出满足作战要求的计算方法,最后根据典型弹道参数对防空导弹平均速度进行了仿真计算。     

风速传感器在风幕机改进中的应用研究

从节能降耗角度探讨了对风幕机进行改进的必要性 ,通过计算分析确定了风速为系统改进所要考虑的主要环境因素 ,研究了利用热电式风速传感器和变频器实现系统智能化改进的可行性。     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。     

对成像雷达的间歇采样非均匀转发干扰方法

间歇采样转发干扰是针对宽带成像雷达的一种有效干扰方式。根据间歇采样转发干扰的基本原理,对宽带成像雷达,按照常规的均匀转发方式,能够在高分辨距离像结果中叠加一串位置均匀分布的虚假散射点。虚假散射点序列的均匀分布特点不利于干扰信号的伪装。针对此问题,以破坏虚假散射点序列均匀分布为目的,在常规间歇采样转发干扰方法基础上,提出间歇采样非均匀转发干扰方法,并分析其干扰效果。最后通过仿真实验验证了所提出的方法能提高对宽带成像雷达的干扰效果。     

异构混合存储的软硬件协同数据放置策略

分析比较当前大数据中心典型混合存储架构,针对其不能综合运用存储管理系统和存储设备优势的问题,提出软硬件协同的数据放置策略,同时考虑软件层混合存储管理系统和硬件层混合存储设备的特点,根据应用特性为数据选择合适的存储管理系统和设备。面向不同应用场景,提出运行前规划存储路径的静态放置模式和运行中规划存储路径的动态放置模式。基于存储管理系统和设备性能参数建模,采用仿真方法实现各数据放置策略,并运行实际应用中的三类负载进行实验测试,结果表明采用软硬件协同的数据放置策略相比只考虑存储管理系统和存储设备的数据放置策略,性能可以提高近30%。     

BDS/INS紧组合三频动对动模糊度解算方法

针对伪距观测噪声较大导致动对动条件下三频整周模糊度解法(Three Carrier Ambiguity Resolution, TCAR)模糊度解算不可靠的问题,提出了一种BDS/INS紧组合三频动对动整周模糊度解算方法。通过紧组合系统输出的高精度位置坐标,估算出双差几何距离值,并用其分别代替无几何和几何模式下的双差伪距观测值,显著降低了伪距双差观测噪声水平,有效提高了三频整周模糊度解算成功率。仿真实验结果表明,BDS/INS紧组合输出的高精度位置坐标使得伪距观测精度提高了60%以上,在短基线条件下,当伪距观测噪声达到2 m时,无几何模式下的TCAR算法模糊度解算成功率为0.73%,几何模式下的TCAR算法模糊度解算成功率为31.25%,而BDS/INS紧组合的TCAR算法在两种模式下的模糊度解算成功率达到99%以上,并且获得了厘米级的相对定位精度。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。