面向混部云失败批处理作业的预测算法

为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

基于飞蛾信息素寻偶机制的无人机集群协同搜索

为了提高无人机集群协同搜索移动目标的效率,提出一种基于飞蛾信息素寻偶机制的无人机集群协同搜索方法。根据飞蛾基于信息素选择飞行方向的寻偶行为,建立信息素图风向模型和飞蛾信息素寻偶模型。考虑无人机机间避撞约束,提出从飞蛾信息素寻偶机制到无人机集群分布式协同搜索的映射,并给出具体实现流程。仿真实验结果表明了所提方法在解决单个移动目标的协同搜索问题时的有效性和稳定性;外场飞行试验表明了所提方法在实际应用中的可行性。     

再论“声纳测向精度海上动态测量计算公式”

声纳测向精度极大地影响着水下作战平台指控系统的性能,尤其是其中的目标运动要素解算功能。详细分析了目前工程仍在使用的一种声纳测向精度计算公式,提出了一种改进方法,使之能适应交叉航路态势,便于对艇艏圆柱阵/球形阵进行测试评估。鉴于已有方法的有偏性,提出了几种新的方法,新方法是渐近无偏的,量测点数越多,误差估计精度越高。针对存在系统偏差情形,提出了一种解决方案,仿真结果表明,当量测点充分多时（如n=1 000）,该方案能精确地估计出随机误差（均方根）和系统偏差,为完善声纳测向误差的精度评估,提供了一种支持手段。     

以新发展理念引领新发展格局

创新是治党治国之道,也是引领党和国家发展的第一动力.党的十八大报告强调指出,"科技创新是提升社会生产力和综合国力的战略支撑,必须摆在国家发展全局的核心位置".国防科技大学作为军队科技创新的重要有生力量,既要从战略和全局高度把握新发展理念,又要立足具体领域扎实推进实践创新.同时,在推进创新的过程中,要以辩证思维把握新发展...     

PAO8和45#变压器油基础油粘度调和及计算模型研究

采用高低温运动粘度测定仪测量PAO8(8#聚烯烃)合成基础油和45#变压器油基础油按不同比例调和后混合基础油的粘温性能,运用Arrhenius模型和Grunberg-Nissan模型计算混合基础油的理论粘度,研究粘度偏差率随测试温度的变化规律.实验结果表明:Arrhenius模型能准确预测混合基础油的高温运动粘度,粘度偏差率最大值不超过1%,而Grunberg-Nissan模型能精确计算混合基础油的低温运动粘度;PAO8和45#变压器油基础油调和能够获得高低温粘度的匹配.