基于组合设计的软件可靠性测试方法

提出了将实验设计中的组合设计方法应用于软件可靠性测试。分析了组合设计方法在软件可靠性测试用例设计中应用的理论基础和基于组合设计的软件可靠性测试的一般方法。同时指出了利用软件操作剖面信息和失效数据进行可靠性评估的方法。     

自主式水下机器人控制方法研究

水下机器人能够代替人类完成水下各种极端环境作业,其精确控制成为研究热点.阐述了国内外水下机器人控制方法的研究现状,对现有水下机器人的控制方法进行了分析整合,进而总结了水下机器人在无动力学模型依据和基于动力学模型时的控制方法,特别是归纳了基于水动力学建模控制方法的一般过程,最后对水下机器人控制领域未来的发展进行探索与展望.     

红外警戒系统点目标检测距离理论分析

给出了红外警戒系统点目标探测距离的计算模型与公式,分析了影响点目标探测距离的参数间关系,并得出有关目标提取算法及传感器参数选择的几点重要结论.     

基于节点综合效能的DTN路由算法

针对容忍延迟网络(DTN)高延迟、数据传输成功率低等问题,提出了一种基于节点综合效能的DTN路由算法SERA。该算法综合考虑移动节点的活跃度和剩余能量,使消息副本向综合效能高的节点扩散。SERA节点活跃度描述了节点的社会和动态特性,SERA尽量将消息副本传递给活跃度高的节点,以提高消息传输的成功率;在选择中继节点时,充分考虑节点的能量状态,以避免能量不足的节点承担更多的信息传输任务,从而提高网络节点的存活率。仿真结果表明,与典型的DTN路由算法相比,SERA能够更好地平衡节点的能耗,获得更高的消息递交成功率和更长的网络生存期。     

军事应用网格MAGrid本体研究

本体论提供了对研究领域进行概念化描述的基本理论和方法.为了适应网络中心战的发展需求,提出了一种新的军事应用网格构想--MAGrid,并着重从本体论的角度对其进行研究和设计.在介绍本体论相关知识的基础上,提出了相应的层次化本体结构,并对MAGrid的两类主要本体--网格服务本体和网格应用本体进行了描述.通过该研究,为新时期军事应用系统的开发提供了新的思路和方法,对于提高军事系统整体效能具有一定的理论参考和应用价值.     

铝合金板材相对均匀性的声-超声评价研究

基于Ritec-SNAP系统建立了声-超声技术实验系统,阐述了该实验系统的原理及应力波因子的定义,分析了在声-超声技术评价过程中用声信号的幅频特性及应力波因子表征材料相对均匀性的可行性。利用建立起来的实验系统,对铝板的相对均匀性进行了声-超声评价的实验研究。实验结果表明,用应力波因子评价铝合金板材的相对均匀性具有可行性。     

一种应用聚类技术检测网络入侵的新方法

基于聚类技术提出了一种能处理不带标识且含异常数据样本的训练集数据的网络入侵检测方法。对网络连接数据作归一化处理后 ,通过比较数据样本间距离与类宽度W的关系进行数据类质心的自动搜索 ,并通过计算样本数据与各类质心的最小距离来对各样本数据进行类划分 ,同时根据各类中的样本数据动态调整类质心 ,使之更好地反映原始数据分布。完成样本数据的类划分后 ,根据正常类比例N来确定异常数据类别并用于网络连接数据的实时检测。结果表明 ,该方法有效地以较低的系统误警率从网络连接数据中检测出新的入侵行为 ,更降低了对训练数据集的要求。     

预警机无源定位精度对反辐射攻击效能影响

依据"杀伤链"思路和系统分析方法,分析了预警机ESM无源定位精度对"杀伤链"中反辐射攻击效能的影响。其中主要分析了预警机ESM无源定位精度对反辐射导弹导引头目标截获概率、攻击机火控瞄准成功概率和反辐射攻击单发杀伤效能的影响。在假设参数的条件下,对其影响结果进行了估算和仿真。最后,得到了预警机ESM无源定位精度对反辐射攻击效能影响的结论,提出了如何提高系统攻击效能的建议。     

从《关于民族问题的批评意见》一文看列宁民族理论思想——纪念列宁诞辰140周年

20世纪初,民族问题是西欧和俄国阶级斗争的焦点之一,解决民族问题成为无产阶级革命的当务之急。列宁从俄国民族斗争的实际出发,撰写了《关于民族问题的批评意见》一文,此文是列宁研究俄国民族问题的集大成之作。列宁以马克思主义民族理论为指导,澄清资产阶级和机会主义者在民族问题上散布的谬论和制造的混乱,批判了资产阶级和机会主义者鼓吹超阶级的民族文化的反动谬论,为解决俄国民族问题指明了方向。     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。