一种高效节能的小世界无线传感器网络

总结了无线传感器网络的小世界构造方法,基于混合模式构造了具有小世界特征的无线传感器网络,此混合模式分为拓扑优化阶段、小世界模型构造阶段和能量动态均衡阶段,最终形成了应用A3和A3 Cov算法的基于混合模式的小世界无线传感器网络MSW-WSNs-A3和MSW-WSNs-A3 Cov.基于Java平台对上述网络进行了仿真分...     

高压合成聚碳硅烷的沉淀与复配

研究了沉淀与复配两种调控高压合成聚碳硅烷(PCS)分子量及其分布的方法。研究表明,在PCS的良溶剂(如二甲苯)溶液中加入沉淀剂(如丙酮)比例超过临界点后,PCS中分子量越高的部分越先沉淀出来,从而降低了PCS的软化点、分子量和分散系数,PCS的高、中、低分子量的比例得到调节。复配是将不同分子量分布的PCS均匀地混合在一起,其分子量、软化点和高、中、低各部分的含量基本符合混合率的关系。因此,可以按照混合率来设计所需PCS的软化点、分子量及高、中、低分子含量。     

基于多Agent的一体化联合作战指挥控制系统仿真研究

多Agent(智能体)技术是构建一体化联合作战指挥控制系统的有效方法。本文首先提出基于多Agent的指挥控制体系结构,构建作战想定开发环境、对象Agent开发环境、作战过程执行环境等6个仿真环境;其次结合一体化联合作战的指挥模式,分析了基于多Agent的运行体系结构。最后分析了指挥Agent类型、模块结构及面向对象设计的问题。     

编辑学者化浅论

针对近年来编辑出版界对“编辑学者化”的讨论 ,对“学者化”“化”到什么程度 ,学者化编辑应有什么样的知识结构、能力结构及实现“学者化”要求的主要途径进行了探讨。     

一种最优末制导规律研究

针对传统最优制导规律依赖于剩余飞行时间的缺陷,利用最优线性二次型的形式,以脱靶量和能量消耗综合最小为性能指标,通过对可调时间参数T的约束,建立了一种不依赖于剩余飞行时间的最优末制导规律.对导弹攻击机动目标的情况进行了仿真研究,并与依赖于剩余飞行时间的传统最优制导律相比较.仿真结果表明,所设计的制导规律具有优良的特性.     

基于Stateflow的排队系统仿真方法

论述了排队系统与Stateflow相关概念,利用有限状态机理论与面向对象编程思想,提出了建立基于Stateflow排队系统模型的分析步骤,阐述了应用Stateflow对排队系统进行建模与仿真的方法,使用Stateflow对M／M／1／∞／∞／FIFO类型排队系统进行了具体的建模与仿真。仿真结果表明,基于Stateflow的模型与仿真能够有效地描述排队系统的统计特性,并具有可视化、流程化和层次化的特点。     

CORBA技术在指挥控制系统中的应用

针对CORBA的技术特点和指控系统全分布式体系结构的需求,提出了基于CORBA的指控系统全分布式体系结构,并分析了它的诸多优点.另外,在分析了CORBA规范和CORBA构件技术的基础上,提出了基于CORBA构件的指控系统应用架构和软件体系结构.最后通过一个应用程序演示了基于VisiBroker的分布式构件开发过程.     

基于迭代Bargaining策略优化服务合成执行路径

服务质量(QoS)是优化服务合成执行路径的关键研究内容,当前绝大多数存在的方法很少注意到商业环境下服务商之间存在的隐性竞争压力可能会迫使服务商动态改变他们的QoS值以至于合成优化执行路径发生改变.针对此问题,提出一个基于迭代Bargaining策略的约束违背纠正方法.该方法使用本地最优化策略,在没有考虑用户QoS约束的情况下建立一条最优执行路径.对此路径,全局QoS计算模型和全局约束违背检查模型能找出所有发生的约束违背.一个迭代的Bargaining策略被递归作用于关键路径执行节点,使得更好服务提供商被选出替换原有执行节点,从而一个优化的执行路径能被重新建立以满足用户综合的QoS约束需求.     

内置谓词函数依赖及其推理规则

研究内置谓词函数依赖及其推理规则.首先提出内置谓词函数依赖,定义了内置谓词函数依赖的语法和语义;其次提出属性-约束集闭包概念,提出计算属性-约束集闭包的算法,判断内置谓词函数依赖逻辑蕴涵;然后提出内置谓词函数依赖的推理规则集A,证明推理规则集A是可靠且完备的,用于内置谓词函数依赖蕴涵分析的形式化证明;最后讨论了内置谓词函数依赖的应用.     

一种适用于点和区间混合型维度数据集的多维索引

点和区间混合型维度数据集是空间数据库系统和GIS中重要的数据对象.在分析SS树的基础上,提出了一种适用于索引点和区间混合型维度数据集的索引结构--PI树.PI树利用超球划分数据集的多维空间,以提高结点存储利用率,从而降低数据插入时的I/O次数.文章给出了PI树插入、删除和查询算法的形式化描述.理论分析和实验结果表明,所提的PI树性能上总体优于R·树.