一种基于0-1整数规划的全局数据分布优化方法

数据分布是影响并行程序在分布主存多处理机上执行性能的重要因素.针对分布主存多处理机中的数据分布问题,提出了一种基于0-1整数规划、利用数据变换技术进行有效数据分布的方法.该方法通过数据变换技术改变数据的存储布局,以使得数据能被有效地分布,并且该方法还利用数据分布图描述程序被并行的情况及其所含数组被访问的情况,并将全局数据分布优化问题转换为求解数据分布图中最优路径的问题,从而可用0-1整数规划求解最优路径问题.该方法能对多个嵌套循环中具有仿射数组下标的任意维数组进行有效的数据分布,并且也能使嵌套循环的并行度尽可能地大.另外,该方法也考虑了偏移常量的对准问题,从而能使数据通信量尽量地小.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种改进的指数型序贯抽样检验方法

针对指数型产品的可靠性验收问题,通过分析总结两次序贯概率比检验和序贯网图检验的思想,提出了一种改进的序贯抽样检验方法。通过构造验收风险的马尔可夫链模型,研究了改进的指数型序贯抽样检验方案的风险计算方法。在此基础上,给出了指数型序贯抽样检验方案的制定程序。实例分析表明:改进的指数型序贯抽样检验方案在保证截尾时间的条件下,明显降低了美军标MIL-STD-781C标准方案的验收风险,可以更好地满足双方的风险要求。     

布尔函数的Walsh谱绝对值分布及其性质研究

提出并研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布.指出布尔函数Walsh谱绝对值分布在仿射变换下的不变性,计算了n(n≤5)元布尔函数的Walsh谱绝对值分布,研究了Walsh谱绝对值分布与Walsh谱支撑和Walsh谱中非零取值个数以及其他一些密码学难题的联系,最后研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布的大小.     

分布式多目标跟踪中的数据融合问题——一种新的相容性准则及融合过程分析

用一个新观点讨论了利用分布式传感器网络进行多目标跟踪中出现的信息融合问题。对航迹相容性和假设相容性的判别问题 ,从一个新的观点 ,即“无矛盾原则”出发 ,给出了完整的与前人不同的航迹和假设相容性的判别条件。同时对航迹的融合过程和假设的融合过程做了详细的分析 ,证实两个假设相融合得到多个全局假设是合情合理的     

防空导弹武器系统C3I仿真系统一体化研究

现代化的高科技战争中,C3I系统已成为武器系统的"神经中枢",建立一体化的C3I系统是联合作战、统一指挥的需要,同时也对C3I的仿真系统提出了一体化的要求。结合防空导弹武器两级指控仿真系统互操作问题的研究,首先简要介绍了仿真系统一体化的有关标准,然后介绍了互连的方式和对象,探讨和分析了互操作的模型、特点以及互操作性等级的评定。     

面向新世纪的军用仿真机高层体系结构(HLA)

系统仿真是二十一世纪军队建设和武器现代化的一种重要高科技。随着计算机、通讯和网络的日益发展,系统仿真从分布交互仿真进入了复杂系统综合仿真的新阶段。文章介绍了美军的高层体系结构由来和内容,重点分析研究了HLA的关键技术,并实现了基于HLA的模型,为军事仿真应用做出了有益的贡献。     

系统维护的优化数学模型

利用变分法原理给出复杂联接状态下系统维护的优化数学模,并寻求最优解。     

含有约束数目顺序旁路站的环网

用以前的图论技术与代数技术相结合的一种新技术来获得环形拓扑网络的闭合形式终端对可靠性表达式。双向反旋转环网使用自愈合和站旁路开关,其中的所有部件(站、链路和旁路开关)都可能出故障,对这样的环网导出闭合形式终端对可靠性表达式,以此来说明这种技术的可应用性。由于光功率损失约束引起的网络配置限制,这些表达式明显地扩展了环网可靠性在以前工作的效用。光功率损失约束限制了以FDDI环或同步光纤网络(SONET)环为代表的光纤拓扑网络中顺序旁路站故障的数目。组合的图论和代数技术允许利用n中选K:F系统可靠性的已知结果,以导出闭合形式的终端对可靠性表达式。 其结果是形成网络可靠性分析的新方法,并明显地把已知理论扩展到以前不分析的新情况。特别是,这里开发的组合的图论和代数分析工具允许环网设计者分析环网结构的可靠性,以前认为这样的环网结构太困难而不能用闭合形式表达式来分析,只能求助于通过仿真的可靠性近似。我们在推导双反向旋转环网中终端对可靠性的闭合形式表达式中使用这种新技术。这种新技术也可用来有效的获得更复杂的环网结构中的闭合形式表达式。     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换,使变换后的函数成为凹函数,利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,进而得到了产品可靠性指标的估计。最后,通过对实际数据进行计算,验证了方法的稳定性。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。