基因短序列模式分析及其在5'剪接位点识别中的应用

短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。     

强实时双系统中容错技术研究

在关键任务部门中 ,实时双系统的应用越来越广泛。如何保证高的可用度和高的响应时间是它们共同面临的问题。在本文中 ,全面论述了强实时双系统容错技术中的关键问题 ,包括系统结构定义、故障检测、状态切换。实际应用的结果表明 ,方案可以满足应用系统高可靠、强实时的需求 ,取得了良好的效果     

军演救不了“台独”

“汉光”演习是目前台军层次最高、规模最大、课目设置最齐全、合成度最高的年度例行性演习。自1984年以来，每年举行一次，今年已经是第23次了。但与以往在台湾本岛的5个战区或战区接合部按年度轮流进行不同，今年的“汉光23号”军事演习，以“实弹、实装”的方式，在5个战区同时展开。这也使得“汉光23号”成为台湾历史上最大规模的联合军事演习，平均每6名台湾现役军人就有一名要投入这场演习，总共要有28万之众进行“总动员”。     

噪扰条件下相位测距中的解模糊问题

针对相位测距雷达在采用参差频差关系测距时的解距离模糊问题 ,本文给出了在两两互素参差关系及实际噪扰条件下正确解模糊的条件及其证明 ,并且讨论了解模糊的快速算法、采用参差频差关系测距时的理论测距误差以及为保证可靠解模糊所需的信噪比问题。     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。     

论四值动态代价分析方法

本文在文献[10]的基础上,着重论述了四值动态代价分析方法引进故障电路代价FC和故障可测度T的新概念的必要性。并从预报数字电路中的不可测故障、提高故障敏化效率和选取引线置值模式的效率三方面,对四值分析与文献[1]的二值分析进行了详细比较,结论是:四值分析定义的可测度比二值更接近数字电路实际,加速测试生成的效果更好。实践表明,四值分析用于自动测试生成系统ATGS,所节省的计算机CPU时间为二值分析的3倍。     

FTLAN系统故障检测技术

FTLAN(Fanlt Tolerant Local Area Network）系统是在Novell网环境下开发的一个基于消息驱动与同步的容错局域网系统,故障检测是该系统中需解决的关键技术之一。本文介绍了FTLAN系统中的各个节点机发生故障时,系统是如何检测的,并对其进行了简要的分析。     

以可用度为目标的功能检测模型

依据产品潜在故障的概念,将产品划分为“正常”、“潜在故障”和“功能故障”三种状态,并将产品从“新的”发展到“潜在故障”时间间隔和从“潜在故障”发展到“功能故障”时间间隔分别作为随机变量进行处理,利用可靠性数学的方法,建立了以可用度为目标的功能检测模型,包括基本模型和实际应用中变化时的模型,举例给出了模型输出结果的特征和敏感性。     

利用信号拟合方法提取故障的相位调制信息

本文分析了相位调制信息及其统计特征值在故障识别中的作用,并探讨了利用信号逼近方法近似地提取相位信息的数学过程。