时序驱动的详细布局方法

针对超大规模集成电路布局过程中时序优化问题,提出一种时序驱动的详细布局方法。对设计进行时序分析并获取时序违反路径集合,对路径上两个连续固定单元间的线网进行平滑处理,以减小路径曲折度以及减少线长。再针对每一个可移动单元与其相邻的线网建立二次规划时序模型,求解局部最优布局位置。对于给定的测试电路,实验结果表明,最差的时序违反与总的时序违反均有明显改善,采用ICCAD2015竞赛的测试模板和评价方法,总的时序性能有45~350 min的提升。     

低地球轨道卫星网络节能方法

通常卫星的唯一能源来源是太阳能,因此星上网络设备的能源供应问题比地面网络的更加严峻。通过修改和扩展链路容量受限的最小代价多商品流模型来适应卫星网络这一特殊的体系结构,并基于低轨道卫星网络的多重覆盖机制和流量分布模型,改进现有的启发式算法来关闭冗余的卫星节点、星地链路和星间链路。在满足链路利用率和路由跳数增加比例约束的条件下,仿真实验中关闭上述三种参数的比例分别可达59%、61%和72%,卫星网络的总体节能比例可达65%。     

SpaceWire网络混合路由机制设计

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量;动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

针对多振源密频及波动线谱主动控制的改进算法及试验

为了让船舶机械主动隔振装置在线谱频率波动和多振源密频耦合等实船复杂工况下,仍能取得良好的振动线谱主动控制效果,研究了以多通道窄带Fx-Newton算法为基础的改进算法,提出了窄带滤波相位失真的自适应补偿器,使控制算法对线谱频率波动具有高鲁棒性;研究了多参考信号Fx-Newton算法,从多振源分离提取互不相关的多参考信号...     

基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

卫星数传调度模型研究

卫星数传调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题。针对该问题,建立了卫星数传需求模型、任务模型和调度模型。在建模过程中,采用了框架模型形式,把问题中的主要约束封闭于每个数传任务中,这在降低调度模型复杂度的同时,也降低了调度算法设计难度。还提出了调度算法设计思想,并设计了一基于灵活度的调度算法。仿真表明,所建立的模型及算法对解决卫星数传调度问题是可行的。     

基于图分割的机械系统概念模块划分

为更好地实现机械系统的模块化设计,在基于功能-行为-概念结构(function-behavior-conceptualstructure,FBCS)的产品概念设计过程中引入面向产品概念要素的图分割聚类算法,建立了一种面向FBCS的产品概念模块划分方法。以堆垛机推拉机构为例,分析了根据产品的总体目标特征,进行产品功能、行为、概念结构求解与功能分解迭代的产品概念设计分解方法。为描述概念产品,提出黑箱法和IDEF0功能描述方法相结合的概念产品建模方法,以建立产品子功能-概念结构模型。在此基础上,建立了产品概念要素(功能、行为、概念结构、接口)的相关关系分析方法,并引入图分割聚类算法进行产品概念要素聚合,以实现产品概念模块的划分。推拉机构的概念模块划分证明该方法是可行和有效的。     

加强自主创新做好制度安排推进产业结构优化升级

国防工业自主创新能力比较薄弱,国防科技成果转化率和产业化程度比较低等情况比较突出。为了充分发挥国防工业自主创新在推进产业结构优化升级中的积极作用,需要相应的制度安排与此配套。     

高职学前教育专业群课程思政实践路径研究

随着教育领域不断变革,将思想政治工作贯穿于人才培养过程的教学主张逐渐盛行。高校必须树立学前教育专业课程思政的育人目标,从多个角度去探索思想政治与专业内容的结合点,将其有机融入课堂教学中,并结合实践教学丰富思想政治教学资源。本文首先对高职学前教育专业群课程思政实践的现状和价值展开分析,然后提出了几点有效的实践策略。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。