基于关键路径和任务复制的多核调度算法

针对目前大多数多核处理器任务分配优化算法没有考虑关键路径上节点对任务完成时间的重要影响,导致任务完成总时间延迟的问题,提出了基于关键路径和任务复制(CPTD)的单任务调度算法。CPTD算法通过复制任务图中fork节点的方式将任务图转化为与之相对应的产品加工树;再在生成的产品加工树中找到关键路径,并采取使关键路径上节点的紧前节点尽早调度的方式,使关键路径上节点尽早开始执行,进而使产品加工树中节点完成时间得以提前,达到缩短任务执行总时间的目的。理论分析表明,CPTD算法能够实现应用程序在多核上充分并行处理,并能缩短任务完成时间。     

基于相关性模型的舰船装备测试性分析与建模

为了提高舰船装备的综合诊断能力,在舰船设计、研制阶段就必须进行装备测试性设计工作。为此,根据舰船装备测试性要求,对装备进行了故障模式影响分析,确定了装备在设计和制造过程中所有可能的故障模式,以及每一故障模式的原因和影响,据此对装备功能和结构进行了划分。然后,利用相关性模型对舰船装备进行测试性分析与建模,建立了舰船装备组成单元的相关性图示模型、数学模型,并运用考虑可靠性和费用的优选方法,建立了舰船装备诊断树,得到舰船装备的测试方案。算例分析表明:该研究可有效提高舰船装备测试的效率,提升测试的经济性。     

油库储油区燃烧爆炸事故树分析

针对油库储油区安全管理点多面广的特点,分析储油区燃烧爆炸事故的相关影响因素和条件,建立完善的事故树模型。通过定性分析理清燃烧爆炸事故与基本事件之间的逻辑关系,定量分析获得各项基本事件的结构重要度排序,找出储油区存在燃烧爆炸隐患的重点部位,制订科学合理的安全信息监控点设置策略,为油库安全管理手段向信息化迈进提供决策依据。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

阶段事故树分析在舰艇火灾消防上的应用

对火灾过程的研究一直以来都是舰艇消防研究的重点,利用阶段事故树工具从火灾宏观发展过程的角度出发将舰艇火灾划分为6个发展阶段,研究了每一阶段的诱发因素,得出了导致这些因素的基本事件,并通过对它们各自结构重要度的比较明确了重点,最后分析给出了各阶段的应对措施并提出了相应的合理化意见建议。     

核化环境空间建模及核武器综合毁伤效应分析算法

针对核化环境以及核武器毁伤效应的特点,提出了一种多分辨率渐进柱状树模型实现核化环境的三维空间数据的建模。为了节省存储空间,提出了线性编码方法对多分辨率渐进柱状树模型进行存储,并且基于M orton码技术实现了核武器综合毁伤效应的空间分析算法。     

基于失效树的某型无坐力炮弹储存可靠性分析

通过对某型无坐力炮弹战斗部的结构分析和功能分析,以弹着目标不爆炸为顶事件建立了失效树,并根据该型弹药的功能构件在储存期间的特点选择了失效树的简化原则,建立了系统可靠度模型。确定了由储存因素导致弹着目标不爆炸这一事件的4种主要失效模式。并通过分析其不同的储存期失效机理和影响因素,提出该型炮弹的储存策略。     

在C#中通过数据库实现树视图无级动态维护

就树视图与数据库的结合实现树视图的无级动态维护提出了一种解决方法 ,进而拓展了树视图的功能 ,使其能够得到更多的使用。     

基于功能树的导弹打击系统目标瞄准点选择方法

针对导弹打击系统目标的问题,建立了基于目标功能损伤度的瞄准点选择方法;在对毁伤树方法进行改进的基础上,提出了描述目标结构与工作流程的目标功能树模型,构造出体现目标整体功能下降的优化目标函数,采用模拟退火算法搜索最优解。通过算例对不同的瞄准点选择方案进行比较,发现考虑目标的功能结构特点时,得到的瞄准点明显优于其它方案。     

基于标签树的生长干部招生计划聚类方法

生长干部招生计划是规定军队干部补充来源渠道及数量规模的重要依据,对干部队伍建设与发展具有重要的意义。随着招生计划每年拟制与积累,分析与评估计划将会起到辅助决策的作用,对招生工作的实施带来深远影响。本文从数据挖掘的角度,以聚类的方法研究分析招生计划,这为分析历年计划的波动性并理解评价计划与政策的贴合度提供了定量分析的手段。首先分析了招生计划的特点,进而提出以标签树量化招生计划的解决思路,通过抽取标签树中的特征子树作为聚类中的度量特征,并采用共现的方法实施"先形成核心,再依次分类"的步骤完成聚类。实验表明该方法在合成数据集和真实数据集上聚类效果较好、效率较高,对分析招生计划具有一定理论意义。