基于平行坐标的多维复杂数据可视化方法研究

随着各种传感器、雷达以及卫星等信息收集设备在军事领域中的广泛应用,能够实时地对战场进行全方位多角度的监控,在获得大量的战场信息数据的同时,信息处理的难度也大大的提高了。为了解决这一问题,对在多维数据融合、可视化领域中广泛用到的平行坐标技术的产生、发展和应用进行了研究,并利用地质多维数据对该方法进行了应用实验,给出了实验结果和分析。最后,结合军事领域中数据融合的概念对本方法做了一定的论述,以期能为炮兵、防空兵信息处理领域提供一定的理论参考。     

基于研制试验数据的可靠性综合评估方法

针对产品在研制阶段的试验项目多、时间短、样本少等特点,在可靠性增长Duane模型的基础上,提出一种基于研制阶段变母体变环境试验数据的可靠性综合评估方法与模型。考虑不同试验应力环境对产品的影响,引入环境折合系数,根据相似产品试验数据,采用综合考虑了增长趋势检验约束和增长模型检验约束的寻优方法求解环境折合系数,利用折合后的数据进行可靠综合评估。通过实例证明了该方法的工程实用性。     

基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划

针对在实时动态条件下多UAV任务规划问题,提出了基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划仿真平台,主要包括基于MultiUAV2的真实UAV群仿真平台和基于Multi-Agent的预测仿真平台两个部分。采用了A*算法对真实系统工作流进行探索,在此基础之上构建了多UAV合成工作流模型,然后针对动态数据注入运行仿真的问题,研究了传感器任务重置及传感器的预处理方法。最后,通过一个仿真实例验证了提出方法的可行性和有效性。     

网络分布式分级数据处理技术

针对现代战争中多平台多传感器协同作战的特点,提出了一种网络分布式分级数据处理技术。首先,通过网络分布式技术提升了整个作战系统的抗毁性,实现了指控作战的无缝交接。其次,通过分级融合技术解决了传统单级融合模式中由于数据回吐而造成的信息冗余问题,同时也降低了网络负载;最后,通过理论分析和仿真实验验证了分布式分级处理技术的可行性和有效性,具有较强的工程应用价值。     

基于关联度的词汇记忆优化算法

近年来,记忆词汇的方法不断涌现,但是这些方法仅仅考虑其中某一方面因素,而非综合考虑多方面因素。鉴于单词间拼写和发音重合度对于词汇记忆的重要性,融合了单词拼写和发音重合度,提出了基于单词间关联度的词汇记忆方法,结合图论知识给出了单词最优记忆回路的近似算法,运用Matlab编程对大学英语四级词汇进行了排序,通过实验和假设检验验证了使用基于单词间关联度的词汇记忆方法的记忆效率明显优于普通方法。     

基于集对-层次分析法的合成部队作战能力分析

为科学评估合成部队战斗力水平,在准确量化作战行动的基础上,设计定义了39个作战能力最小数据集,抽象出快速反应、情报侦察、指挥控制等11种专题作战能力评价体系。以该标准采集的数据为样本, 运用集对-层次分析法实现了合成部队作战能力的综合评估。最后以火力打击能力评估模型为例,验证了该方法的有效性实用性。     

战略预警系统数据集成模型研究

设计了一种数据集成在战略预警系统中的应用模型,模型采用XML语言在.NET环境下用C#语言实现战略预警系统的中间件,该中间件将各个子系统粘合在一起,从而形成战略预警系统,该模型为目前急需建设的战略预警系统提供了一种解决方案。     

论语境因素与词汇内涵特征

本文就语境因素、语用条件（如规约隐含和预设等因素）及语义关系论述了对词汇意义,即词的概念意义（显示意义）与内涵意义（暗示意义）,特别是对词汇内涵意义的理解及其用法所产生的影响。由于语境作用,就词义在使用中的演变及变化过程,阐释了词汇意义的内涵特征：词义的动态性、灵活性和语境依赖性。     

基于Libpcap网络数据包捕获技术的改进

分析了Linux下基于Libpcap的网络数据包捕获技术机理,指出了影响数据包捕获性能的＂瓶颈＂,通过零拷贝技术、内存映射技术和中断节制机制对其改进,并进行仿真实验。结果表明：改进方法可以显著提高数据包的捕获率。     

板级高速传输总线链路层关键技术研究与实现

随着高性能服务器和超大规模计算机的发展,系统设计者对板上高速互连总线的要求越来越高,如何使芯片间的数据传输延迟更小,提高计算通信比是需要解决的重要问题.论文研究了近年来发展迅速的超传输总线和PCI Express总线的链路层的特点,在此基础上提出了一种64位高速总线链路层体系结构,并对其关键技术进行了研究,设计实现了一...