战役级军械维修器材保障决策支持系统设计研究

传统的面向事务的数据处理方法已经无法适应处理大量数据的要求,为解决这一问题,将面向主题的数据仓库技术用于军械维修器材保障决策支持系统的设计,阐述了基于数据仓库的军械维修器材保障决策支持系统需求分析、系统设计和系统实现,讨论了系统设计原则、设计方法、逻辑结构设计、多维数据仓库设计、底层数据库设计、前端用户视图设计等内容,对军械维修器材保障决策支持系统的开发提供了基本思路．     

模糊BCC模型及其在武器装备方案选择中的应用

在模糊环境下,为了选择最适合我军作战需求的武器装备方案,首先基于可信性理论和模糊期望值模型,建立了一类新的模糊期望值BCC（简记为EBCC）模型;然后利用期望值的线性性质,把所建立的EBCC模型转化为其等价形式;最后,利用EBCC方法构建了武器装备方案选择问题的综合评价模型,以雷达装备方案选择为例,从相对有效性评价和EBCC期望有效决策单元的排序两个方面,验证了方法的：正确性和可行性,为武器装备方案选择提供科学依据．     

互联网大数据可用性增长方式研究

随着信息技术的发展,特别是物理信息系统、互联网、社交网络等技术的突飞猛进,数据爆炸性增长的同时,劣质数据也随之而来,数据可用性受到严重影响。近年来,学术界和工业界开始研究数据可用性问题,取得了一些的研究成果,但是针对互联网大数据可用性问题的研究工作还很少。文章从大数据的发展现状分析入手,概述了大数据可用性的挑战,探讨了大数据可用性方面的研究问题。通过机器翻译案例,指出了互联网大数据可用性增长的可能途径。     

压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制

本文采用非线性动态数据系统(NLDDS)建模方法和非线性递推最小二乘算法,对具有迟滞非线性特性的压电陶瓷微进给执行器的动态特征进行了建模、预报与控制,并且用人工神经网络对该类系统的建模与控制进行仿真。结果证明上述方法在一定程度上是可行的和有效的。     

云纹数字图象处理新方法及通用软件系统

本文介绍了多种云纹数字图象处理新方法及云纹处理通用软件系统。在这些新方法中,利用云纹数字图象全场每个点的灰度信息进行处理和变换,得到全场直观、定量的应变信息。这些方法和软件系统为云纹法的广泛应用提供了有力工具。     

长方体类光学元件形位误差高精度测量方法

如何实现长方体元件光学面形位误差的高精度测量以及怎样利用测量数据对这些误差进行修正加工是制造过程中的主要问题。提出一种基于波面干涉的长方体类光学元件形位误差测量方法,借助大口径干涉仪和高精度端齿盘搭建测量系统,实现了长方体类光学元件1μm/400mm精度的平行度和垂直度测量,获得了高精度的形位误差综合分布数据,并利用磁流变、小磨头数控抛光等现代光学加工手段实现了此类光学元件的高精度加工。     

面向计算流体力学的图形处理器资源管理

针对求解计算流体力学过程中图形处理器资源利用率低的问题,提出面向计算流体力学的图形处理器资源优化管理方案。基于计算流体力学的算法特性和同时运行任务的执行特点,设计合理的调度方案。通过动态改变不同任务的启动规模和启动时间,在减少资源竞争的同时提高图形处理器资源的有效使用。实验结果表明:本文提出的资源管理方案相比基线方法在不同任务规模下的平均加速比达到 1.64,对图形处理器的硬件资源使用也有了显著的提升。     

并行规约与扫描原语在ReRAM架构上的性能优化

规约与扫描是并行计算中的核心原语,其并行加速至关重要。然而,冯·诺依曼体系结构下无法避免的数据移动使其面临“存储墙”等性能与功耗瓶颈。近来,基于ReRAM等非易失存储器的存算一体架构支持的原位计算可一步实现矩阵-向量乘,已在机器学习与图计算等应用中展现了巨大的潜力。提出面向忆阻器存算一体架构的规约与扫描的并行加速方法,重点阐述基于矩阵-向量乘运算的计算流程和在忆阻器架构上的映射方法,实现软硬件协同设计,降低功耗并提高性能。相比于GPU,所提规约与扫描原语可实现高达两个数量级的加速,平均加速比也可达到两个数量级。分段规约与扫描最大可达到五个(平均四个)数量级的加速,并将功耗降低79%。     

小子样条件下战斗部爆炸仿真数据可信性分析

高效毁伤战斗部试验次数受到严格控制,如何在小子样条件下分析仿真数据的可信性非常有必要。通过均匀试验得到了战斗部在地下目标腔室内部爆炸某点冲击波最大超压峰值,利用normplot及Lilliefors函数分析了仿真数据的分布特征,而后在已有检验方法的基础上,结合顺序统计量和均匀分布的特点提出了一种新的相容性验证思路。研究表明:该方法不受样本容量的限制,利用MATLAB程序编程可以快速判断仿真数据的可信性。     

大数据时代方法理论研究初探

当前对于大数据时代的到来并无太大争议。但是,对于大数据方法理论的研究,仍处于起步阶段。作为重“利”轻“理”的商业领域,主要任务是从大数据价值挖掘中获利。虽然有人从商业创新、思维创新、科技创新和社会透明等角度,阐述了对大数据问题的认识,但并未将认识上升到一般研究的方法理论层面。这就出现了一种矛盾——虽然提出了“大数据时代”,但是并未给这个时代提供普遍意义上的大数据研究方法理论。