业主延期条件下FIDIC施工合同条件调价公式研究

调价公式作为FIDIC合同中最重要的风险分配方式之一,通过对可调价要素价格指数或价格的调整,把合同中的隐性风险在业主和承包商之间的分配比例作了明确规定.从承包商的角度,并基于业主的原因造成工期延长的条件下,对调价公式中各个组成因子及其权重对调价结果的影响进行了研究,探索把调价公式同成本管理有机结合起来,以期达到降低成本...     

XNAV中的相对论效应(II)——光线弯曲和引力延缓

详细讨论了XNAV基本方程中的广义相对论效应之一:脉冲星到观测者的光线弯曲和传播时间的引力延缓。计算出1PN度规下的光线弯曲轨迹和时间延缓以及2PN度规下的引力延缓,文中得到的结论是对现行公式的修正。     

随移动窗推进的带电粒子束团长程传输模拟分析

直接采用粒子模拟方法较难实现带电粒子束团千米量级的长程传输模拟,针对此问题以静电模型为基础,引入移动窗技术,使百米量级的粒子传输窗口与束团同步推进运动,建立了带电粒子束团的长程传输模型。将模拟得到的带电粒子束团径向膨胀特性同包络方程的计算结果进行对比,两者吻合较好,证明了在带电粒子束团长程传输模拟研究中结合移动窗技术的可行性及所建模型的合理性。利用此模型分析了100 MeV相对论电子束团的长程传输过程,发现传输过程中束团的自生电场和磁场在径向上呈高度对称分布,轴向上则呈轻微前冲分布;同时,束团内部粒子的轴向速度分布也会发生变化。利用此模型分析了100 MeV电子束团的长程传输过程及其内部参数和自生场量的变化。     

基于再路由策略的保障网络性能可用性评估

以保障战争物流所需的保障网络为背景,基于面向任务的再路由策略,提出了保障网络性能可用性评估框架。以任务物流时延为例,研究了各种再路由策略下网络性能可用性指标的计算公式,绘制了时延曲线图,并作了对比分析。     

片上多核处理器的非阻塞环设计与物理实现

针对少量强核构成的片上多核处理器,设计了一种非阻塞双向环结构。该结构包含5层3种不同类型的环链路层,分别用于传输命令、大量数据以及小量数据;采用源路由方式,设计专门的拥塞控制网络,防止报文的相互覆盖;路由器采用无缓冲无阻塞结构,单节拍通过环的每个跳步,以降低环的传输延迟并实现可预知的确定延迟传输。针对环的链路距离长、位宽大的挑战,通过实验选择了合理的中继器插入方法,并采用相邻导线交替插入反相器以及信号线反向交错排布等串扰优化方法,对环进行物理设计和长链路进行延时优化。最终实现结果表明,所设计的环达到了1 GHz的工作主频,并具备高达256 GByte/s的链路带宽,完全满足高性能数字信号处理的需求。     

空间通信中影响电波传播的因素分析

航天技术和网络通信技术的发展使卫星间、卫星与地面之间的组网越来越具有可行性和现实需要,为探索其组网方式,对该网的物理层特性进行系统研究,对空间链路中可能影响电波传播的各种因素进行了分析和总结,首先分析了自由空间、大气、电离层等一般因素,其次还分析了天线、空间环境、敌方攻击等特殊因素的影响,为确保航天通信的可靠性和网络管理的有效性提供了理论依据。     

BP人工神经网络的应用及其实现技术

简述了BP人工神经网络的算法原理 ,利用Batchnet程序对一个三层BP人工神经网络进行了设计 ,应用Matlab中人工神经网络工具箱设计了一个用于函数逼近的BP人工神经网络 ,最后 ,运用Matlab中可视化工具Simulink对一个BP人工神经网络例子进行了仿真 ,通过例子 ,探讨了BP人工神经网络的应用并介绍目前几种实用的BP人工神经网络实现技术 .     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。     

采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。     

Optimal policies for stochastic clearing systems with time-dependent delay penalties

We study stochastic clearing systems with a discrete-time Markovian input process, and an output mechanism that intermittently and instantaneously clears the system partially or completely. The decision to clear the system depends on both quantities and delays of outstanding inputs. Clearing the system incurs a fixed cost, and outstanding inputs are charged a delay penalty, which is a general increasing function of the quantities and delays of individual inputs. By recording the quantities and delays of outstanding inputs in a sequence, we model the clearing system as a tree-structured Markov decision process over both a finite and infinite horizon. We show that the optimal clearing policies, under realistic conditions, are of the on-off type or the threshold type. Based on the characterization of the optimal policies, we develop efficient algorithms to compute parameters of the optimal policies for such complex clearing systems for the first time. We conduct a numerical analysis on the impact of the nonlinear delay penalty cost function, the comparison of the optimal policy and the classical hybrid policy (ie, quantity and age thresholds), and the impact of the state of the input process. Our experiments demonstrate that (a) the classical linear approximation of the cost function can lead to significant performance differences; (b) the classical hybrid policy may perform poorly (as compared to the optimal policies); and (c) the consideration of the state of the input process makes significant improvement in system performance.