小样本装备软件成本估算相关向量机建模

针对装备软件成本估算时面临的历史数据少的小样本难题,提出把机器学习理论运用到装备软件成本估算研究领域,构建了基于相关向量机的小样本装备软件成本估算模型,采用COCOMO模型数据库中的数据对所构建模型进行训练和验证。为进一步验证所构建模型的合理性,在机器学习领域分别运用支持向量机模型和神经网络模型对相同数据进行估算,实验结果证明了基于相关向量机估算模型在小样本装备软件成本估算时比其他两种模型更精确。     

差压式管道内检测机器人启动过程模拟仿真

基于CFD软件Fluent提供的计算方法,利用动网格技术和UDF(用户自定义函数),对差压式管道内检测机器人启动过程进行了动态模拟.该方法克服了以往静态研究的不足,更直观地反映了不同因素影响下机器人的启动情况.仿真结果表明:管内流体速度、机器人质量、管壁摩擦力、不同流体对机器人的启动过程都有明显影响.可为下一步研究机器...     

惯性定位系统阻尼零速修正方法

在惯性定位系统中,零速修正是系统进行误差控制的一项有效重要手段.结合工程实际应用,利用阻尼技术,推导并提出了一种零速修正方法.该方法在分析系统零速修正误差模型基础之上,设计合理的阻尼回路,将周期性停车时系统自身的速度信息作为阻尼信息,阻尼系统周期性振荡误差,从而提高系统的定位精度.理论分析和实验结果表明,阻尼零速修正方...     

基于VD-AiNet聚类算法的空袭目标类型识别

针对防空反导作战中空袭目标类型识别问题,在分析空袭目标的主要类型、识别指标及其识别原则的基础上,将人工免疫算法中矢量距人工免疫网络聚类算法应用于抗体样本训练模块,并建立了抗体训练和目标识别的并行决策模型.最后进行了算例验证,结果表明了算法和模型的可行性和有效性.     

基于支持向量机和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计

末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计比较困难。文中探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法,并采用遗传算法对系统效能参数进行了优化,获得了影响系统效能的几个主要因素的合理搭配,为末敏弹的系统效能研究提供了依据。     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。