基于MATLAB语言的地震波动力特性分析方法

地震波频谱组成的研究主要是利用Fourier分析或小波理论,而地震波对建筑物动力反应的研究则是通过拟加速度反应谱来进行．现行分析方法的数值化过程必须通过计算机编程来实现,而采用常规的编程语言实现起来往往较为复杂．基于此,作者提出了基于MAT—LAB平台的分析方法,可以大大提高地震波动力特性分析的效率,便于分析结果的图形化输出,为工程结构抗震计算提供有益的参考．     

Accelerating Iterative Big Data Computing Through MPI

Current popular systems, Hadoop and Spark, cannot achieve satisfied performance because of the ine?cient overlapping of computation and communication when running iterative big data applications. The p...     

初识电脑端口

在网络技术中,端口（Port）有好几种意思。集线器、交换机、路由器的端口指的是连接其他网络设备的接口,如RJ-45端口、Serial端口等。我们这里所指的端口不是指物理意义上的端口,而是逻辑意义上的端口。     

基于Agent的分布仿真平台原型系统设计与实现

基于Agent的分布仿真是基于Agent的建模与仿真ABMS(Agent-Based Modeling and Simulation)研究的重要组成部分。在提出的基于Agent的分布仿真软件框架和通信系统设计与实现的基础上,利用Java语言和面向对象的方法设计实现了一个基于Agent的分布仿真平台原型系统ADSimE。介绍了该分布式仿真平台的主要实现细节,给出了全系统的主要Agent类的UML设计,重点阐述了保守策略仿真Agent类和乐观策略仿真Agent类的设计、处理流程以及KQML消息解析的实现细节。最后以闭合排队网络为例,说明了怎样在该环境下进行基于Agent的分布仿真应用的开发。     

基于粒子系统和Vega的实时雨雪模拟

在分析粒子系统实现原理的基础上,基于Vega提出了一种在大型场景漫游系统中实时模拟雨、雪的方法.基本思想是基于Vega特效模块粒子属性的设置,采用一种始终面向视点的多边形来表示雨、雪粒子模型.试验结果表明,该方法交互性强,能够有效地再现三维场景中的降雨、降雪景象,在实时交互漫游的前提下表现出较强的真实感.     

基于Agent的分布仿真中的时间同步机制

介绍了基于Agent的分布仿真平台ADSimE中采用的时间同步机制——保守策略和乐观策略,即在该平台中的节点内部采用保守策略,而在节点之间采用乐观策略,这样可提高仿真平台时间推进的性能。给出了两种同步机制的基本原理,重点阐述了保守策略仿真Agent类和乐观策略仿真Agent类的设计及处理流程。     

基于Agent的建模与仿真概述

基于Agent的建模与仿真(ABMS)是研究复杂系统的有效途径和建模仿真方法学,足当前最具有活力、有所突破的仿真方法学,已经成为系统仿真领域的一个新的研究方向.全面总结和阐述了基于Agent的建模与仿真的相关理论基础和概念,包括CAS理论,ABMS中Agent的概念、结构;阐述了ABMS的原理(简单规则导致复杂的行为)与研究步骤;总结了ABMS的主要应用领域,包括经济领域、社会科学领域和军事领域;慨述了ABMS软件开发平台和工具包,给出了ABMS开发方法;给出了互联网上关于ABMS的的资源链接.因而有利于全面认识、应用和研究ABMS.     

核电厂地震矢量和自动停堆系统的设计与实现

针对核电站地震停堆系统单轴地震报警的设定阈值偏保守的问题,提出了一种基于矢量和阈值报警的地震自动停堆系统,通过水平矢量和阈值报警,消除单轴报警判别误差;采用纯硬件结构实现地震加速度的信号采集、滤波、绝对值转换、通过模拟乘法器进行矢量和计算,对电路细节进行了分析,给出了电路元器件参数选择和信号转换的传递函数。系统经过性能测试和核安全级设备取证试验验证,达到了核级设备性能指标。     

基于广义贝叶斯网的图像模式识别框架研究

为增强机器自适应筛选能力和减少人工干预并最终实现机器自动认知的目标,通过对贝叶斯网的改进,提出了广义贝叶斯网.在其基础上结合图像模式识别理论,定义了图像知识的集合运算、新知识加入等运算以及基于广义贝叶斯网的图像模式识别框架的知识映射变换、表达、存储的统一的抽象结构.在理论上找到了一种图像模式识别框架中知识表达的统一方法,而且对提高图像模式识别过程的机器参与度具有实际的指导意义.     

启发式搜索在数学智能解题系统中的应用研究

在人工智能领域,对问题求解的方法都需要某种对解答的搜索,即为一个搜索过程.文中论述的数学智能辅导系统采用了与或树知识表示方法,也可称为问题规约法.它把初始问题通过一系列变换最终变为一个子问题集合,而这些子问题的解可以直接得到,从而解答了初始问题.系统使用以推理深度作估价函数的启发式搜索,使得问题的求解更加有效与合理.论述了采用启发式搜索的必要性及可行性.对比了采用启发式搜索前后,系统解题合理性得到很大提高.