优化OBDD性能的变量量化调度算法研究

在目前VLSI设计流程中,采用模型检测技术来实现形式化验证对可靠的硬件设计具有重要的意义。在以有序二值决策图(OBDD)为基础的符号综合和验证过程中,需要对有限状态机各传输关系合取运算的先后顺序进行量化调度,从而降低求解过程中各临时OBDD所消耗的内存资源,也就降低了对某些验证的状态空间爆炸的风险。调度策略通过对各传输关系与量化变量构成的关联矩阵的分析,以不断降低变量的平均生存量化跨度为目标,提出了能减少变量参与合取运算次数的MSTA(Minimum Subsist-ence Traversal Algorithm)过程、关联矩阵的连接子图分解策略和考虑关联矩阵中前后行关联程度的串接过程。实验表明了此合取量化调度过程的有效性和鲁棒性。     

分离工程CAI多媒体课件中的计算模拟

为了生动直观地表达分离工程中复杂而且繁琐的计算过程,本文利用FORTRAN、VB、FLASH语言,在开发出的分离工程CAI多媒体课件中,成功增加计算模拟模块,使课件更实用和便利。在分离工程的各类计算模块中,以精馏分离过程为例给出在课件中实现计算模拟的具体思路及方法。计算模拟课件充分展现了计算过程及结果可视的优越性,从而加深学生对分离工程计算的感性认识。     

存储与计算的分离

当前计算应用的发展对传统计算机体系结构提出了挑战．由计算资源和存储资源固定连接形成的系统已经不能适应动态计算的需求．从应用出发,提出计算资源和存储资源物理分离和逻辑分离的概念,并以此为基础,构造三维可重构计算环境可以解决这些问题．在这种环境中,用户程序、计算资源和存储资源可以根据应用的需求动态组合．由于摆脱了资源的地理位置和操作环境等方面的限制,计算过程将呈现出数据驱动的特点,从而实现按需计算,使计算系统可以在更大范围内为用户提供服务。     

基于性能量化矩阵的计算网格作业调度算法研究

提升计算网格系统运行效率的关键在于作业调度算法,如何综合各种因素使得调度策略更为全面是一个有挑战性的问题.通过建立网格资源性能量化矩阵,构建了一个作业调度模型,并基于此模型给出了一个具体的作业调度算法.通过性能分析和实验仿真,该算法在运行时间、占用资源等方面都有较大的改善,能较好地适应网格系统的动态性和可扩展性特点,提高了作业调度效率.     

面向评估的高产出率计算指标量化分析

为了解决当前传统的高性能计算片面强调性能而忽视系统各方面的平衡性所导致的问题，研究人员提出了“高产出率计算”的概念，并为此展开了高产出率计算评估体系的研究。本文从当前高产出率计算评估体系研究现状出发，从高产出率计算对传统“性价比”评估概念的扩展入手，提出了以“指标量化”和“统一量纲”为中心的评估高产出率计算效果的方案，并针对计算能力、鲁棒性、能耗和易用性四个要素给出了一种量化的评估办法。     

基于神经网络的磷酸三丁酯络合萃取丁酸的研究

选用磷酸三丁酯和正辛醇组成的萃取剂络合萃取丁酸,利用BP人工神经网络将萃取平衡分配系数和萃取操作条件——丁酸的初始浓度、磷酸三丁酯的体积分率以及温度进行了关联,建立了络合萃取平衡分配系数的神经网络模型,并用该模型预测了不同萃取条件对平衡分配系数的影响。结果表明：该模型不仅具有较高的计算精度,而且具有满意的预测能力,从而能够利用该模型来解决络合萃取过程中的实际问题。     

网络安全评估的量化研究

从安全管理制度、物理安全、主机和应用系统安全、网络和通信系统安全、安全和保障措施等方面,结合日志和统计信息、渗透性测试获取信息,建立网络安全评估模型;引入风险管理的理念,设计风险评分模型;尝试对网络安全进行量化评估。     

量化误差对直线位姿估计精度影响的研究

针对直线位姿估计问题分析了量化误差的传播特性,并以闭式解的形式建立了位姿估计结果受图像量化误差影响的数学模型．同时,在分析量化误差传播特性的基础上,给出了直线的选线方法．最后,确定了最优直线配置,提高了位姿估计精度．     

气相色谱分离过程的模拟

建立了描述多组分气相色谱柱内运动过程的数学模型 ,模型包括物料平衡方程、吸附方程和传质方程 ,采用数值方法求解。对多种操作条件及色谱柱特征参数对色谱分离过程的影响进行模拟 ,为色谱过程的应用提供设计和优化的基本条件 ;模拟结果与实验结果一致 ,表明本文所建立的模型能够正确描述各种条件下的色谱过程。该模型还可以推广用于各种不同的色谱程序操作     

氨基酸席夫碱及其Co(Ⅱ)配合物的合成与量化计算

合成1-苯基-3-甲基-4-对氯苯甲酰基-5-吡唑啉酮(简称PM4ClBP)缩L-缬氨酸甲酯席夫碱及其Co(Ⅱ)配合物之后,再用Gaussian03程序量化计算2种化合物。结果表明,配合物的前线分子轨道能量差△E比配体的能量差稍小,配合物的活性稍强于配体。Co~(2+)对最低空轨道的贡献很大,接受电子的能力很强,使配合物的抑菌活性强于配体,氯原子存在与否对化合物的活性影响不大。参与配位的N、O原子的电子具有很强的接受和转移电子的能力,在配合物中Co(Ⅱ)是活性中心。     

MTO产品分离工艺的模拟与优化

根据甲醇制低碳烯烃(MTO)产物分布特点,提出了对传统的前脱丙烷流程的改进,针对脱甲烷塔耗能高乙烯损失量大的问题,通过在脱甲烷塔后加一洗涤塔的方式避免了耗能巨大的深冷分离,同时又保证了烯烃产品的收率和纯度,最终乙烯的质量收率可达99.7%,丙烯的质量收率可达99.3%,乙烯的纯度可达99.98%。采用Aspen Plus模拟软件,选择RK-SOVE物性方法,应用系统中的RadFrac精馏模块对流程进行模拟优化,通过灵敏度分析得到回流比、塔板数、进料位置等工艺参数,为该工艺的开发提供理论依据。     

电泳芯片分离指标的模拟分析

对电泳芯片中影响区带展宽的相关因素进行了分析，给出了分离综合效率的表达式，建立了分离指标的数学模型。以此为基础，结合实验条件，利用计算机对影响分离指标的相关因素进行了模拟分析。结果表明，以分离综合效率为分离指标，可以反映分离条件对理论塔板数和分离时间的综合影响，而且，以分离指标的模拟分析为依据，可望实现电泳芯片的优化设计，在满足分离的前提下尽快地完成样品的分离分析过程。     

煤焦油分离过程模拟与优化

利用计算机模拟和优化手段,应用Aspen Plus模拟软件,采用严格热力学分析计算方法,建立了煤焦油分离的3个主要流程(IRH、考伯斯、吕特格式)。采用UNIQ-RK方程以表征复杂的焦油体系的汽-液平衡,通过对塔板数、进料位置、回流比和侧线采出位置对能耗和分离效果影响的灵敏度分析确定最终工艺参数。在相同的设计基础和要求下,从分离效果和能耗方面对3种分离工艺进行比较,得到最优工艺流程。模拟结果对工业过程的设计和改造具有一定的指导意义。     

多弹头导弹反推分离的一种组合控制方法

针对导弹分导或多星发射中时序分离方式的不足,提出了一种让反推分离力同时参与闭环的组合控制策略及分离方法.通过建立分离动力学模型,运用MATLAB/Simulink软件对分离过程进行了数值仿真,并与最佳时序分离方法进行了比较,仿真结果表明反推分离力参与闭环的组合控制策略,在鲁棒性、方便性和安全性方面更有优越性,实现简单,在导弹分导与多星发射分离中具有参考和应用价值.     

草酸二甲酯加氢制乙醇酸甲酯产品分离方案模拟比较

草酸二甲酯(DMO)加氢制乙醇酸甲酯(MG)是延长煤化工产品链的一条重要技术路径。由于乙醇酸甲酯(MG)的主要用途是水解制备乙醇酸(GA),工艺上可以有2种分离方案。方案1为先精馏提纯MG,然后MG水解制备GA。方案2则为DMO加氢反应混合物直接先去水解,然后再进行产物分离获得GA。本文分别对2种分离工艺进行了模拟,并对精馏塔级数,回流比,过程能耗等方面进行了比较,结果表明方案1能耗更低,且产品分离塔所需理论板数较少,所以DMO加氢制MG反应产物采取先精馏分离MG后水解生产GA的工艺比较合理。     

Blind separation of non-stationary sources using continuous density hidden Markov models

Blind source separation (BSS) has attained much attention in signal processing society due to its ‘blind’ property and wide applications. However, there are still some open problems, such as underdetermined BSS, noise BSS. In this paper, we propose a Bayesian approach to improve the separation performance of instantaneous mixtures with non-stationary sources by taking into account the internal organization of the non-stationary sources. Gaussian mixture model (GMM) is used to model the distribution of source signals and the continuous density hidden Markov model (CDHMM) is derived to track the non-stationarity inside the source signals. Source signals can switch between several states such that the separation performance can be significantly improved. An expectation-maximization (EM) algorithm is derived to estimate the mixing coefficients, the CDHMM parameters and the noise covariance. The source signals are recovered via maximum a posteriori (MAP) approach. To ensure the convergence of the proposed algorithm, the proper prior densities, conjugate prior densities, are assigned to estimation coefficients for incorporating the prior information. The initialization scheme for the estimates is also discussed. Systematic simulations are used to illustrate the performance of the proposed algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm has more robust separation performance in terms of similarity score in noise environments in comparison with the classical BSS algorithms in determined mixture case. Additionally, since the mixing matrix and the sources are estimated jointly, the proposed EM algorithm also works well in underdetermined case. Furthermore, the proposed algorithm converges quickly with proper initialization.     

On the sufficient equivalence conditions of gaussian measures corresponding to homogeneous fields whose spectral densities have real zeros

The sufficient equivalence criteria of probability measures corresponding to Gaussian homogeneous random fields are given in terms of the spectral densities of the fields considered. These criteria are represented in a form taking into account the possibility of vanishing of the mentioned spectral densities. Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 6, pp. 37–48, November–December, 1999.     

Source separation using regularized NMF with MMSE estimates under GMM priors with online learning for the uncertainties

We propose a new method to incorporate priors on the solution of nonnegative matrix factorization (NMF). The NMF solution is guided to follow the minimum mean square error (MMSE) estimates of the weight combinations under a Gaussian mixture model (GMM) prior. The proposed algorithm can be used for denoising or single-channel source separation (SCSS) applications. NMF is used in SCSS in two main stages, the training stage and the separation stage. In the training stage, NMF is used to decompose the training data spectrogram for each source into a multiplication of a trained basis and gains matrices. In the separation stage, the mixed signal spectrogram is decomposed as a weighted linear combination of the trained basis matrices for the source signals. In this work, to improve the separation performance of NMF, the trained gains matrices are used to guide the solution of the NMF weights during the separation stage. The trained gains matrix is used to train a prior GMM that captures the statistics of the valid weight combinations that the columns of the basis matrix can receive for a given source signal. In the separation stage, the prior GMMs are used to guide the NMF solution of the gains/weights matrices using MMSE estimation. The NMF decomposition weights matrix is treated as a distorted image by a distortion operator, which is learned directly from the observed signals. The MMSE estimate of the weights matrix under the trained GMM prior and log-normal distribution for the distortion is then found to improve the NMF decomposition results. The MMSE estimate is embedded within the optimization objective to form a novel regularized NMF cost function. The corresponding update rules for the new objectives are derived in this paper. The proposed MMSE estimates based regularization avoids the problem of computing the hyper-parameters and the regularization parameters. MMSE also provides a better estimate for the valid gains matrix. Experimental results show that the proposed regularized NMF algorithm improves the source separation performance compared with using NMF without a prior or with other prior models.     

低空高速分瓣式头罩分离仿真分析

针对低空高速分瓣式头罩分离运动过程,为获得不同工况下头罩分离运动参数和罩体结构变形特征,采用CFD方法求解N-S方程得到分离过程气动力,并通过编程加载至动力学仿真模型;基于多体动力学使用LMS Virtual．Lab建立头罩分离模型．通过仿真获得低空高速头罩在不同工况下分离角速度等运动参数和头罩罩体变形量,分析不同分离弹簧力和工况对头罩分离运动和变形的影响．结果发现：分离弹簧对低空高速头罩的分离运动起主要作用,工况中的头罩分离高度对头罩运动的影响大于攻角对其影响,头罩在低空的结构变形量最大为125．964mm,应在同类问题研究分析中予以考虑．     

多信号通信期望信号与入侵信号特征分离仿真

研究多信号通信中入侵信号与通信信号的准确分离技术.多信号通信过程中,不同信号遵守不同的通信协议,带有不同的信号特征.遭到入侵后,信号之间形成不可约束的纠缠,入侵信号与通信信号极化域的特征差异大幅缩小.传统的信号分离技术工作于单极化方式,无法利用多通信信号与入侵信号之间在极化域的特征差异,造成在极化区域内,两者无法分离,限制了在信号处理层面进行抗入侵的能力.为了解决上述问题,建立了一种正交极化阵列入侵信号分类模型,通过入侵极化改变信号损失特征这一特征,实现极化区域内期望信号与干扰信号的特征分离,对分离后的信号进行抗干扰性能进行了仿真分析,证明了采取上述矢量信号处理的方式不仅扩展了多信号通信中入侵信号处理的能力,并且能够显著的提高多信号网络通信系统的抗干扰性能.