动态权重最大相关最小冗余算法

为解决特征选择中分辨特征之间的依赖和冗余问题,采用动态权重最大相关最小冗余算法(DWMRMR),在5个公共数据集上进行了验证以及算法比较.     

动态权重最大相关最小冗余算法

为解决特征选择中分辨特征之间的依赖和冗余问题,采用动态权重最大相关最小冗余算法(DWMRMR),在5个公共数据集上进行了验证以及算法比较.     

一个对象级机器人任务描述语言

本文介绍一个对象级机器人装配任务描述语言ZRTDL.该语言用装配对象的操作序列描述机器人作业,并借助装配世界模型、空间位置推理和运动规划等技术产生具体的机器人运动命令.     

基于子单元级冗余的VLSI成品率优化设计方法

利用最优化思想描述子单元级冗余的最优分配模型，用遗传算法给了全局最优解。该模型中考虑了影响成品率的两个因素：缺陷的平均密度和支撑电路的面积占单元总面积的比率δ，通过实例分析得到，在D保持不变时最优冗余分配数随δ的增加在减少，单元的成品率随δ的增加在下降；在δ保持不变时最优冗余分配数随D的增加而增加，单元的成品率随D的增加在下降。     

反应堆冗余泵组的相关动态可靠性

为了解决反应堆冗余泵组中相关性（包括泵的温备用、共因失效以及止回阀组同时工作）相互重叠的问题,应用动态可靠性框图（DRBD）建立了冗余泵组的相关动态模型.以冗余泵组为整体,比较分析了其在4种不同相关性情况下的系统故障概率变化,通过状态转移方程求得动态数值解并绘制了曲线图.实验结果表明,多种相关性重叠在冗余泵组中起着重要作用,以DRBD建模为基础,确定并量化各相关因子之间的关系是分析冗余系统相关性的一种有效方法.     

冗余自由度机器人的自运动控制和动态性能优化

关节空间自运动可能出现失控是大部分冗余自由度机器人动力学优化算法都存在的问题。本文分析了产生此问题的原因，提出了解决问题的途径，在此基础上提出的两种算法不但能够处理此类问题，而已实现了关节速度模和关节刀矩的同时优化，即运动学和动力学指标的同时优化。     

基于解析冗余关系的动态系统故障检测和隔离

利用解析冗余关系方法进行故障检测和隔离的关键就是系统解析冗余关系的建立.未知变量剔出法对模型复杂的非线性动态系统是非常困难的.通过在系统键合图模型中加入观测信号和虚拟传感器的方法建立系统的诊断键合图模型,根据诊断键合图模型的因果路径构建系统的解析冗余关系和系统故障特征矩阵,并利用系统实际观测特征与故障特征的比较进行系统的故障检测和隔离.将该方法应用到五箱系统的故障检测和隔离,仿真结果验证了该方法的便捷性、有效性和实用性.     

动态虚拟企业中订单任务分类研究

为了解决动态虚拟企业中订单任务的分类问题,在分析SOFM网络学习算法的基础上,以提高算法的收敛速度和分类精度为出发点,研究了对SOFM网络的改进方法。针对SOFM网络中过多的输入不利于任务分类的问题,研究了基于粗糙集的订单任务属性特征提取方法。最后,在实际样本数据的基础上,以matlab为仿真工具,利用粗糙集的属性特征提取及改进的SOFM网络对样本进行分类,证实了该方法可以实现订单任务的自动分类,并且较传统SOFM网络分类方法具有更快的速度和更高的精度。     

动态可重构系统任务时域划分算法

为提高动态可重构系统的执行效率，提出了一种多目标优化的动态可重构系统任务时域划分方法.在可重构硬件资源约束条件下，将任务的数据流图划分成数个子模块.使用加权方法将子模块中的操作执行时间和模块间数据通信引起的延时统一为划分代价，根据每种延时在总代价中所占比例来选取优化的方向.通过建立就绪列表的方法，避免了划分过程中出现死锁问题，保证了各个操作正常的执行顺序.实验结果表明，该方法能够有效地提高应用算法在动态可重构结构上的执行速度.算法的时间复杂度为O(|V|2+|V||E|)（其中|V|为数据流图节点数，|E|为边数）.     

药物分子对接动态任务迁移优化

针对药物分子对接任务,基于传统动态任务迁移方法,提出了药物分子对接任务迁移优化策略。通过分析任务动态迁移涉及的各结点自身中断事件发生次数的数学期望和方差,得出了各结点的即时可靠性评价参数,选取可靠性高的目标结点机。在源结点和可靠的目标结点之间实施增量数据预迁移,缩短了停机拷贝时间。最后的实例测试表明,药物分子对接效率和可靠性得到了提高。     

战时维修任务动态调度方法研究

在分析战时维修任务发生特点的前提下,提出了一种战时维修任务的动态调度方法。该方法以有限时间内尽量恢复作战单元的作战效能为目标对维修任务进行实时调度,并且考虑了各维修任务团队互相支援的情况,提出相应的应对策略,对部队维修保障决策有一定的参考价值。     

一种采用冗余性动态权重的特征选择算法

由于候选特征与类标签间的相关性,候选特征、已选特征与类标签间的交互性以及特征间的冗余性是特征选择算法应考虑的重要因素,而一些基于互信息和三维互信息的特征选择算法没有同时考虑相关性、交互性和冗余性信息,这影响了它们的性能。针对该问题,提出一种采用冗余性动态权重的特征选择算法,将对称不确定性和三路交互信息作为评价指标,采用一种动态更新特征权重的方法使目标函数在考虑相关性、交互性的基础上,同时考虑特征间的冗余性。在10种数据集上利用3种分类器与典型的基于互信息的特征选择算法做了对比实验,结果表明所提算法具有更好的特征选择性能。     

提高混合实时任务确定性的两级调度算法

为提高混合实时任务的确定性,提出了一种两级调度算法。先给出了调度算法的架构,通过增加一个调度模块实现周期性实时任务调度,非周期性实时任务则由系统内核调度。然后建立了任务模型,并对调度算法、任务集可调度性和抖动等进行深入研究。将提出的调度算法应用到基于Windows CE.NET的液压机控制系统中,分析了控制系统的硬件平台和任务划分。最后对调度算法进行验证,结果表明,该算法能保证混合实时任务的确定性,减小抖动,从而提高控制系统的精度。     

制造任务分解与制造单元级资源配置协同优化

针对网络化制造环境下制造任务分解与资源配置脱节的问题,提出了制造任务逐层分解与制造单元级资源配置协同优化的方法,建立了协同优化流程.在对制造任务特点进行分析的基础上,建立了制造任务模型和制造单元资源模型,建立了多目标优化模型和目标的综合评价体系,利用在遗传算法求解搜索过程中所获得的动态信息进行综合评价,并随着求解搜索过程的深入对变异幅度进行调整,以达到全局优化和加快收敛速度的目的.最后以实例验证了该方法的可行性与有效性.     

基于冗余从控制器动态映射的控制平面容错性提升机制

在分布式控制平面中,当主控制器发生故障时,交换机将会被映射到从控制器。如果从控制器分配不合理,有可能会导致从控制器失效,从而造成级联故障。为解决此问题,提出了一种基于冗余从控制器动态映射的控制平面容错性提升机制。首先通过节点重要性找到网络中的热点区域,并部署一定数量的冗余从控制器;随后,从控制器负载均衡、控制器响应时间和交换机重要程度等因素考虑冗余从控制器的动态映射问题,并证明了该问题是NP-hard。仿真结果证明该方法可以有效提升控制平面容错性,应对更多的故障控制器。在多控制器故障下,最大控制器负载率约为其他方案的50%。     

材料性能优化任务中的动态规划方法

在材料科学中,复杂动态规划方法是为在不确定条件下寻找结构复杂的非稳定动态目标的轨迹并进行最佳控制而发展起来的,为此,采用未知（不确定）的数学模型,演化规划成为动态规划及综合的非稳态目标的统一,这种先进的综合方法已成功用于解决铸模中合金熔体结晶时电流处理的最佳参数获得问题。     

基于动态任务迁移的近数据处理方法

为了应对大数据应用中数据移动对系统性能和能耗造成的负面影响,基于3D存储器集成存储与逻辑电路的特点和MapReduce模型的并发特性,提出一种基于动态任务迁移的近数据处理（NDP）方法. 对MapReduce应用的工作流解耦以获取核心计算任务,提供迁移机制将计算任务动态迁移到NDP单元中;采用原子操作优化数据访问,从而大幅度减少数据移动. 实验结果表明,对于MapReduce应用,提出的近数据处理方法将75%的数据移动约束在存储单元内部,有效减少了主处理单元与存储单元之间的数据移动. 与目前最先进的工作相比,所提方法在系统性能和系统能效上分别有70%和44%的提升.     

基于任务的动态角色约束关系研究

为了能更加充分地表达现实世界中复杂的、动态的访问控制授权关系，提出了一个基于任务的动态角色访问控制模型——TD-RBAC。采用扩展谓词任务模型描述并发事务逻辑，在基于子任务的并发执行活动网络模型上分析出各个子任务之间的动态约束关系，从而在传统RBAC模型基础上扩展了动态的角色约束关系。性能评估分析结果显示TD-RBAC模型在分布式并行计算环境下具有较好的访问控制效率。     

任务驱动的动态可重构路由器结构

Internet所处的网络环境与所承载的业务类型日渐复杂,现有的路由交换设备无法完全满足其功能与性能要求,为此提出了可重构路由器的概念,用于构建功能按需求重组、资源按需求配置的柔性网络。文章基于这种思想,提出了一种任务驱动的动态可重构路由器结构,通过对网络业务的抽样监测及任务分析控制,能够快速实现对特定业务性能指标的保障,为新业务的灵活部署提供底层支持。文章还通过两个具体示例,描述了如何利用这种结构来解决当前设备所无法解决的业务性能保障问题,为可重构路由器的研究与设计提供了一种参考。     

非线性动态系统的Volterra级数分析法

介绍非线性动态系统的一种分析方法Volterra级数分析法并讨论了Volterra级数的基本性质及其重要性