面向S3C2440的U-Boot分析与改进

针对目前U - Boot引导程序无法从大页Nandflash启动,以及不能同时支持从Nandflash和Norflash启动的问题,在不改变代码通用性的前提下对U- Boot进行了改进.首先分析U - Boot阶段l的启动原理和U- Boot通用性的实现方法;然后依据S3C2440处理器提供的Nandflash存储启动机制以及大页Nandflash数据操作原理,修改阶段l实现代码,添加从大页Nandflash启动;最后利用大页Nandflash和Norflash存储器读写数据的差异性以及两种存储启动方式实现的不同机理,添加S3C2440处理器自动判断从何种存储器启动的代码,实现U-Boot兼容Nandflash和Norflash启动的改进.通过在基于S3C2440处理器的目标板上运行,结果证明对U - Boot所做的改进具有有效性,扩展了U-Boot的适用范围,增强了代码兼容性.     

基于CUDA编程模型的稀疏对角矩阵向量乘优化

稀疏矩阵向量乘是很多科学计算问题中的核心问题。本文针对稀疏对角矩阵,在DIA存储格式的基础上,设计了一种新型压缩存储格式CDIA,结合CUDA编程模型的特点,在计算线程上进行了细粒度的任务分配,同时为满足CUDA对存储器的合并访问要求,将压缩矩阵做了相应的转置处理,设计了细粒度算法与程序,并根据稀疏矩阵向量乘特点,做了相应的程序优化。实验数据显示,这种存储格式能够很好地发挥CUDA在数据处理方面的优势,在测试数据中,最高获得了单精度39.6Gflop/s和双精度19.6Gflop/s的浮点计算性能,性能在Nathan Bell和Michael Garland的基础上分别提高了7.6%和17.4%。     

Method for discrimination of false targets in multistation radar systems based on the deep neural network

For the existing jamming discrimination methods for multistation radar systems,only the single feature of target echo space correlation is utilized as the metric,which leads to insufficient comprehensiveness of feature extraction,so that effectiveness and universality are insufficient for the discrimination algorithm.In this paper,an identification method in multistatic radar systems based on the deep neural network is proposed.This method combines the characteristics of multistatic radar systems cooperative detection technology,which has many available resources and strong scheduling ability in space,time and frequency domain,with the strong model learning and feature representation ability in the process of information processing on the deep neural network,so that it can effectively apply to the field of anti-deception jamming.Full use is made of unknown information about echo data to obtain more multi-dimensional,more comprehensive,more complete and deeper feature differences besides correlation,so as to achieve a better jamming discrimination effect.Simulation results show that the proposed method can effectively reduce the influence of noise and pulse number on the jamming discrimination performance.At the same time,the limitation of the target echo correlation coefficient on anti-jamming technology under nonideal conditions is alleviated,which broadens the boundary conditions of the application process.     

工业设计决策网络构建及其动态演化仿真

针对工业设计过程多阶段方案决策的意见演化问题,融合复杂网络理论建立工业设计决策网络模型,通过意见动力学进行决策意见动态演化仿真.基于图论建立设计决策有权无向网络,以网络效率变化确定决策者权重,借助意见距离识别设计决策网络节点信任集合,利用加权平均意见驱动设计决策网络更新与演化. 提出工业设计决策网络的演化仿真流程,结合产品设计方案决策数据进行动态仿真分析,结果表明：信任阈值决定设计决策网络拓扑构成,随着网络演化的进行,决策个体间意见差异逐步缩小并最终达成共识;设计决策网络分析能够析出噪声节点及其意见变化,在实际产品设计决策中应重点关注;意见演化能够辅助确定工业设计方案决策轮次,明确方案在各指标上的表现并识别设计改进方向;仿真分析有助于发现设计决策中的关键因素和意见演化规律.     

折反射成像的经纬仪模型研究

折反射全向相机具有能够提供360°视场、安装灵活、结构紧凑、成本低廉等优势.在单视点结构的约束条件下,根据折反射成像的旋转对称性,提出了折反射成像的全新模型.首先,根据折反射成像的投影几何理论,分析并推导出图像点到投影中心之间的距离与空间射线俯仰角的对应关系.其次,根据现有的球面统一模型将空间点投影到图像平面上,得出的图像点坐标在提出的模型中反投影出一条空间射线,对比统一球面模型验证提出的模型的正确性.最后用提出的模型计算图像点的反投影误差,得到误差为0.2个像素以内,实验结果表明,提出的模型能够获得较高的标定精度.提出的经纬仪模型将二维标定化简为一维标定,为折反射全向视觉的研究开辟了新的思路.     

基于家族基因的网格信任模型

针对现有基于PKI (Public Key Infrastructure)的网格信任系统的不足,证书主体信息不明确, 认证过程复杂等缺陷提出了一种新颖的基于家族基因的网格信任模型。该模型解决了传统信任模型存在的问题,如采用将用户的全部身份信息放在用户的基因里方法解决了证书主体信息的不明确,用基因检测解决了认证过程的复杂,用基因指派解决了访问控制的繁琐,并且给出了网格家族、家族基因、基因指派、基因鉴别和信任等概念,并建立了模型的形式化描述,理论分析和实验结果表明这种模型是网格信任领域一种较好的解决方案。     

山西省阳城县地质灾害分布特征分析

对阳城县地质灾害相关数据进行统计分析,探讨地形地貌、地层岩性、降雨、人类工程活动对阳城县地质灾害发育的影响,分析结果表明:阳城县地质灾害在低山和黄土丘陵区,坡度为10°～40°及大于80°时,第四系(Q)土体中分布最多;降雨是地质灾害的主要诱发因素,但并非主要的致灾因素;地质灾害与人类工程活动关系密切,建房活动与滑坡灾害相关性最强,修路活动与崩塌灾害相关性最强;分析结果对该县地质灾害防治工作具有一定的参考作用.     

改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知或部分已知的直觉模糊多属性群决策问题,提出一种基于改进直觉模糊熵和证据推理的多属性群决策方法.针对现有直觉模糊熵存在的不足,进一步完善直觉模糊熵公理化定义,并构造出一类改进的直觉模糊熵公式.然后,运用改进的直觉模糊熵对直觉模糊集的不确定性进行度量,以便获取属性和专家的权重,并结合证据推理算法进行决策信息的集结,进而依据相对贴近度实现对方案的排序.最后,通过算例进行比较分析,验证提出方法的可行性和有效性.     

中国眼镜产品的质量现状

监督抽查是加强质量管理、提高产品质量的重要工作.综合地分析了近年来国家及各地区的市场监管部门对眼镜产品的监督抽查情况,为眼镜产品的质量监督工作提供数据支撑.     

HPLC法分析40%氟噻草胺·吡氟酰草胺·异丙隆悬浮剂含量

[目的]采用HPLC建立检测40%氟噻草胺·吡氟酰草胺·异丙隆悬浮剂含量的方法。[方法]采用高效液相色谱法,以0.1%磷酸水溶液-乙腈为流动相梯度洗脱,使用Extend C18柱和DAD检测器,对试样中的氟噻草胺、吡氟酰草胺和异丙隆进行测定,外标法定量。[结果]该分析方法氟噻草胺、吡氟酰草胺和异丙隆线性相关系数分别为0.9999、0.9999和0.9998,变异系数分别为0.73%、0.84%和0.57%,平均回收率分别为101.09%、100.91%和101.12%。[结论]该方法的操作简单,精密度、准确度和灵敏度均满足要求,可用于40%氟噻草胺·吡氟酰草胺·异丙隆悬浮剂含量检测。