一种多模冗余结构存储器系统的容错设计研究

某型飞机代码转换器存储器用于存储ARINC419总线数据的地址,针对存储器数据易丢失影响数据传输的故障,提出了采用多模冗余结构的存储器系统容错设计方案;首先研究了三模冗余结构的可靠性,分析了存储器采用冗余结构设计的可行性,在此基础上,给出了多模冗余结构存储器实现方法和逻辑电路,并对其容错性进行了分析;实际工程应用表明,采用多模冗余结构存储器设计提高了国产化代码转换器的可靠性,降低了该设备的故障率。     

无线传感器网络重编程技术的研究与设计

针对目前重编程技术在无线传感器网络中的应用需求,在分析了OTAP、MOAP、Deluge等已有的代码分发协议优缺点的基础上,提出了一种高可靠、低存储并满足一定实时性的设计方法;该方法通过采用独特的Bootloader设计确保代码镜像的完整性以及能够从指定区域来引导程序;采用有效的数据格式、分发协议以及代码存储管理,减少了数据传输的通信量,简化了代码缺失部分的检查,从而降低了能耗,延长了网络寿命;TOSSIM仿真的结果验证了设计的正确性和性能的优越性。     

Complex radial basis function networks trained by QR‐decomposition recursive least square algorithms applied in behavioral modeling of nonlinear power amplifiers

In this article, we propose a novel complex radial basis function network approach for dynamic behavioral modeling of nonlinear power amplifier with memory in 3 G systems. The proposed approach utilizes the complex QR‐decomposition based recursive least squares (QRD‐RLS) algorithm, which is implemented using the complex Givens rotations, to update the weighting matrix of the complex radial basis function (RBF) network. Comparisons with standard least squares algorithms, in batch and recursive process, the QRD‐RLS algorithm has the characteristics of good numerical robustness and regular structure, and can significantly improve the complex RBF network modeling accuracy. In this approach, only the signal's complex envelope is used for the model training and validation. The model has been validated using ADS simulated and real measured data. Finally, parallel implementation of the resulting method is briefly discussed. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Int J RF and Microwave CAE, 2009.     

街道景观规划与城市记忆研究

在街道景观规划中,对城市历史文化进行分析研究,力求做到开发与保护的平衡,延续城市所特有的文脉。并通过实例为街道景观规划作了一些尝试性研究。     

支持遗忘特征的记忆模型及其在知识管理中的应用

为了在知识管理系统中有效进行知识筛选,本文将遗忘的特性引入知识管理,建立了复合记忆—遗忘 数学模型．探讨了该模型的数学特性,并对其进行了适合计算机模拟的等效简化．探讨了该模型在知识管理系统中 的应用和实现方法,并给出了实例．该模型有助于识别知识管理系统中的老化知识和新知识,优选关键知识,提高 系统效率．     

实用内存数据库核心及其在VLR系统中的应用

从实际应用的角度出发,引出内存数据库的定义及其系统特点,采用面向对象的软件设计方法设计内存数据库的内存组织结构,介绍内存数据库的核心对象并简单说明表对象操作方法的实现过程。结合移动网络中的VLR实体,简单阐述实用内存数据库在通讯领域的应用。     

基于Conv1d-LSTM模型的能源分配预测

能源分配问题往往与其所在区域环境有关,能源分配的预测可以通过当地环境因素数据来推测之后对该区域的能源分配数值,最大程度上分配好能源. LSTM网络预测短期效果良好,但预测较长时期的数据会导致误差积累,速度慢且准确性差; Informer是近期新提出的能源预测算法模型,速度快但在该任务上预测能力不够.本文提出Conv1d-LSTM模型,预测结果优于上述两个模型,具有更低的平均绝对误差和均方根误差.     

基于ATLG混合模型的股票价格预测

股市是金融市场的重要组成部分,对股票价格预测有着重要的意义.同时,深度学习具有强大的数据处理能力,可以解决金融时间序列的复杂性所带来的问题.对此,本文提出一种结合自注意力机制的混合神经网络模型(ATLG).该模型由长短期记忆网络(LSTM)、门控递归单元(GRU)、自注意力机制构建而成,用于对股票价格的预测.实验结果表明:(1)与LSTM、GRU、RNN-LSTM、RNN-GRU等模型相比, ATLG模型的准确率更高;(2)引入自注意力机制使模型更能聚焦于重要时间点的股票特征信息;(3)通过对比,双层神经网络起到的效果更为明显.(4)通过MACD (moving average convergence and divergence)指标进行回测检验,获得了53%的收益,高于同期沪深300的收益.结果证明了该模型在股票价格预测中的有效性和实用性.     

RISC-V架构硬件辅助用户态内存安全防御方案概览

传统的用户态内存安全防御机制基于x86架构和纯软件方式实现,实现内存安全保护的运行时开销很高,难以部署在生产环境中.近年来,随着主流商业处理器开始提供硬件安全扩展,以及RISC-V等开源处理器架构的兴起,内存安全保护方案开始面向x86-64、ARM、RISC-V等多种体系架构和硬件辅助实现方式.我们对RISC-V架构上实现的内存安全防御方案进行了讨论,并对x86-64、ARM、RISC-V等处理器架构在安全方案设计上的特点进行了比较.得益于开放的指令集架构生态, RISC-V架构的内存安全防御方案相较于其他架构有一些优势.一些低成本的安全防御技术有望在RISC-V架构上实现.     

结合特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法

代理模型利用近似预测代替算法对多目标优化问题的真实评价,大幅减少了算法寻优所需的真实适应度评估次数。为提高代理模型在求解高维问题时的准确性并降低计算开销,提出一种基于特征扰动与分配策略的集成辅助多目标优化算法。将径向基函数网络代理模型与支持向量机回归代理模型作为集成过程中的基模型,降低算法在高维问题上的计算开销。结合特征扰动与基于记忆的影响因子分配策略构建集成代理模型,提高集成准确性。使用集成预测值与不确定信息加权辅助管理集成代理模型,平衡全局搜索与局部探索,增强算法在目标空间中的寻优能力。实验结果表明,该算法在ZDT1~ZDT3和ZDT6测试问题上所得解集的分布性与收敛性相比经典算法更好,并且当决策变量维数增加时,使用集成代理模型相比于Kriging代理模型约减少了90%的适应度评估次数,同时可获得更准确的预测结果。