非均匀分布颗粒群中的曳力分布

本文采用格子Boltzmann方法(LBM)在图形处理器(GPU)上计算了由静止圆柱阵列组成的团聚物周期单元内的不可压缩流体流动,流固交界面处采用直接反弹以实现无滑移边界,每个圆柱上的曳力通过统计动量交换直接求得。根据LBM求得的流体速度,对于团聚物中的单圆柱按能量最小多尺度(EMMS)模型计算平均曳力系数,并考察了将聚团近似为均匀悬浮的临界条件。对颗粒雷诺数Re_p在0～10之间的80种固相份额的模拟结果表明,密相空隙率可以表征这种临界条件。当固相份额恒定时,该临界空隙率随着Re_p的增加而降低;当Re_p恒定时,该临界空隙率随着固相份额的增加而降低。     

考虑环境因素的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型中由于测试阶段和实际运行阶段环境的不同导致了失效强度函数的判断偏差。在Musa执行时间模型中的经典模型M-O对数泊松执行时间模型基础上,提出考虑环境因素的对数泊松模型,该模型能较好的刻画失效强度函数变化规律,并给出参数估计公式。通过对失效数据集的实验,结果表明该模型具有较好的拟合效果。     

大规模过程系统优化方法

基于非线性约束的序列界无约束极小化方法,对大规模过程系统稳态优化的序列界约束极小化方法(SBCMM)进行了研究.对工程模型引进松弛变量处理后,SBCMM的罚函数仅包含等式约束的惩罚项,不包含界约束及不等式约束的惩罚项.原问题的解由求解一系列界约束极小化子问题而非无约束极小化子问题来获得.最后,用一类规模可变的非线性规划...     

立体视觉测程研究进展

立体视觉测程技术正逐渐成为移动机器人在非结构化环境中导航定位的主要实现方法.本文对立体视觉测程技术在机器人导航应用中的现状进行分析,总结目前立体视觉测程技术的主要研究内容和方法,评述各种技术方法的优缺点,最后对立体视觉测程的发展进行展望.     

面向DTN无线传感网移动节点的动态资源调度模型的研究

资源调度是无线传感网络中移动节点的核心和富有挑战性的问题。如何提高移动节点资源使用率并取得最大利润是服务商的最终目标。通过非强占优先权排队G/G/1模型,满足不同等级数据QoS,利用线性分段函数使系统成本最小。进而基于成本函数和收益函数模型,求出不同级别信号动态分配比例,从而得出用户与服务商都满意的结果。结果表明,动态资源调度系统,不仅能够保证不同级别数据的QoS要求,也可使服务提供商的利润最大化。     

片上多核Cache资源管理机制研究

随着片上多核成为处理器发展的主流和片上Cache资源的持续增长,Cache资源的管理已成为片上多核的关键问题。介绍了片上多核Cache资源管理的研究进展,依据研究内容将Cache资源的管理分为Cache划分和Cache共享两类。对Cache划分,探讨了其主要组成部分和一般形式,分析和比较了典型的片上多核Cache划分机制。对Cache共享,给出了其主要研究内容,并介绍和比较了几种主流的片上多核Cache共享机制。通过分析,认为软硬件协同管理的页划分应是未来片上多核Cache划分机制的研究重点;而片上多核Cache共享机制的研究则应从目标应用的Cache行为特征着手。     

遗传算法非效率操作的改进方法

在分析传统遗传算法性能的基础上,提出模式控制方式GA,它能提高解的发现能力,保证遗传操作过程中的“型质”遗传性,并能解决控制收敛方向这一根本性问题。以路径规划问题为例,验证了模式控制方式GA在复杂问题优化中的有效性。     

离散线性系统鲁棒非奇异自适应控制的改进

为解决间接自适应控制系统的奇异性或不可控性问题,提出一种新的修正模型辨识参数方法,参数修正策略使系统辨识模型在适应过程中保持能控性。该修正算法同文献「１」给出的算法相比计算量大为减少,进上步提高了控制算法的实时性。     

一种中文文档的非受限无词典抽词方法

本文提出了一种非受限无词典抽词模型,该模型通过自增长算法获取中文文档中的汉字结合模式,并引入支持度、置信度等概念来筛选词条。实验表明:在无需词典支持和利用语料库学习的前提下,该算法能够快速、准确地抽取中文文档中的中、高频词条。适于对词条频度敏感,而又对计算速度要求很高的中文信息处理应用,例如实时文档自动分类系统。     

一种基于EM非监督训II练的自组织分词歧义解决方案

摘要本文旨在提供一种基于非监督训练的分词歧义解决方案和一种分词算法。基于EM的思想,每个句子所对应的所有(或一定范围内)的分词结果构成训练集,通过这个训练集和初始的语言模型可以估计出一个新的语言模型。最终的语言模型通过多次迭代而得到。通过一种基于该最终语言模型的统计分词算法,对于每个句子至少带有一个歧义的测试集的正确切分精度达到85.36％(以句子为单位)。