修正的概率数据互联算法

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于 PDA 的修正算法。在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数)。然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

CPC环境下协作企业间数据及其管理

针对CPC环境下协作企业间数据及其管理问题,给出了协作企业数据分类模型和产品数据多视图表达模型,在此基础上建立了支持CPC的数据管理系统体系结构,为CPC环境下协作企业间的数据管理和数据共享提供了良好的信息基础环境。     

基于实时交易系统中间件的设计与实现

实时交易系统是一种基于客户 /服务器模式的应用系统。随着人们对实时交易系统的可扩展性和性能的需求 ,两层客户 /服务器模式难以满足系统要求。中间件技术的产生和发展给两层客户 /服务器模式注入了新的活力     

试验任务质量管理系统中数据同步策略的研究与应用

根据海上测控任务准备和实施的特点,研究了试验任务质量管理系统的数据同步策略,针对系统高实时性、有限网络带宽、使用单位多、适应多种工作模式的要求,采用实时差异同步数据同步策略。详细阐述了该系统数据同步的设计和实现,包括系统部署架构、分布式数据库复制技术和XML技术主辅相结合数据同步技术的应用。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

航空材料数据的管理与应用

飞机及发动机对航空材料提出挑战性的要求,设计师要在避免风险的同时充分利用合金、复合材料以及陶瓷等具有的特性.在这当中,对材料性能数据的采集、管理以及应用至为关键.     

发动机性能监控数据收集和处理

发动机性能趋势监控是视情维护的重要组成部分。数据是整个监控工作的基础,只有保证数据的及时准确、完整连续,才能保证发动机性能趋势监控工作的有效进行。本文总结了实际工作中ＣＦＭ５６－３Ｃ发动机性能监控数据收集处理的方法和经验。     

VAX／VMS—UNIX系统相容磁带数据的输入方法

对ＶＡＸ／ＶＭＳ系统与ＵＮＩＸ系统ＡＮＳＩ磁带标号格式进行了比较,并简要介绍了ＶＡＸ／ＶＭＳ－ＵＮＩＸ系统相容磁带数据的输入方法。