基于访问数据模式的Cache缺失预测模型

为缓解SMT上线程对Cache的争用，提出了基于访问数据模式的Cache缺失预测模型ADM。使用模型对线程访存轨迹进行分析和计算，以两个线程在下一个时间片的访存地址信息作为模型的输入，预测Cache缺失情况并以此作为线程间Cache争用指标。 ADM实现了针对共享数据访问和私有数据访问两种模式的缺失计算方法，对比分析表明，ADM加入了对共享数据情况的分析过程，分别计算针对不同模式访存序列，结果更为精确，仿真试验表明，Cache缺失预测模型结果与目前同类模型的预测结果相比，误差分布在合理的范围内，当两个访存序列中有较多共享数据时，使用SMM方法计算结果将更为准确，证明了对访问模式进行划分的必要性。     

基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

在预警监视领域，及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先，针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题，提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器（ICMP）。其次，针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息，而忽略航向和速度信息的问题，基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离（STHD），从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后，基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数（DSHNN-NCM）；在此基础上，提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器（SSHNN-ICMP），能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后，分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析，结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性，在预警监视任务中有良好的应用前景。     

成功转型靠质量

9月7日,世界主要飞机制造商波音公司在北京发布其2011中国市场展望。今年的展望较之去年的更为乐观。根据波音的预测,在直至2030年的未来20年内,中国将需要5000架新飞机,价值6000亿美元。中国航空市场在未来20年将呈现长期强劲增长,客运量(RPK)将以年均7.6%的速度增长,货运量年均     

论组织的量化质量管理(一)——组织及顶层设计

评估一个组织的好坏,要凭数据说话。组织是为一定的利益需要组建的。劳动、资本、技术、管理是对组织利益做出贡献的4个要素。管理对组织的输出可以起很大作用。利益相关方的需要往往不止一项,而且还是不断增长的。管理者应制定组织的顶层设计(组织文化、愿景、目标、决策等)架构,改革……并强化单元对组织文化、愿景、目标的认同。     

基于雷达航迹的航空器质量估算

为保障基于轨迹运行的顺利实施,必须提高四维航迹预测的精度,而四维航迹的精准预测依赖于航空器质量准确估算。鉴于此,构建并分析了航空器能量模型;基于雷达航迹与航空器基础资料( BADA),提出了新型的航空器质量估算方法与步骤;利用最小二乘算法求解了航空器质量的估计值;分别基于预测航迹、雷达轨迹与QAR数据,采用相对误差作为评价指标,实施验证与分析。验证结果表明,提出的方法可将航空器质量估算误差控制在5%以内,从而能够有效地提高航迹预测精度。     

基于灰色神经网络的APU维修成本预测研究

对APU的维修工作进行分析,提出APU维修成本的结构组成,利用APU在翼性能参数与维修成本的映射关系确定预测参数,在传统灰色预测方法的基础上融合BP神经网络,构建了基于灰色神经网络的APU维修成本预测模型。以某航空公司APS3200型APU维修数据为样本,运用MATLAB对影响参数进行关联分析,并对所建立的模型进行拟合和验证分析。该模型具有样本少、训练快、预测精度高等特点,实现了对APU维修成本的准确预测,可为航空公司年度APU维修预算制定、维修合同谈判、经济性拆发等提供决策支持。     

小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述

围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。     

基于GARCH族优选模型的舰船器材消耗预测

器材消耗量预测是做好技术保障工作的前提和基础,受设备生命周期、任务类型、海洋环境及使用设备人员的技能水平等因素的影响,舰船器材消耗量序列会随着时间的推移而产生波动现象,丛集效应和高峰厚尾特征明显。根据 AIC(A-Information Criterion)准则,对 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)族模型进行比较优选,寻求一种更为合适的预测模型,实现对消耗量的准确预测。     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。