基于单代号网络的银行家算法

通过对银行家算法的分析,提出单代号网络的进程安全状态序列的改进算法-基于单代号网络的银行家算法,并通过具体的示例实现此算法。     

面向在轨高效实时图像处理的二值权重沙漏网络加速器设计

为了实现在轨高速实时图像处理,提出了基于多级预测校准机制及查找表方法的二值权重沙漏网络加速器.首先,提出了一种计算架构来统一支持二值权重及多位宽权重卷积计算;其次,提出了多级预测模型来实现可变精度的高效卷积,基于这2种方法可以将网络的计算量降低77.4％,推理速度提升2.3倍.本文针对残差模块中跳转连接造成的存储访问问...     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

基于深度学习的发动机叶片故障检测技术

为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明：优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。     

面向小样本遥感解译的空间置弃FCN模型

针对当前缺少大型遥感数据集,复杂深度学习语义分割模型优化难等问题,文章通过改进经典全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)模型,提出了一种面向小样本遥感数据集,联合批归一化和空间置弃方法的智能解译语义分割模型,为解决小样本数据集过拟合问题提供新的思路.首次将空间置弃层引入FCN模型,...     

小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器的研制

为满足常规高超声速风洞试验的热流测量需求,研制了一种小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器.建立了传感器仿真模型并基于该模型对其结构尺寸开展了优化设计.根据优化结果,制作了尺寸为Φ3×10 mm的传感器样件.在弧光灯热流标定系统上进行了性能测试,试验结果表明:该传感器灵敏度系数大于30μV·m2/kW,响应时间...     

基于无线传感器网络的低功耗目标探测系统设计与实现

基于无线传感器网络的目标探测系统利用磁场、振动、声音等环境参数的变化实现对移动目标的探测.针对无线传感器网络的能量受限问题,从传感器节点硬件选型、节点休眠设计、网络拓扑结构设计和数据传输协议设计等方面出发,进行系统低功耗设计优化.实验结果表明,该探测系统在传感器节点采用容量4 A·h锂电池,采样率10 Hz情况下,平均...     

关于网络伦理问题的研究与思考

人类进入21世纪,人们感受到了信息技术给人类的交往、学习、工作和生活带来极大便利,促进了人的全面发展和社会进步。但也出现了网络“道德真空”和“道德沦丧”,因此关于网络伦理问题的研究也就摆在了我们面前。     

基于IPV6的高职院校网络建设研究

IPv4地址资源的短缺决定了基于IPv6技术的网络时代的必然到来。介绍高职院校校园网络的发展现状,结合高职教育的特点,分析基于IPV6技术的网络应用优势,为高职院校校园网络从IPV4到IPV6过渡提供一种切实可行的解决方法。     

加强大学生网络文化引导的思考

网络文化作为一种新型的文化形态,其内容、形式、特点等都对大学生产生了深刻影响,高校应从理解网络文化内涵、培养自律能力、普及网络技术知识、建设校园网络文化阵地等方面加强大学生网络文化的引导。