层次查询功能在Oracle数据库中的应用

在人事管理结构和其它的组织结构中,个体是按照“层次结构”进行划分和组织。对个体进行管理时,就会涉及到大量的查询操作。本文通过一人事组织结构,对Oracle数据库的层次查询基本知识、语法、步骤进行了介绍,对Oracle数据库的层次查询使用方法和注意事项进行剖析。     

分布式进化算法及其在翼型气动反设计中的应用

构造了一种新型基于基因算法与博弈论的并行分级多目标优化方法，并应用于多段翼型气动反设计。此方法基于二进制编码的基因算法和博弈论，优化变量被分配给不同的博弈者，因而总体优化问题转变为分裂空间中的局部优化问题。文中给出了一个多段翼型形状，位置可压位流的反设计问题的求解算例，引入了基于非结构网格的分级结构。与传统基因算法数值算例的对比表明了本文构造的并行分级算法具有较高的计算效率，可广泛应用于多目标优化问题。     

层叠支持向量机的研究

层叠支持向量机是一种新型的SVM训练方法。该方法通过对训练集子集的优化来实现对整个训练集的优化,从而能够快速地解决大规模训练集的分类问题。对Cascade SVM中训练集的划分提出了一种新的划分方法。初步实验结果表明,该划分方法使得Cascade SVM迭代次数更少,收敛速度更快。     

基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

IMA双层调度算法中的任务可调度性分析方法

任务可调度性分析是综合模块化航电(IMA)系统双层调度算法研究中的一个关键问题。针对这个问题,首先剖析了单分区调度系统中任务精确响应时间计算方法所具有的计算复杂度高以及计算函数不连续等局限性;然后提出了一种计算任务响应时间上限的快速方法,分析该计算方法的推导过程,得到了双层调度情况下任务响应时间上限的计算方法,并由此推演出任务可调度性分析方法和分区参数设计方法;最后通过计算机仿真实验,分别使用定量的响应时间上限相对误差法以及定性的资源放大分析法考察了系统任务数量以及系统利用率对文中提出的响应时间上限计算方法精度的影响程度,并得到了该方法取得较高应用精度的可行性条件。     

耦合梯度与分级Kriging模型的高效气动优化方法

Kriging代理模型中引入梯度信息能够提高模型的预测精度,但常规耦合梯度的方法都有不足之处。本文结合分级Kriging模型,提出了一种变可信度分级Kriging模型耦合梯度（GEHK）信息的新方法。首先利用梯度信息,选取扰动步长得到初始样本点附近的派生点,以派生点拟合出能够预测目标函数趋势的低精度Kriging模型。然后以初始样本点修正该模型得到高精度的Kriging模型。翼型减阻优化设计算例表明,与常规耦合梯度的Kriging模型相比,基于分级Kriging的梯度耦合方法对于扰动步长引入的误差不敏感,明显提高了模型预测精度,优化效率因此提升并使得目标函数值下降得更加迅速。相比Euler解作为低精度数据的常规分级Kriging模型,由梯度信息得到的派生点为模型提供了更准确的全局趋势预测,取得了更好的优化结果。本文方法成功应用于翼型多点减阻优化问题,说明该方法对复杂设计问题有很好的适应性。基于分级Kriging模型的耦合梯度方法克服了常规方法的缺点,提高了模型全局拟合精度,是一种优化效率更高的Kriging方法。     

基于三层模型的机器学习建模工具设计与实现

机器学习和数据挖掘任务作为一种解决模糊规划和凸优化问题的实际工程技术,近年来依托互联网、大数据等领域的发展逐渐为人们所熟知.针对现行机器学习软件系统所存在的问题,提出一种三层式的加壳软件模型的建模的的方法,并以此实现了一个轻量化的通用机器学习建模平台.     

无失效数据下液体火箭发动机的E-Bayes可靠性分析

为了解决航空航天产品、造价昂贵的产品及高可靠性产品的可靠性评估,本文在无失效数据情况下,对液体火箭发动机进行了可靠性分析.应用E-Bayes(Expected-Bayesian)估计法,在有关研究的基础上,针对液体火箭发动机热试车过程中可能出现的无失效数据情况,确定了失效概率的先验分布,并给出了E-Bayes估计和多层...     

基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全.作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难.针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量.引入分层极限学习机,对结构...