基于模糊层次分析法的产品特性分类模型

产品特性分类是武器装备研制过程中的一项重要工作。现有的产品特性分类方法主要是在可靠性预计、故障模式及影响分析的基础上进行,无法全面衡量产品寿命周期中的安全性、维修性、保障性因素。文章分析了当前产品特性分类准则,提出基于模糊层次分析法的分类模型,该模型能够给出产品针对特性分类准则的优劣排序,用以辅助设计人员进行特性分类工作。最后通过实例验证了模型的实用性。     

模糊综合评价法在液体推进剂罐区 风险评价中的应用

文章通过分析了液体推进剂贮存罐区风险因素的层次关系,将影响推进剂罐区安全的因素划分为人员素质、安全管理、罐区设备、储存设备、充装过量等不同的层次。通过层次分析法确定上述各影响因素的权重,运用模糊综合评价思想方法对液体推进剂贮存罐区风险进行了评价。结果表明,:液体推进剂贮存罐区风险为第2二等级,风险较大;其在诸多影响因素中,安全管理所占的权重最大,其次权重为按人员素质、充装过量、罐区设备、存储设备逐渐减小。最后,文章对提出了事故的预防提出了有效针对性的事故的措施。     

低轨卫星网络组播算法

为解决低轨卫星IP网络中现有典型源组播算法的信道资源浪费,提出了一种核心群合并共享树(CCST)的低树代价组播算法.用动态近似中心(DAC)选核方法和核心群合并组播路径构建方法:DAC方法基于逻辑位置形成虚拟静态且结构规则的网络拓扑选择核节点;核心群合并方法以核节点为初始核心群,通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展至整棵组播树构建完成,可使组播树的树代价最小,大幅提高网络的传输带宽利用率和组播传输效率.仿真结果表明:与低轨卫星IP网络的其他典型算法相比,CCST算法的树代价性能明显改善,但端至端传播时延略高.     

卫星虚拟热试验平台建模工具模块研究

为预示卫星热试验结果,给热试验设计提供参考,北京卫星环境工程研究所自主研发了卫星虚拟热试验平台。文章介绍了虚拟热试验平台中建模工具模块的建模思想、对象组合策略和数据存储方法;其中数据存储方法采用预排序遍历树算法,相比于传统的邻接列表模式,具有更高的查询效率;最后还介绍了基于本建模工具模块的红外加热笼建模方法。     

顾及样本优化选择的机器学习云检测研究

针对云层日变化、云类型、云相态、云光学厚度等特征差异带来的光谱差异,导致传统阈值算法对云识别精度不高的问题,文章提出了一种顾及样本优化选择,耦合物理阈值方法和机器学习的云检测算法模型,利用“葵花8号”卫星（Himawari-8）数据进行日间云检测。通过样本优化选择,使样本中尽可能包括不同情形下的云特征,为机器学习模型提供良好的样本基础,增加模型泛化能力;同时输入特征除了考虑反照率、亮温、亮温差以及天顶角等因素外,还加入了基于反照率和亮温差的物理阈值方法云识别结果;最后基于极限随机树模型进行云检测。结果表明：模型云检测交叉验证精度为96.41%,总漏检率和总虚检率分别为2.08%和0.91%;通过云-气溶胶激光雷达与红外探路者卫星观测（CALIPSO）产品数据进行对比分析,结果显示云检测总体精度为97.1%。     

图书馆用户需求层次研究

服务是图书馆永恒的主题，既是实现图书馆用户需求的直接手段，也是满足用户需求的最终结果，服务与需求两者的关系是需求决定服务，因此要做好图书馆服务，首先必须研究用户需求，为此本文着重探讨了图书馆用户的需求层次。     

基于二维表的频繁集组合方法

挖掘关联规则时,频度集的计算是一个关键问题。现有算法大多从apriori,fp-growth算法演化而来,这些方法都存在有组合爆炸问题:apriori算法是候选模式造成的,而fp-growth算法是条件模式基造成的。因此,对于具有稠密数据的事务数据库现有的方法无法完成频度集的计算,即使是现有最好的fp-growth算法。将给出一种基于迭代思想的频度集计算方法,既不用频繁扫描数据又不用组合计算,实验表明此方法是十分有效的频度集计算方法。     

低树代价的低轨卫星网络组播算法

为了解决低轨卫星网络中现有典型源组播算法的信道资源浪费问题,提出了一套单核共享树组播算法,即核心群合并共享树(CCST)和加权核心群合并共享树(w-CCST)算法.CCST算法包括动态近似中心(DAC)选核方法和核心群合并组播路径构建方法.在核心群合并方法中,以核节点作为初始核心群,通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展直至整棵组播树构建完成,从而大大提高了网络带宽利用率.在w-CCST算法中,通过调整加权因子可以适度增大树代价、降低端到端传播时延,以支持某些时延性能要求严格的实时业务.仿真结果说明,CCST算法的树代价性能比其它算法有显著改善,w-CCST算法的端到端传播时延性能好于CCST算法.      

降维法计算扩展网络的最短路径

以在军事等领域具有重要应用的扩展网络为研究对象,研究并提出了基于最短路树的网络降维方法。当子网络之间有边互连的节点数远小于原网络节点数时,利用降维网络计算扩展网络的最短路径具有很好的效果。