基于以太坊区块链平台的智能合约开发

区块链2.0最典型的特点是智能合约,而以太坊内置有完备的编程语言,为构建智能合约的应用平台提供了很好地帮助。本文介绍了智能合约的概念和特征,然后展示了智能合约开发语言和集成开发环境以及如何部署智能合约,最后,列举了一个高校服务学生方面的智能合约应用案例,为区块链的开发提供了很好的参考和借鉴。     

图论模型与算法在航天器下行数据故障诊断知识循环依赖缺陷检测中的应用

针对中国空间站等航天器下行数据故障诊断系统中循环依赖的诊断知识缺陷,通过引入图论模型,将诊断知识中的循环依赖检测问题抽象为有向图中的环搜索问题,应用经典拓扑排序算法、Kosaraju算法和Tarjan算法开展诊断知识的缺陷检测,并结合诊断知识经常迭代更新的特点,提出了一种改进Tarjan算法。仿真结果表明：改进Tarjan算法比Tarjan算法能节省更多的计算开销。     

民航类电子技术专业教学内容连贯性探讨

将民航类学生在大学期间所学相关联知识进行连贯性整合,既有利于先前知识的回顾,又有利于对新知识的认知,使知识构成一个完整的体系,进而使学生对各课程相关专业知识点进行连接,连贯性地学习掌握相关专业课程。本文以民航类电子技术专业中的电子线路技术、微机原理与接口技术、电子设计自动化技术、电子综合设计四门课程为例,结合具体课程教学实例,探讨电子技术专业教学内容连贯性的必要性。     

基于模糊语言变量的航空项目研制风险决策分析

分析了航空项目研制风险中一系列影响技术风险的相关因素.针对其风险决策过程中的不确定性,提出了基于模糊语言变量的评价决策分析方法.通过模糊风险语言术语集的建立,由决策者对研制方案给出模糊语言判断矩阵,使用EOWA算子进行集结,并求得方案中技术风险的语言标度,对方案进行择优排序,提高了航空项目研制风险决策的准确性和可操作性,对最终的风险管理具有重要意义.     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。     

一种基于知识推送的故障诊断系统

分析了基于知识的故障诊断,针对现有系统不能主动将知识在适当的时候传递给决策者的缺点,提出了一种基于知识管理的、以数据流驱动的、知识主动推送的故障诊断系统的体系结构,分析了其主要层次结构及知识的组织和管理,提出了以数据流驱动的知识主动推送方式.建立了知识主动推送的控制模型,开发了知识管理和数据流驱动的集成原型系统,并以液体火箭发动机试车台的故障诊断为例,实现了基于知识推送的故障诊断系统,后续实验证明了该方法的有效性.      

知识驱动飞机翼面结构快速设计

为提高飞机翼面结构初步设计阶段的质量和效率,对飞机翼面结构的建模过程进行研究.定义了结构布局坐标系及构件位置参数引用规则,提出了基于模板的翼面结构快速建模的方法.选择适合的参数化工具开发了知识驱动的飞机翼面结构的快速设计系统,将设计方法、规则及专家经验等知识进行封装,实现了翼面结构的自动布局并生成布置模型.在此基础上针对模型不同单元的生成逻辑,分别进行了实体模型的建立,通过用户自定义特征(UDF, User-Defined Features)技术进行几何特征体的参数化建模,在布置模型基础上自动实例化.最后通过飞机机翼翼盒结构实例验证了方法的可行性和有效性.     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

AADL2ECPN模型转换方法及其在IMA上的应用

在综合模块化航空电子（IMA）系统应用集成的过程中,对IMA系统的资源配置建模和安全性分析至关重要。首先利用模型转换的方法,提出一套从架构分析和设计语言（AADL）模型到扩展着色Petri 网（ECPN）模型的转换规则,将AADL模型转换为ECPN模型,并且确保在模型转换过程中不丢失任何关键资源建模元素;然后基于目标模型进行后续的安全性分析研究;最后用一个简单例子演示如何应用提出的模型转换方法。结果表明,AADL2ECPN模型转换方法分析IMA系统安全性的可行性。      

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...