外军JRE发展情况浅析

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视距数据链系统实现远程互联组网与数据链消息传输,可采用联合范围扩展(JRE)技术。本文通过研究国外JRE技术体制,介绍了JRE的概念、由来及应用现状,重点介绍了JREAP消息标准的两类传输封装格式,并分析JRE解决的关键技术问题:共用时间基准确立、态势信息外推、态势信息过滤、网络拓扑维护,为相关研究提供参考。
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介绍丹麦托普索湿接触法制硫酸(WSA)工艺的原理,针对生产运行过程中所出现的问题进行分析,通过改造解决了酸气带液、燃烧炉负荷低、酸气管线腐蚀、酸雾控制器(MCU)运行不正常、WSA冷凝器(06E005)玻璃管损坏等问题,为同类装置的运行提供经验。
虚拟机安置问题和能源使用效率是云计算的重要命题。本文将启发式算法应用到虚拟机安置问题,目标是减少活动服务器的数量,更高效利用服务器资源,降低能耗。提出的强插启发式算法使用强插算子作为局部优化策略,迭代实现解的优化,有效减少运算规模;提出的强插算子和调整算子能避免算法过早陷入早熟收敛。通过对同构和异构不同规模下的虚拟机安置问题测试,结果表明强插算法可以在更短的时间内获得与全局优化算法质量相近的解。
互联网应用的蓬勃发展,底层技术分布式存储功不可没,在分布式存储中,负载均衡是其中一个重要的技术,保障了系统的高性能、高可用。负载均衡技术分为静态负载均衡与动态负载均衡,主要研究基于一致性哈希的静态负载均衡算法在分布式存储中的应用,并采用理论和实验对算法进行验证。此外设计了两种副本算法提高系统的可用性和性能,基于设计的算法搭建了Redis集群进行测试,测试的效果符合预期具较强的推广性。
传统的快速扩展随机树(RRT)算法具有探索能力强和收敛速度快等显著优点,但是由于算法采用随机采样作为路径搜寻手段,导致RRT算法的规划性能十分不稳定,且在复杂环境下尤为明显。针对这个问题,借鉴启发式算法的思想,提出动态规避算法,通过引入启发式约束采样策略,适当增加算法的指向性,并且使规划的航迹更符合无人机的飞行轨迹,然后采用动态步长规避策略,改善算法的探索和避障能力。再对规划成功的路径进行优化,获得相对平滑的航迹。最后通过MATLAB仿真对比实验对算法进行分析,对比实验的结果表明算法在障碍物密集的区域内,
机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题。提出一种改进蚁群算法,该算法通过设置动态分级信息素浓度,在迭代过程中逐渐降低信息素浓度,有效地提高了收敛速度;当算法迭代陷入局部最优时,引入了惩罚系数,调整当前最优路径上的信息素浓度,增强算法随机性。仿真实验表明,改进后的蚁群算法加快了收敛速度,解决了局部最优解的问题,提高了全局寻优能力。
当前互联网已进入了信息爆炸时期,但目前信息检索方法只能够从海量数据中检索出很小一部分比较热门的信息,而一些特定方面检索出的信息更少。基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统使用户能够从海量的音乐信息中很快寻找出自己感兴趣的音乐。协同过滤算法通过分析用户歌曲的播放、下载以及收藏等行为数据,计算用户之间的相似度,选取近邻用户,在近邻用户的喜好上预测目标用户的喜爱,克服了传统推荐方式的缺陷,实现了智能的个性化音乐推荐。
特征选择作为数据预处理操作,通过剔除冗余和不相关的特征,保留有用的特征降低分类成本。群体智能算法因为收敛速度快,寻优能力强被应用于特征选择研究。目前应用于特征选择的实数编码方案的阈值设置会影响算法的判断能力,而二进制编码方案则存在着容易陷入局部最优的缺点。很多数据集的特征选择问题本身存在多模态特性,也就是说不同的特征组合有可能对应相同高或近似的分类能力。为此,本文设计了基于函数编码策略的多模态粒子群算法,和3个前沿特征选择算法进行比较,并且研究三种编码方案对多模态粒子群算法的影响。实验结果表明基于曲线函数
传统的主题模型更适用于内容丰富的文本,而短文本上下文信息不足,因此从短文本中提取主题成为理解流媒体信息的一项重要且具挑战性的任务。本文提出了一种针对教学领域的基于非负矩阵分解的短文本主题模型,并且利用该模型和统计分析相结合的方法对线上课程的评价数据进行主题情感分析,发现了课程中存在的不足、学习者的困惑和兴趣点,以便课程建设者对课程进行改进和完善,提升教学质量。
针对冷连轧动态变规格轧制时的动态速降的问题,提出了虚拟主轴-交叉耦合协调控制策略,并设计了模糊控制器。此协调控制策略结合了虚拟主轴同步控制跟随性能良好和交叉耦合同步控制抗扰能力强的优点,仿真结果表明,有效地避免了动态变规格时的动态速降,在稳态轧制时,扰动造成的动态速降是无协调控制策略时的54%,同时上游全部机架产生动态速降,进一步降低了与扰动所在机架间的堆钢程度。
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