多线程技术在航天测控网数据流分割中的应用

将多线程技术应用于航天测控网数据流的数据分割过程,解决多站多目标跟踪状态下数据流保存为数据文件的难题。首先分析测控网数据流模型,提出数据分割的概念;然后阐述引入多线程技术进行数据处理的必要性,提出利用多线程同步对象等待机制来实现数据分割、数据文件生成的方法,并给出程序的关键代码。应用和测试表明,该方法在生成数据文件的过程中,可实现对航天测控网数据流的无损分割,可靠性高,实时性较强。      

数字孪生建造——探索信息时代数字建造的新范式

数字孪生建造融合了新一代信息技术和数字建造技术,实现了数字模型与物理建造交互共融的需求,是促进建筑产业升级的重要推手。文章总结了数字孪生建造的起源、内涵和优势,分析了国内外的学术研究现状和发展趋势,并通过代表性案例介绍了数字孪生建造的方法和关键技术。最后以近年来笔者团队进行的两个建造实践为例,具体阐述了数字孪生建造虚实交互的运行机制和实时优化的工作流。以期能够给从事数字化设计与建造的建筑师提供一定的参考和借鉴。     

支持数据及人力资源绑定的业务过程建模语言

结合目前企业信息系统在工作流建模时对数据及人力资源管理上存在的实际需求,研究分析了各种常用的工作流建模语言在数据和人力资源管理上的优缺点,并基于JBoss业务过程定义语言扩展出一种支持数据及资源绑定的业务过程建模语言.该语言通过引入业务对象组、任务到业务对象组绑定等扩展标记,加强了传统JBoss业务过程定义语言的数据流调度控制精度、数据建模能力以及对外部数据和资源绑定能力,同时给出了基于WFD-nets的验证方法,以验证通过该语言建立的工作流模型的正确性.最后,基于所设计的语言建立了工作流管理系统,并在某企业得到了应用.     

基于动态设计结构矩阵的复杂产品配置过程规划技术

为降低复杂产品配置任务间的耦合程度,减少配置过程的迭代次数,优化产品配置设计过程,以动态设计结构矩阵(Design structure matrix,DSM)为工具研究了产品配置过程的规划技术。研究基于数据流图的产品配置过程任务建模,在此基础上通过映射得到配置过程DSM,并将其拓展为三视图结构,通过视图间的双重映射获得配置过程动态DSM,使客户需求和最新配置知识在产品配置过程中得以动态反映。用矩阵的分解和撕裂算法对配置过程进行规划,重组配置任务,优化任务执行次序,为协同配置设计任务分配提供基础。以大型电除尘装备为例子分析配置设计过程规划技术的具体实现。     

数字电视技术及其应用(九)

<正>1.DVB-S卫星数字电视卫星数字电视广播的信源部分见图7所示。多路音频A、视频V,或数据信号先经过MPEG-2数字编码压缩器,将200Mb/s以上的速率压缩到6Mb/s     

基于ACD模型的网络数据流时域微观特性分析

对网络中不同类型的数据流,应用自回归条件持续期模型（ACD）,分析其中存在的时域微观特性,并研究ACD模型对网络数据流时序建模的适用性。使用ACD模型为具有随机到达过程的网络数据流时间序列建模,其优点是能够在不损失原始非等间隔时间序列特性的条件下,直接分析得到数据流的时域微观性质。在对实验数据集统计特性进行研究的基础上,得出数据包到达过程适用ACD模型的基本依据,采用ACD（2,1）模型对不同类型的网络数据流时间序列进行建模,结果表明其具有较好的拟合程度。     

基于改进布尔约减级数分层的大数据流滞后相关性挖掘方法*

为了提高大数据流滞后相关性序列挖掘效率,提出基于改进布尔约减级数分层的大数据流滞后相关性挖掘方法。该方法根据原数据流两段序列的序列均值对大数据流序列进行布尔变换,有效降低布尔约减计算开销。通过序列元素转换及还原,缩减序列元素的数目,克服传统算法在滞后相关性计算时需要计算所有数据流序列元素之间滞后相关性的弊端。实验表明,文中方法可有效减少运算时间,在保证精度的同时提高运算效率。     

基于核极限学习机的多标签数据流集成分类方法

极限学习机因具有高效处理、性能优越以及更少人工参数设定等优点,已成功应用于批处理多标签分类问题.然而,实际应用领域涌现的数据流呈现海量快速、多标签和概念漂移等特点,使得这些传统的多标签分类算法面临精度与时空的挑战.本文提出一种基于核极限学习机的多标签数据流集成分类方法.首先,为适应数据流环境,利用滑动窗口机制将数据流划...     

针对标记数据不足的数据流分类器

大部分数据流分类算法解决了数据流无限长度和概念漂移这两个问题。但是,这些算法需要人工专家将全部实例都标记好作为训练集来训练分类器,这在数据流高速到达并需要快速分类的环境中是不现实的,因为标记实例需要时间和成本。此时,如果采用监督学习的方法来训练分类器,由于标记数据稀少将得到一个弱分类器。提出一种基于主动学习的数据流分类算法,该算法通过选择全部实例中的一小部分来人工标记,其中这小部分实例是分类置信度较低的样本,从而可以极大地减少需要人工标记的实例数量。实验结果表明,该算法可以在数据流存在概念漂移情况下,使用较少的标记数据对数据流训练出分类器,并且分类效果良好。     

MPEG编码算法的优化

提出了MPEG编码中关键算法的优化方法.MPEG算法是一个非对称的算法,编码算法运算量大、解码运算量小,编码算法中运算量最大的为DCT变换和运动估计.同时视频的数据量是巨大的,对编码中数据流的约束也是必不可少的.以DSP为例,介绍了数据流、DCT交换和运动估计在其上的优化方法.