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1.
为了更真实地描述软件失效过程,针对软件故障一旦检测出就立即排除掉这一不符合真实情况的假设条件,考虑到检错过程和排错过程的异步性,提出了计入重复故障的可靠性增长模型框架(RFM)和不计重复故障的可靠性增长模型框架(NRFM),并指出了每个框架的适用范围.最后以NRFM为例,给出一个新的可靠性增长模型.通过公开发表的一组数据集上的拟合实验和预测实验表明,与其他模型相比,该模型具有很好的拟合能力和预测能力.  相似文献   
2.
为了保证设备安全可靠地运行,需要对设备进行故障预测,及时消除故障;探讨了故障预测技术的应用及神经网络预测原理和建模的方法,给出了神经网络模型在预测过程中的学习算法和改进的神经网络的训练算法,并用于柴油发动机运行中的故障预测,经过多种柴油机的试验证明试验结果满意,对故障的实时检测有重要意义,具有良好的应用前景.  相似文献   
3.
本文在讨论了EHW的运行机制的基础上,提出了一种了适合“外进化”方式的可进化的闭环结构,即基于FPGA芯片和QUARTUSⅡ开发工具的EHW平台。详细讨论了如何利用遗传算法实现时序电路,目前演化硬件的研究主要还处于理论分析、演化算法优化、软件模拟的阶段,本文将演化硬件技术应用到时序数字电路的设计中,这对于演化硬件技术及时序数字电路设计来说都是成功的探索。  相似文献   
4.
褚杰  原亮  赵强  丁国良  吴彩华 《计算机工程》2009,35(23):10-11,1
为提高恶劣环境中控制系统的可靠性,将三模块冗余(TMR)容错与演化硬件(EHW)自修复相结合,实现基于TMR—EHW结构的现场可编程门阵列电机控制系统。该系统利用TMR快速发现和定位故障,屏蔽出错模块并保持容错运行,利用EHW进行自修复,使出错模块恢复正常工作,系统可靠性得到提高。  相似文献   
5.
操作系统等系统软件中的安全漏洞本质上是一种没有满足软件安全性的缺陷.对安全漏洞的检测过程进行深入研究能够使安全测试人员合理分配测试资源,更准确地评估软件的安全性.深入分析了影响操作系统软件安全漏洞检测的因素,认为安全漏洞检测速度与软件的市场占有率、已发现漏洞数和未发现漏洞数成正比.在此基础上建立了基于市场占有率的漏洞检测模型.该模型表明:在软件发布之前只会暴露少量安全漏洞;某些安全漏洞最终不会被检测到.这两个结论已被实际的数据证实.最后用提出的模型分析了三种流行操作系统的漏洞检测数据集.与同类模型相比,模型具有更好的拟合能力与预测能力.  相似文献   
6.
基于可靠性增长模型的软件可靠性增长测试充分性准则   总被引:2,自引:0,他引:2  
结合软件可靠性增长模型,扩充了基于可信度度量的软件可靠性增长测试充分性问题度量准则,提出了关于可靠性增长测试充分性问题新的度量准则:可靠性测试只有同时满足可靠性增量指标要求、可信度要求和每单位测试资源发现的故障数要求方可终止。然后,以一个真实数据集为例,应用所提出度量准则求出了测试应该停止的时间。实验证明,这样的度量准则,使得终止条件更加严格,可靠性测试更加充分,为可靠性测试充分性问题的解决提供了新的思路。  相似文献   
7.
演化硬件是一个新兴的研究领域,在嵌入式系统中有很多应用,实验证明:应用演化硬件技术中的遗传算法能很好解决嵌入式系统中的软硬件划分问题,而且还可以进行自适应、自修复,开拓了硬件设计自动化的新途径。  相似文献   
8.
本文证明了Hoder不等式与Cauchy不等式是等价的.  相似文献   
9.
视觉注意原理局部特征的行人检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在复杂背景下检测行人,具有重要的理论和应用价值。为了适应此类场景中光照的变化和行人姿态的多样性,依据人眼视觉注意原理,提出基于视觉注意的局部特征。该特征具有光照和旋转不变性,并能用于多尺度分析。采用基于特征块的行人表示模型,行人被表示为特征块的集合。每一个特征块用基于视觉注意局部特征的统计直方图和位置关系表示。用聚类的方法得到基于特征块的行人模型。依据每一个特征块在检测窗口中的最大响应训练AdBoost检测分类器,并用困难负样本和可信样本提高检测分类器的性能。用滑动窗口方法在图像和尺度空间中找到检测分类器的局部最大响应,以确定行人位置。实验结果表明,与现有方法相比,本文方法对竖直边缘不敏感,可以处理一定程度的遮挡以及姿态变化。  相似文献   
10.
针对当前的雷达威力图更新慢、误差大,难以满足用户的个性化作战需求和精准化保障要求的问题,提出了一种基于情报大数据的需求自适应雷达网威力图构建方法.该方法利用历史雷达情报数据和实时情报数据中隐含的威力信息,通过对情报大数据挖掘、计算和实时处理,并根据用户个性化作战需求,快速生成雷达网威力图,为战前筹划、部署和航空兵出动等作战任务提供精确保障,进一步有效发挥武器装备效能.  相似文献   
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