基于深度架构网络的矮新星自动分类研究

矮新星是一类特殊而稀少的半相接双星。发现更多的矮新星对于深入研究物质转移理论、理解密近双星演化过程意义深远。利用深度学习技术提取天体光谱特征并进而分类是天文数据处理领域的研究热点。传统的自编码器是仅包含一个隐层的经典神经网络模型,编码能力有限,数据表征学习能力不足。模块化拓宽神经网络的深度能够驱使网络继承地学习到天体光谱的特征,通过对底层特征的逐渐抽象学习获得高层特征,进而提高光谱的分类准确率。以自编码器为基础构建了由输入层、若干隐藏层和输出层组成的基于多层感知器架构的深度前馈堆栈式自编码器网络,用于处理海量的光谱数据集,挖掘隐藏在光谱内部具有区分度的深度结构特征,实现对矮新星光谱的准确分类。鉴于深度架构网络的参数设置会严重影响所构建网络的性能,将网络参数的优化分为逐层训练和反向传播两个过程。预处理后的光谱数据先由输入层进入网络,再经自编码器算法和权值共享实现对网络参数的逐层训练。反向传播阶段将初始样本数据再次输入网络,以逐层训练所得的权值对网络初始化,再把网络各层的局部优化训练结果融合起来,根据所设置的输出误差代价函数调整网络参数。反复地逐层训练和反向传播,直到获得全局最优的网络参数。最后由末隐层作为重构层搭建支持向量机分类器,实现对矮新星的特征提取与分类。网络参数优化过程中利用均值网络思想使网络隐层单元输出按照dropout系数衰减,并由反向传播算法微调整个网络,从而防止发生深度过拟合现象,减少因隐层神经元间的相互节制而学习到重复的数据表征,提高网络的泛化能力。该网络分布式的多层次架构能够提供有效的数据抽象和表征学习能力,其特征检测层可从无标注数据中隐式地学习到深度结构特征,有效刻画光谱数据的非线性和随机波动性,避免了光谱特征的显式提取,体现出较强的数据拟合和泛化能力。不同层之间的权值共享能够减少冗余信息的干扰,有效化解传统多层次架构网络易陷入权值局部最小化的风险。实验表明,该深度架构网络在矮新星分类任务中能达到95.81%的准确率,超过了经典的LM-BP网络。     

合成和发现超铀化学元素、探索超重核稳定岛

合成新元素拓展元素周期表、探索原子核存在极限是核物理前沿研究领域。相关研究工作涉及的重大物理问题有:存在多少种化学元素?超重元素具有什么样的化学性质?超重元素化学性质是否符合元素周期律的外推预期?最大的核幻数是什么?是否存在稳定的或长寿命的超重核素?在极强库仑场中原子核具有哪些奇特的结构和性质?等等。经过逾半个世纪的不懈努力,元素合成取得了巨大成就,已将周期表从92号扩展至118号元素,完成了周期表上第七周期元素填充。文章回顾了在自然界寻找超重元素的历程,评述了利用人工核反应合成超铀元素和探索理论预言的超重核稳定岛的进展、成果、现状以及目前面临的困难,展望了未来的研究工作,简介了基于国家重大科技基础设施——强流重离子加速器装置开展超重研究的计划。     

外来核(续完)

新元素:107号和109号元素在1976年UNILAC 加速器开始运行时,已知的最重化学元素是106号元素。在产生更重的元素时,主要困难是,在现有周期表的终点以外裂变几率的迅速增长。假如在选择的两核熔合的方法中产生了这样的非常重的核,为了克服两个相互作用的带正电的核之间的相互静电排斥,要求弹核有一定的动能。这个带入系统的能量并不完全用以产生新的原子核,余下的能量成为核内的激发能,或热能。     

基于BIST的NoC系统通信架构测试研究

随着片上网络(network-on-chip,NoC)体系的发展,片上网络系统的测试成为不可或缺的一部分;对NoC系统的通信架构测试研究,运用多播的方式建立片上网络通信的测试模型,创新性的把内建自测试(build-in self test,BIST)技术和改进型的MATS++算法相结合,完成对NoC系统的通信架构测试;采用Verilog语言完成测试模型的设计,并且在基于FPGA的NoC系统平台上实现了对NoC系统的通信架构的测试;实现结果表明该测试方法在面积开销增加少于4%的情况下,不仅实现了100%的故障覆盖率,而且将测试时间降低到35.2 ms。     

开放式车辆远程控制架构研究及应用

为了解决远程控制系统客户端设备类型受限,系统架构不开放及协议不标准问题,实现资源共享,参考NGTP(Next Generation Telematics Pattern),设计了一个车辆远程控制系统架构,并对数据通信协议进行制定;在本系统中,用户通过浏览器登入WebServer,不必开发客户端软件,解决了客户端设备类型受限制问题,提高了系统可维护性;同时为了安全考虑,移动终端不允许直接控制车载终端,设计了后台服务器,用来存储车辆运行状况信息以及转发相应指令;系统中数据通信协议是在NGTP消息协议的基础上进行制定,统一了消息格式,便于管理。运用远程查询和远程控制对系统进行验证,查询的响应时间在3s左右,控制的响应时间在2s之内,均在允许的范围之内,结果证明了系统的可行性。     

金属硅化物

硅与周期表上许多金属能形成金属硅化物[1-3].近十年来,由于半导体科学技术的发展和要求,对金属硅化物的研究很活跃. 微电子器件(LSI,VLSI)的基本结构中含有大量的金属化系统,例如器件和单元的互连,硅与金属的接触[肖特基势垒(SB)和欧姆接触]和栅电极.据估计,每一片256KMOS RAM就有50万个左右的金属互连.一块中规模集成电路则平均有 70个左右的 SB二极管和 400个左右的欧姆接触.这些金属化系统决定着LSI和 VLSI的成品率、可靠性和重复性. 金属硅化物中有不少基础物理问题,例如,有些金属(Pt、Pd和Au等)在室温甚至在液氮温度下形…     

基于云测试的自动测试系统体系架构研究

为了解决面临保障任务时,我军现有保障设备对武器装备故障检测周期过长以及测试资源在测试周期中被单个故障装备长时间占用的问题,对基于云测试(Cloud Testing)的自动测试系统(ATS,Automatic Test System)的体系架构进行了研究。以软件可移植性、硬件可互换性和系统互操作性为设计原则,对面向信号测试领域的云测试系统的体系架构进行了分析;在充分研究现有ATS的体系架构及其存在的突出问题的基础上,提出了基于云测试的ATS的软、硬件模型。为构建基于云测试的自动测试系统的开发和相关关键技术的研究提供了以有益的借鉴并打下了坚实的基础。     

基于G/S模式的空间信息云服务架构研究

针对多系统间的数据交换、共享问题,尤其在大数据时代,海量的数据增长给数据的管理带来的挑战,提出了一种基于G/S(General-Browser/ Service-Cloud,G/S)模式的空间信息云服务架构——面向数据的架构(Data Oriented Architecture,DOA)。以数据为核心,以数据标识为主线,通过数据注册中心和数据交换规范XXML(Specific Industry Markup Language),对海量异构数据进行存储、计算和管理,实现多系统间的数据共享、访问和协同。通过在地质灾害监测预警方面的应用,证明了该架构作为信息技术的系统构建方法在大数据时代独特的优势。     

基于B/S架构的“神龙一号”数据库系统的实现

"神龙一号"数据库系统采用B/S体系架构,位于服务器的动态Web应用软件采用ASP.NET技术开发,并根据Web应用程序和ASP.NET技术的特点,把Web应用程序划分为用户界面层、业务逻辑层和数据访问层3个基本的层次;加速器状态以及实验过程中产生数据采用数据库管理系统SQL Server管理;同时应用ADO.NET技术实现服务器应用软件对数据库的访问。"神龙一号"数据库系统设计了依据实验号和试验时间对机器状态、控制的参数、测试信号波形等数据的查询引擎,以B/S架构为基础开发的"神龙一号"数据库应用系统满足了实验人员对数据存储、管理、浏览、查询以及离线分析和利用数据进行二次开发的要求。     

周期表ⅠA、ⅡA族氯化物载体增强谱线强度机理的探讨

为了提高光谱分析的灵敏度和准确度,许多文章研究了载体对谱线强度的影响及其在光谱分析的应用。但是过去的工作,从载体化合物角度,缺乏从周期表规律进行总结;从杂质谱线的角度,缺乏针对载体化合物对不同性质杂质影响的规律总结。我们曾对周期表Ⅰ、Ⅱ族化合物载体对稀土元素和铅、铬、钛、锌、锰等十一个微量元素谱线强度的影响进行研究。本文进一步总结ⅠA、ⅡA族氯化物载体影响谱线强度的规律,并初步探讨其机理。     

离子注入冶金学

目前,冶金学家们已经能够把周期表中任何一种元素注入到任意金属表面了。虽然注入层很薄(通常还不到1μ),却具有潜在的经济价值,而且对于金属的基础研究也有着十分重要的意义。离子注入技术就是先将离子加速,然后把它注入到固体中,通过电量多少的测量来控制注入剂量,调节离子能量的大小来控制注入深度,从而得到不同组分的新材料。     

虚拟机在舰艇编队一体化防御系统中的应用

面对信息化、远程精确打击的空袭作战,必须构建网络化、一体化的防空作战体系;主要针对舰艇编队一体化防御系统中无线网络的不可靠性,设计了基于嵌入式虚拟机的架构,提出了任务的动态分配和移植算法;首先根据作战环境中网络的拓扑条件,虚拟机动态的将控制任务分配到可靠的无线节点中,并实时监测网络状态,当网络结构发生变化时,将底层不可靠无线节点中的控制任务移植到可靠的无线节点中;通过这种方法可以解决作战环境恶劣和无线网络本身的不可靠引起的控制的不稳定性问题,确保防御任务的顺利进行;仿真结果表明,当编队一体化防御系统的链路发生故障时,此方法能够在不改变原有控制算法的基础上,迅速重建控制构架,不仅适用于舰艇编队一体化防御系统这种对时间要求和安全性要求高的系统,而且对基于无线网络的控制系统也有一定的借鉴意义。     

一种高增益低雷达散射截面的新型圆极化微带天线设计

设计了一种基于人工电磁材料覆层的高增益低雷达散射截面(radar cross section, RCS)圆极化微带天线. 人工电磁材料覆层是由介质板及其两侧的人工周期表面构成, 上表面是加载集总电阻的方环贴片, 具有宽带吸波特性; 下表面是开条带缝和圆环缝的金属贴片, 具有部分反射特性. 将其加载到圆极化微带天线上方, 通过覆层上表面的电阻可吸收入射的雷达波, 结合下表面与接地板构成Fabry-Perot谐振腔的多次反射, 可实现圆极化微带天线辐射和散射性能的同时改善. 实测结果表明: 加载人工电磁材料覆层后, 天线的相对轴比带宽由5.9%扩展为7.1%; 天线增益在整个工作频带内都得到了提升, 最大提高了6.61 dB; 天线RCS在宽频带宽角域内实现了明显的减缩, 在天线工作频带内也实现了3 dB以上减缩. 实测结果与仿真结果符合较好.     

大数据服务深度需求与SOA协作集成的异构系统融合机制

大数据服务需求的认知深度和服务架构的融合度直接影响多业务大数据应用的资源管理和服务质量,本文提出了一种基于大数据服务深度需求分析和面向服务的协作集成架构的异构系统融合机制。该机制,一方面,在分析大数据源多样化、差异化大数据组织形式及其存储方式,结合不同类型用户的需求差异化特征,建立了大数据服务需求分析模型。另一方面,对于多态异构的移动互联网大数据服务,经过结构化和开放性处理后,给出大数据通信和服务调用描述定义,提出了SOA协作集成的异构系统融合架构。仿真实验结果表明,所提出的算法在大数据服务响应成功率、执行时间和代价比等方面具有明显优势。     

基于PXI Express总线的多通道数字化仪软件技术研究

针对各种数字化设备高采样率和高分辨率的测试需求,设计一种基于PXI Express总线的多通道数字化仪。该数字化仪开放性高,灵活性好,模块化强,广泛应用于测控领域中。结合数字化仪开发过程中所面临的关键问题及解决方案,重点从设备驱动程序、接口封装和应用软件三个方面进行分析阐述。首先,深入研究了KMDF设备驱动开发过程中几个关键问题,如配置空间访问、中断处理、DMA数据传输等的运行机制及实现方法;然后,以数字化仪应用需求为背景,阐述了采用.Net平台下三层体系架构的软件总体设计;最后,大量实验测试和结果分析表明,该数字化仪具有较强的可靠性和稳定性,达到预期技术要求和性能指标。     

开放式实验教学管理系统的设计与实现

为促进信息技术与实验教学的深度融合,有效运行开放式实验教学与管理模式,设计和开发了基于B/S架构的实验教学管理系统。系统由前端和后端两个部分组成,后端利用JAVA语言编写,将MySQL作为数据库管理系统;前端使用JavaScript语言开发,基于Html5和Css3技术构建交互页面与视觉效果,用户可以直接通过浏览器和微信公众号登录使用。系统的实现充分发挥了智能手机在开放式教学和管理中的作用,提高了开放教学的管理质量和水平。     

基于OpenFlow协议的光与IP网络统一控制架构的研究(英文)

软件定义网络是近几年才提出的基于集中式控制技术的新型网络架构.本文提出了一个基于软件定义网路为网络中的OpenFlow协议异构网络跨域的统一控制架构.此架构在实现对物理层光交换节点与电交换节点统一控制的基础上,以最小化减小运营商损失的同时最大化保留IP网路与光网络自身的优势为目的,利用SDN实现多域中数据中心服务的统一控制与分配,最大化保留了IP网络无连接交换以及光网络大容量高速率的优势.     

基于多源信息和深度学习的多作物叶面积指数预测模型研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要参数,快速、准确、低成本地获取作物LAI对于指导作物田间管理有重要的意义。为了低成本获取多种作物的LAI,基于多源信息和深度学习构建了通用的LAI预测模型。在大豆、小麦、花生、玉米四种作物的六个生长时期进行了大田实验,以获取用于建模的多源信息。使用航拍无人机获取作物低空可见光图像、红边图像和近红外图像等多光谱图像信息,此外还采集相关的一维数据信息,包括无人机飞行姿态、拍摄高度、作物生长状态和环境光照。借助深度学习出色的图像和数据处理能力建立基于复杂输入信息的LAI预测模型,考虑到一维数据也要参与模型的训练过程,在设计模型时,采用了组合型网络架构。在卷积神经网络(CNN)算法提取图像深度特征的基础上加入了LightGBM算法用于结合图像特征和一维数据实现作物LAI的最终预测。CNN模型部分使用了VGG19, ResNet50, Inception V3和DenseNet201四种常见的结构。为了更好地说明CNN模型提取图像特征的能力,分析了不同图像输入下四种模型的作物分类情况。结果表明,以可见光、红边和近红外图像为输入时,四种模型的分类准确度均相较...     

基于ARM架构的图形水幕系统

传统的以水为装饰的方法形式比较单一,缺乏创新性的现状,因此提出了一种基于ARM架构,结合了人体传感、无线传输等功能的数字图形水幕系统,能够精确控制电磁水阀开/闭合,实现了以水为媒介的图形、文字的展示;同时,在系统中开发了一种自由落体图像补偿算法,创建了图像补偿表,通过对原始图像的补偿可在系统人眼感兴趣的区域很好展示所需的图形及文字;在实验中可看出系统在1.26 m×1.26 m的显示区域内对64×64像素的图形进行补偿时达到了较好的效果;该系统综合考虑了性能、成本等因素,具有很强的创新性和实用价值。     

机器人控制系统关键模块的形式化验证

随着机器人应用在越来越多的领域,人们对其安全性的要求越来越高,作为机器人的核心,控制系统设计的可靠性对整个系统的安全至关重要;针对一种模块化设计的机器人控制系统架构,利用xMAS(eXecutable MicroArchitecture Specification,可执行微架构描述)模型在定理证明器ACL2中对其功能正确性进行验证,首先对Xmas在ACL2中的形式化理论做了阐述,然后对该机器人控制系统中的加速度传感器数据采集模块建立xMAS模型,提取关键属性并进行验证;将xMAS模型和定理证明器ACL2相结合,可以很好地解决机器人控制系统的验证问题,为机器人控制系统的形式化验证提供一个有效的方法参考。