探测小卫星的星载计算机多级保护系统设计

一般对星载计算机都要求可靠性高，重量轻，体积小，功耗低．对小型探测卫星来说这种要求更强烈，希望硬件设计尽量少用或不用冗余系统来保证可靠性．本文研究尽量少采用硬件冗余而采用看门狗措施来保证星载系统可靠性的方法．看门狗分为软件看门狗和硬件看门狗，分别设在星载机不同位置．根据故障时间的长短，不同看门狗启动不同级别的保护措施．系统采用先处理软件故障，后处理硬件故障，保护级别逐步升级策略可以对单粒子翻转等原因产生的处理器错误和存储器故障采取措施，恢复正常．本文首先提出星载计算机五级保护策略和各保护级别的启动条件，其次对各种看门狗进行设计，最后通过仿真实验来证明这种方案的可行性．

基于看门狗的星载计算机五级保护系统设计

小卫星要求星载计算机可靠性高、重量轻、体积小、功耗低。针对探测小卫星（ Ｓ Ｅ Ｓ） 的特殊性，我们设计了用８０３８６ 芯片作处理器的星载计算机（ Ｓ Ｃ Ｓ） 系统。由于 Ｓ Ｃ Ｓ 的设计尽量少用硬件冗余，我们采用多级看门狗电路保证星载系统的可靠性，看门狗也用最少的硬件及软件实现。看门狗提供了五级保护措施，根据故障严重程度，保护级别逐步升级。在处理器或存储器出现软、硬件故障后，包括出现单粒子翻转（ Ｓ Ｅ Ｕ） 或死锁现象后，不同看门狗启动不同保护措施，使系统恢复正常。

HT-1关节型四足机器人的计算机分层系统结构

提出HT-1关节型四足机器人的计算机分层系统结构方案。第一层是开发层,用来开发四足机器人步态控制软件以及步态仿真系统;第二层是执行层,用来对四足机器人各关节进行并行控制,使机器人仅在执行层控制下行走。这对四足机器人专用计算机减轻重量,小型化具有重要意义。

基于ANN/HMM的中国手语识别系统

手语是聋哑人使用的语言。它是由手形动作辅之以表倩姿势为符号构成的比较稳定的表达系统，是一种靠动作／视觉交际的特殊的语言。一方面，手语识别可以作为健全人与聋哑人之间的翻译，为聋哑人提供更好的服务;另一方面，作为人体语言理解的一部分，手语识别可作为人机交互的一种手段。该文实现了基于ANN／HMM的手语识别系统，采用ANN方法建立了关于手形、位置、方向的特征映射器，并在建立手形特征映射器的过程中，给出了多特征多分类器融合算法。实验证明，基于ANN／HMM的手语识别系统是可行及实用的。

基于看门狗的星载软件抗SEL、SEU保护系统设计

一般对星载计算机都要求可靠性高 ,重量轻 ,体积小 ,希望硬件设计尽量少用或不用冗余系统来保证可靠性 .研究尽量少采用硬件冗余而采用看门狗措施来保证星载系统可靠性的方法 .看门狗分为软件看门狗和硬件看门狗 ,分别设在星载机不同位置 .根据故障时间的长短 ,不同看门狗启动不同级别的保护措施 .系统采用先处理软件故障 ,后处理硬件故障 ,保护级别逐步升级策略 .提出了星载计算机五级保护策略和各保护级别的启动条件 ,对各种看门狗进行设计 ,并通过仿真实验证明了该方案的可行性 .

一个基于神经网络的入侵检测系统

当前的入侵检测技术主要有基于规则的误用检测和基于统计的异常检测。提出了一个多Agent入侵检测系统原型。在进行用户异常检测的同时，基于多数人侵者都是以已经确定的模式实施攻击这一事实，加入了网络入侵检测和特权程序执行追踪功能。可以利用多Agent的自治和合作来提高检测结果的准确性。各Agent用神经网络构造，可以利用其学习、快速识别和对噪音数据的处理能力，同时使系统具有更好的适应性。为了解决种经网络处理时间系列输入引起的拓朴和训练的复杂性，引入了事件滑窗来为神经网络提供输入，从而使用简单的前馈网络和BP算法即可获得较好的检测效果。

Feig快速DCT算法及其处理器的体系结构设计

离散余弦变换 (discrete cosine transform )是 JPEG和 MPEG中的关键技术之一 .当前MPEG的普遍应用是在解码中使用 ,一个解码的例子是 VCD,IDCT是静止 /运动补偿帧解码的关键部分 .为了要得到较好的性能 ,IDCT通常被硬件逻辑实现而嵌入产品中 ,但该方法有一个缺陷 ,那就是 IDCT的硬件逻辑实现不能完成 MPEG所需要的其它功能 ,如音频解码 ,视频 /音频的比特流可变长度解码等等 .文中提出的 Feig快速 DCT算法的并行顺序指令流实现 IDCT的处理器体系结构就能满足 MPEG的上述要求 .该处理器与硬件逻辑实现相比使用较少的硬件资源 ,剩余的计算能力还可以用于音频解码及视频

基于Web的计算资源发布的研究与实践

迅速发展的World Wide Web（Web）为Web计算资源发布提供了一个开放的、一致的平台。文中提出了Web计算资源代理发布模型，为提高这个模型中代理的可用性和可靠性，设计了两级的树代理结构和主-从代理结构，并在此基础上实现了一个原型系统WCRPS。

文本驱动的唇动合成系统

国内在汉语拼音到口型的变换方面还没有相应的研究。本文根据汉语拼音的构成及发音时唇动变动特点，首先定义了一个基本口型集，其中包括６种基本口型，再根据该基本口型集，衍生出一个韵母口型库，使每一个汉字在发音时都对应着相应的口型。文本驱动的唇动合成系统的功能为对于任意输入文本，系统均可将该输入文本切分为单独的汉字并对应到三维虚拟人脸的唇动变化中去。本系统的实现在聋哑人辅助教学，提高聋哑人与正常人之间日常交流方面进行了有益的尝试。

基于Web的计算资源发布:概念、模型与实践

Web的开放性、一致性以及 Internet上大量的空闲计算资源使得在 Web上发布计算资源 (基于 Web的分布式计算 )成为可能 .我们介绍了 Web资源发布的概念以及形式化模型 ,该模型有助于解决可用性和透明等问题 .此外我们提出了可扩展的树状代理结构 ,并实现了计算资源代理发布的原型系统 WCRPS.

基于软件总线的星载系统软件设计及其仿真

提出了一种小型探测卫星系统软件的可重用性结构设计方法。软件结构采用模块化策略，各任务模块间相互通信采用了“软件总线”概念。为每个任务模块提供一个简单的标准化数据通信接口，因此对某一星戴系统任务模块的修改或增加或替换时不影响其它任务模块，通过从地面上改变软件总线上的调度表内容的方法，很容易改变卫星的工作状态。各任务模块通过软件总线功能可独立编程、检测及在星计算机上装入。

基于软件总线的小卫星系统软件可重用结构设计

提出了一种小型探测卫星系统软件的可重用性结构设计方法。为实现可重用性，软件结构采用了模块化策略，各任务模块间相互通信采用了“软件总线”概念。软件总线为每个任务模块提供一个简单的标准化数据通信接口，因此对某一星载系统任务模块的修改或增加或替换时不影响其它任务模块，同时某些场合，通过从地面上实时地改变软件总线上的调度表内容的方法，很容易改变卫星的工作状态。在星载系统软件软件开发周期内，各任务模块通过软件总线功能可独立编程、检测及在星计算机上装入。这种软件结构设计方法对多任务小型探测卫星具有良好的应用价值。

一种产生式系统的并行推理模型

<正>1.引言 在人工智能领域中,产生式系统是一种比较有效的知识表示方法,并得到了广泛应用。目前许多较为成功的专家系统都是用产生式系统实现的~[1]。

文本驱动的面部表情合成系统的设计与实现

本文设计并实现了文本驱动的面部表情合成系统。本系统可以应用于聋哑人辅助教学。

基于快速DGMM的随机提示文本的话者确认系统

研究了随机提示文本的话者确认技术中的几个关键技术，包括确认算法的训练和识别速度、话者确认文本和说话方式的选择、测试文本长度的选择、阈值的设定及话者语音的中长期变异的自适应算法．为提高训练和识别速度，该文提出了快速动态高斯混合话者模型，讨论了音素对话者确认系统的影响及测试文本长度对话者确认系统性能的影响．提出话者语音特性的中长期变异性的自适应增量学习的方法．同时文中详细地分析了一次和多次测试时话者的弃真率和取假率的关系，提出一种确定阈值的新方法．话者确认实验表明，快速的动态高斯模型的训练速度和识别速度比隐马尔柯夫模型快很多，并且两者的识别率相当，该文提出的阈值设定方法及话者语音特性的中长期变异性的自适应学习的方法十分有效．

基于知识的汉—英机器翻译系统的方案探讨

本文介绍了国内外汉-英机器翻译研究的历史和现状,分析了存在的问题,提出了建立基于知识的汉-英机器翻译系统的设想.系统采用独立分析、独立生成原则,利用知识库做为系统支持.本文详述了基于知识的独立分析过程,并提出了知识库管理系统的构思,对知识的定义、表示、内容、获取和管理做了进一步探讨,旨在建立工程化的受限领域的基于知识的汉-英机器翻译系统.

基于实体信息增强及多粒度融合的多文档摘要

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获事实性知识。该文提出了基于实体信息增强和多粒度融合的多文档摘要模型MGNIE,该方法将实体关系信息融入预训练模型ERNIE中,增强知识事实以获得多层语义信息,解决摘要生成的事实一致性问题,进而从多种粒度进行多文档层次结构的融合建模,以词信息、实体信息以及句子信息捕捉长文本信息摘要生成所需的关键信息点。该文设计的模型在国际标准评测数据集MultiNews上的实验证明,所提模型对比强基线模型效果和竞争力获得较大提升。

决策树的优化算法

决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层结点．提出的改进算法的时间复杂性与ＩＤ３相同，对于逻辑表达式的归纳，改进算法明显优于ＩＤ３．

决策树特征基因选择方法对SVM有效性的研究

基因芯片新兴生物技术为从分子水平上研究疾病的发病机理和临床疾病诊断提供了强有力的手段。其中特征基因选择是疾病模式识别诊断最重要的一个环节 ,但不同的特征基因选择方法往往影响疾病模式分类方法的效能。本研究针对这一问题 ,结合结肠癌基因表达谱数据分析 ,研究了递归决策树特征基因选择集成方法EFST ,对支持向量机 (SVM )模式分类器能力的影响。主要从特征基因选择前后分类器的性能、支持向量的吻合度、错分样本标识的吻合度、对样本均匀翻倍模式分类器的稳定性的影响等四个方面研究EFST特征选择算法对支持向量机模式分类方法的影响 ,同时考察了支持向量机模式分类器的泛化能力。结果表明 :基于决策树特征基因选择算法EFST明显地提高了支持向量机模式分类的效能 ,且支持向量机模式分类器具有很强的泛化能力。