摘要：在高辐射宇宙环境下,大量射线容易使航天计算机发生瞬态故障,导致程序出现控制流错误,而传统控制流错误检测算法存在运算复杂度高、具有滞后性和配置不灵活等缺点。为此,基于结构化标签提出一种可配置的控制流错误检测算法。算法使用2个标签,通过对基本块设计结构引入双指令环,解决块间滞后性的问题,实现基本块间和块内的控制流检测。实验结果表明,与同类算法相比,该算法在保证等效检错能力的情况下可使空间开销降低49.3%,时间开销降低17%~45.3%,故障覆盖率提高6.2%~8.6%。

摘要：针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,设计出一种新的PM2.5浓度预测模型——RFRP模型。同时,收集了西安市2013—2016年的历史气象数据,进行模型的有效性实验分析。实验结果表明,RFRP模型不仅能有效预测PM2.5浓度,还能在不影响预测精度的同时,较好地提升模型的运行效率,其平均运行时间为0.281 s,约为BP-NN(back propagation neural network,BP神经网络)预测模型的5.88%。