摘要：轨道交通系统是当今社会中交通运力的主要承载系统,对安全性有极高的要求。轨道交通系统的多个组件由于直接暴露在环境中,受多种外界因素影响,易出现故障。这些故障可能会导致列车延误、乘客滞留、服务暂停,甚至是灾难性的生命或资产损失。因此,需要设计针对轨道交通系统的实时故障检测方案,进而才能采取有效的维护措施。不同于基于传统的机器学习(Machine Learning,ML)的故障检测工作,本研究采用中文双向编码器表示转换器(Bidirectional Encoder Representation from Transformer,BERT)深度学习(Deep Learing,DL)模型进行实时的智能故障检测。该模型能够在处理故障检测任务时获取双向上下文的理解,从而更准确地捕捉句子中的语义关系,使得其对故障描述的理解更为精准。BERT的训练需要大量的数据支持,而轨道交通领域中存在多个运营商,它们各自持有独立的故障检测数据。由于数据的保密性,这些数据无法进行共享,从而限制了模型的训练,故采用了联邦边云计算方法,允许多个运营商在保持数据隐私的前提下共同训练BERT模型。联邦学习结合边云计算方法,在本地对轨道交通各运营商的数据进行初步处理,然后将汇总后的梯度上传至云端进行模型训练,最终将训练得到的模型参数发送回各边缘设备,实现模型的更新。研究结果表明,采用联邦边云计算方法进行BERT模型训练,在轨道交通领域的故障检测任务中优于目前已有的先进方案。这一方法在解决数据保密性问题的同时,有效提升了轨道交通故障检测的准确性与可靠性。

摘要：分析气象数值预报业务系统的特点,引入工作流思想,从业务流程定义、引擎系统、监控系统等方面设计并实现气象高性能计算用户环境。扩展各种关系依赖和流程语义,设计基于shell适配器的引擎系统和基于插入式组件的监控系统,从而增强系统的灵活性和适应性,在气象高性能计算用户环境中得到较好应用。

摘要：利用Ueno台风风场模型构建了1211、1214、1215号台风风场,并以此作为驱动WAVEWATCH-III海浪模式的外界强迫场,计算得出了对应的台风浪场,通过与浮标观测资料对比分析,有效波高相关性均达80%及以上,模拟结果较为理想,可有效弥补现场观测资料的不足,为海洋工程设计以及防灾减灾提供技术保障。

摘要：利用T63L9全球谱模式对制作集合预报的增长模繁殖法(BGM)在热带地区的适用性进行研究,分析了在热带地区扰动增长的机理。设计与物理过程、积云对流参数化方案及湿物理过程有关的3个敏感性试验及1个控制试验。为了讨论不同物理过程对BGM生成扰动的影响,定义扰动动能变化率对试验结果进行分析。结果表明:在热带地区积云对流强盛区内风场扰动能够快速增长。扰动增长机制在热带地区与中高纬地区有本质区别,热带地区扰动的发展主要受物理过程的作用,其中模式积云对流及湿物理过程对扰动中快速增长的部分起着至关重要的作用。中高纬地区扰动发展与背景场的斜压不稳定有关。

摘要：随着集成电路工艺的不断进步,微处理器的软错误问题日益突出.体系结构弱点因子AVF(architectural vulnerability factor)作为可靠性评估指标之一,常用于软错误的评估.AVF在程序执行过程中呈现明显的动态变化特性,使得基于AVF预测的动态容错管理技术成为当前软错误研究领域的热门课题.即根据AVF的变化来动态选择是否对微处理器部件进行容错设计,从而在满足软错误可靠性要求的前提下尽量降低容错技术的开销.因此,基于L2 Cache AVF的动态特性研究,提出使用贝叶斯累加树模型BART(Bayesian additive regression trees)对L2 Cache AVF进行准确预测,并使用块搜索(bump hunting)技术来提取由少数几个性能参数组成的、对具有高L2 Cache AVF的执行阶段进行判定的规则,从而实现了对L2 Cache AVF的快速有效预测.

摘要：精度是北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)服务指标体系的重要内容.给出了北斗卫星导航系统精度指标的含义及精度指标的评估方法,利用实测数据分析了北斗系统实际实现的精度指标,并将其与GPS系统实际实现的精度指标作比较分析.DOP(几何精度因子)值由卫星导航系统空间星座分布决定,是影响用户定位授时精度的重要因素,比较了北斗与GPS在中国区域DOP值分布的差异.GPS系统PDOP(定位几何精度因子)分布均匀,随用户经度和纬度变化不大,在1.0–2.0之间.而受混合星座影响,北斗系统PDOP分布随着测站经度和纬度变化较大,变化范围为1.5–5.0;且随测站纬度增加而变大,由中心经度(东经118?)向两侧不断变大.对于影响用户等效距离误差的空间信号精度进行了比较分析.利用IGS(国际GNSS服务组织)提供的事后精密轨道、激光跟踪数据和北斗双向时频传递测量的卫星钟差评估了北斗基本导航电文的精度.结果表明:北斗IGSO(倾斜地球同步轨道)卫星和MEO(中轨道)卫星轨道径向误差约为0.5 m,大于GPS卫星轨道小于0.2 m的径向误差.北斗GEO(地球同步轨道)卫星激光残差约为65 cm,IGSO卫星和MEO卫星激光残差约为50 cm.受卫星钟差数据龄期影响,MEO卫星钟差参数误差明显大于IGSO卫星和GEO卫星,约为0.80 m.最后,采用MGEX(多GNSS系统试验项目)多模接收机进行了定位试验,分析了北斗系统和GPS在定位精度上的差异.结果表明:受星座构型影响,北斗卫星导航系统定位精度与GPS系统定位精度相比有所差异,但满足水平定位精度优于10 m、高程定位精度优于10 m的设计要求,双系统组合定位精度好于单一系统定位精度.

摘要：许多业务应用系统将数据以约定格式存放在文件中,通过文件传输实现远距离业务数据传送和处理。通过分析该类业务应用系统存在的安全威胁,本文首次提出了一种可扩展的格式化文件内容检查方法,设计并实现了格式化文件内容检查的原型系统FFC-CIS。FFC-CIS使用正则表达式构造内容格式模板,在业务系统的数据处理之前实现文件内容的安全检查,很好地消除了数据文件被恶意篡改、非法文件传递等安全威胁。为了使内容格式模板的构建快速而便捷,本文还给出了一个基于字符串近似匹配技术的内容格式模板自动生成方法。

摘要：对于遵循高层体系结构(HLA)标准构建的分布式虚拟环境(DVE),时间管理服务的性能将直接影响分布式仿真的效率和正确性。目前的时间管理服务实现了两种消息排序机制:接收序和时戳序。接收序对消息按其接收顺序进行处理,实时性高,但无法正确处理接收顺序与产生顺序相违背的消息;时戳序通常指保守时戳序机制,能对消息按其产生的时间顺序进行处理,但时间开销较大,难以到达DVE的实时性要求。因此,本文以分布式中间件的方式为DVE设计实现了一种因果消息序时间管理服务,提供符合HLA标准的程序接口,使分布式仿真应用在不改变原有调用接口的情况下,能够通过中间件对消息实现因果序时间管理。实验表明,使用该中间件可以有效维护消息的处理顺序,同时时间开销小,能够较好地满足DVE的实时性要求。

摘要：气象卫星和雷达资料的数据文件往往达到几十兆甚至上千兆字节,根据扩展名对文件进行分类仅是一种约定俗成,不具备基于数据特征的属性,因而在一定程度上缺乏可靠性。通过统计分析可得到典型气象数据的一些编码特性,但若对全文件进行值谱分析,效率低,因此需要研究快速准确的大文件分类识别方法。在研究已有文件分类方法的基础上,分析研究典型气象数据的字节值频率分布统计特征,作为分类的特征参数;采用自相似理论,自适应确定文件的截取长度和截取原点,提出了最小特征文件块指纹模型,设计了基于自相似的大数据文件快速识别算法。实验表明该算法在保证数据类型识别的查准率和查全率的基础上,大幅度减少了大文件数据分类的时间。

摘要：MOS预报最优子集模型,通过消除数值模式系统性误差,可最大程度地提高其预报技巧。为了建立Nave Bayes降水最优模型,利用2008 2011年T511数值预报产品和单站观测资料,对介休、运城、丰宁3个站Nave Bayes降水概率分级预报模型进行研究。通过设计恰当的适应度函数,提出了一种用遗传算法搜寻Nave Bayes模型最优子集的计算方案,得到了3个站的最优子集模型。结果表明:最优子集的拟合效果明显高于普通初始子集,能够显著提升数值模式在单站的预报技巧。最优子集模型主要通过降低数值模式空报率提高单站晴雨、小雨预报效果,通过小幅提高正确次数和降低空报次数改善对中雨预报效果。