本发明公开了一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法，首先通过混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法针对高维模糊度降相关的计算效率，增强高维模糊度降相关的能 力。其次为了得到降相关能力较强的 Z 变换矩阵，所以在每一次 QR 分解变换过程中，变换系数矩阵要 获取较小的整数值，因此在每次下三角分解前先对模糊度协方差矩阵的行向量按内积大小进行升序排序， 而在上三角分解前先对矩阵的列向量按内积大小进行降序排列，由此求得的 Z 变换降相关性能更佳。最 后把算法正交变换过程中的取整运算移至在求 Z 矩阵时取整，可以避免算法迭代过程中反复取整而引起 的误差累积，解决算法发散的问题，从而进一步提高并行 LLL 算法的计算效率和稳定性。 

本成果针对空间目标的运动特征，通过研究目标距离徙动轨迹与 等效运动模型，构建了一个欠定的运动方程组，基于全局炳最优化准 则求解出目标运动参数，提出了一种全新的距离对准算法。实验结果 表明该算法具有较高的准确性，更重要的是，距离对准过程中不会引 入距离像随机偏移误差和高频相位误差，这也是应用大转角高分辨成 像方法的前提条件。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在

本发明提出了一种基于时间-能耗重要性比重的并行任务调度算 法，在满足时间和能耗的双重限制下，实现异构并行系统下任务所用 时间和能耗的权衡优化。本发明考虑到实际情况中任务受各种因素的 影响，执行时间不是固定且确定的，而是近似于正态分布，因此在确 定任务调度顺序时，不采用以往技术中使用执行时间平均值的方法， 而是将执行时间的平均值和方差同时考虑进来使用近似权重。在任务 分配阶段，同时考虑时间和能耗这两个性能指标，并能根据

在串联回路中，当电弧或放电现象发生时，对电流进行频谱分析，根据电流 的频谱特征变化来确定是否有电弧发生，提供预警信息或保护动作。为了防止在 开关的瞬间或受到其他脉冲电流的干扰造成电弧故障检测电路误动作，同时在频谱分析的基础上综合电弧时间长短等其他特性作为电弧故障的判据。系统的硬件 部分包含电流检测、滤波、故障特征提取等模块。软件部分包含信号采集、信号 处理、故障判别等模块，并综合时间等其他因素降低误报率，提高检测系统的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系统的适应性。主要成果包

在汽车热管理技术方面，从车辆角度，合理有效地对车辆的发动机，变 速器、冷却系统、空调系统、进气、排气系统进行热流的控制及利用，使各系统 在一个最佳的工作环境下高效地运行，达到节能减排的目的。

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上机管理 （1） 教学上课上机申请：指导老师使用机房的上机申请。对提交的申请可做新增、修改、删除的编辑，并可即时打印、生成EXCEL表格 （3）机房排课表导入，从学校EXCEL排课表中为指定机房导入排课基本信息，减少录入排课信息的工作量 （4）教学上课上机安排：正常教学安排上机实习排课表，其设置时间段与“第一周日期设置“有关 （5）教学上机课时查询：对计划内教学上机班级的课时情况查询 （6）教学分配机时：即个人机时分配 （7）教学机时扣除：可以扣除学生的上机时间 （8）教学机时批量分配：指对多班级、多用户进行批量机时的分配  (9)教学机时批量清除，对班级多用户批量清除机时  (10)教学上机机时管理：指根据设定的条件查询学生现有机时情况，可将查询到的记录进行分配、扣除、平衡机时等操作 财务管理：开户，存款，批量存款，其他收费，存款与机时修改，上机金额修改，转账，退款，批量退款，注销账户 设备管理：机房设备登记，设备类型登记，自动获取机器名登记，机房软件环境设置，机房设备监控、设备监控生成日志。 四：查询统计：学生情况查询，流水账查询，上机日报，收入明细日报，上级汇总、用户机时统计、机器使用率等查询统计的结果。 五：系统管理：用户设置，重置账号密码、修改密码、更改上机地点、系统锁定、系统数据的备份与还原等。 软件主要特色 （1）强大的教学管理功能，采用教学上机排课模式，而非预约方式，可快速生成排课表。可管理：教学课程、及业余开放情况，可以根据教学发起的教师申请记录选择或者时手动添加记录安排教学上机，课表自动生成； 可定义设置课节数、课节时间段、课节时间长短，以便于灵活的安排机房空余时间； （1） 在校园网上管理员可以通过监控管理端监控功能，查看各台电脑的使用情况，用户可以在监控端进行不定时的截图； 可实现网上预约管理，学生可在校园网访问了解机房安排情况，提前预约机房上机或上课，可以单独预约或整体预约；  (3)智能识别上课和业余上机，自行管理，能够根据时段、设备情况、地点、身份设定不同的费率；上机监控： (4)查看机房上机情况，正在上机人数、空闲机器以及机房资源利用等； (5)用户设置：管理和设置用户权限，权限要求可以自由分配； 收费设置：分机房、分时段、分机器设置机房收费标准。可以在总控端完成所有机房的费率设置；远程监控：远程关机，远程重新启动，远程截屏，消息发送，ip管理等； 网段管理: 管理跨校区、跨网段，突破IP网段限制，多机房统一管理； (6)能处理突然断电等异常情况。效能评估，可对机房以及对机房的每台电脑进行使用效率分析，对学生的上课考勤情况进行分析；上网管理功能。 (7)指定阅览或实习的所需运行的软件，禁止U盘、光驱等杜绝用户随意拷贝，记录每台客户机浏览过的网址，保存上网记录，可随时查询，记录每台客户机所运行的程序，保存程序运行记录，(8)可随时查询，远程监控屏幕，可随时远程查看读者当前屏幕并加以保存，进程痕迹监控，在管理机上可以随时查询所有机房所有计算机的进程并能选择结束进程，系统信息痕迹监控，在管理机上可以随时查询读者计算机硬件信息并加以保存；

智能题库系统支持学校自主命题，能帮助教师解决命题难、出卷难等问题，提高命题质量和工作效率。智能题库系统以经典测量理论（CTT）、项目反应理论（IRT）为理论基础，试题经过学生考试后，通过教学质量监测与评价系统算出试题CTT值、IRT值，并反馈给智能题库系统。智慧分辨试题质量，择优筛劣收题简易快捷：支持word批量导入试题细致化命题：支持按照知识点、难易程度、学科能力、区分度、教材大纲、题型等指标属性命题多样化组卷：人工组卷、指标组卷、智能组卷、套卷组卷智能反馈：系统智能反推试题属性，分辨试题质量，择优筛劣（人工+智能）Word智能化分析：支持在线拆题，适应广泛模板人性化模板：针对不同地区的试卷样式，可定义不同的试卷模板科学决策：多维度统计分析，辅助决策更科学大容量大负载：2000000+试题，2000+用户同时在线组卷

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