RTL综合中变量赋值语句的综合方法

变量是VHDL语言中顺序语句的一个特征。从分析变量的作用出发，论述RTL综合中变量赋值语句的综合方法及其相应依据；同时提出一种用于对变量赋值语句进行综合的数据结构－－变量关联链表（VAL），及以此数据结构为基础的变量赋值语句的综合方法。最后给出采用VAL对变量赋值语句进行综合的实验结果。     

Verilog语义的ASM表示方法研究

使用抽象状态机模型（ASM）对Verilog的语义进行研究，给出各类赋值语句和延迟/事件控制结构的形式定义。以此为基础与VHDL进行对比，说明各种赋值语句和延迟/事件控制结构向VHDL的转换方法以及二者在转换前后的差异。     

VHDL语言中配置语句的使用探讨

配置是VHDL语言的一个基本设计单元,用来为设计实体指定综合或仿真时采用的结构体。论文结合教学实际讨论了VHDL语言中配置语句的常用的三种用法：默认配置、元件配置和结构配置。论文首先论述了每种配置语句的格式,然后以数字电路中的半加器和全加器的VHDL描述为例,说明每种配置语句格式的使用方法。最后对论文内容进行归纳并得出几点结论。论文对VHDL语言教学及基于VHDL层次化电路设计都具有一定的指导意义。     

VHDL语言中配置语句的使用探讨

配置是VHDL语言的一个基本设计单元,用来为设计实体指定综合或仿真时采用的结构体。论文结合教学实际讨论了VHDL语言中配置语句的常用的三种用法:默认配置、元件配置和结构配置。论文首先论述了每种配置语句的格式,然后以数字电路中的半加器和全加器的VHDL描述为例,说明每种配置语句格式的使用方法。最后对论文内容进行归纳并得出几点结论。论文对VHDL语言教学及基于VHDL层次化电路设计都具有一定的指导意义。     

浅谈C语言if语句的教学

C语言一共有三种基本结构,分别为顺序结构、选择结构、循环结构,其中选择结构又称为分支结构,它根据给定的条件是否成立选择接下来执行什么动作,在C语言中,有if语句和switch语句这两种控制语句可以实现上述的判断选择功能。通过几年的C语言教学,我发现其中if语句的学习是不少学生学习C语言的一个"瓶颈",原因主要有以下两点:(1)对if语句两种基本形式的格式掌握不好,含义的理解不够深刻,不知道什么时候该用第一种基本形式,什么时候该用第二种基本形式;(2)由于if语句的嵌套形式多变,使用灵活,使用if语句的嵌套时,学生容易逻辑混乱,层次不清,配对不明。所以,本文将重点就if语句的教学进行讨论。     

PASCAL语言程序设计讲座(二) 第三章 分支结构

前一章我们已介绍了顺序结构的程序段以及赋值语句和读、写语句的用法。在顺序结构的程序段中,各语句是按书写的顺序逐条执行的。程序的实际流程是确定的,没有选择的余地。然而,实际问题常常要求根据某些判断结果来选取程序的实际执行的流程,这就在流程图中出现了所谓“分支”。在PASCAL语言中,实现分支功能的语句主要有IF语句和CASE语句。本章将通过介绍这些语句来阐明具有分支结构的程序段的构成和用途。此外,本章还将简述实现无条件转移的GOTO语句。在PC-PASCAL中还扩充了一些具有分支功能的语句,如BREAK语句和CYCLE语句等,由于它们与循环结构的程序段联系较密切,因此我们在下一章中再作讨论。     

高级综合中VHDL描述向Petri网转换方法的研究

提出一种基于执行路径的Petri网生成算法,该算法提取VHDL源描述中的功能和时序信息,生成与源描述完全等价的Petri网结构．算法采用条件树结构保存条件,语句执行条件和Petri网迁移条件都依据条件树生成．生成的Petri网能够准确地保存源描述中的I／O时序信息,形成调度过程中I／O操作处理的基础．从该结构出发,能够方便地实现各种I／O模式的调度。     

用于SQL注入检测的语句块摘要树模型

SQL注入具有危害性大而实施简单的特点,目前已经成为危害网络信息安全的主要攻击方法之一。本文提出一个用于SQL注入检测的语句块摘要树模型,定义抽象SQL语句、语句块和反映应用系统功能的语句块摘要树,给出该树的生成算法和基于该树的SQL注入检测算法,将检测纳入到应用系统执行的SQL语句序列上下文中,提高了检测的准确性,降低了误报率。实验表明,基于语句块摘要树模型实现SQL注入检测的中间件对系统性能影响很小,说明了模型的有效性和可行性。     

用VHDL语言设计流水操作

在介绍了VHDL语言的基本特点和流水线的概念之后,简要叙述了如何使用单赋值代码开发算法的并发性,以获得其流水结构,以便进行电路设计。最后,举例说明了用VHDL语言设计流水结构的一般步骤及在实际工作中的应用。     

并行程序验证的调度策略

针对形式化程序验证中的并行调度问题,提出了基于依赖集的算法。通过引入依赖图和依赖集概念,以形式化方式描述程序语句间的依赖关系,然后给出了从语法分析树构造依赖图和依赖集的算法;最后在此基础上设计了并行调度算法并应用于计算机辅助程序验证系统。实验结果表明,该方法具有较高的并行效率。     

Incremental parsing without a parser

This article describes an algorithm for incremental parsing of expressions in the context of syntax-directed editors for programming languages. Since a syntax-directed editor represents programs as trees and statements and expressions as nodes in trees, making minor modifications in an expression can be difficult. Consider, for example, changing a “ + ” operator to a “1” operator or adding a short subexpression at a syntactically but not structurally correct position, such as inserting “) 1 (d“ at the # mark in” (a + b # + c)”. To make these changes in a typical syntax-directed editor, the user must understand the tree structure and type a number of tree-oriented construction and manipulation commands. This article describes an algorithm that allows the user to think in terms of the syntax of the expression as it is displayed on the screen (in infix notation) rather than in terms of its internal representation (which is effectively prefix), while maintaining the benefits of syntax-directed editing. This algorithm is significantly different from other incremental parsing algorithms in that it does not involve modifications to a traditional parsing algorithm or the overhead of maintaining a parser stack or any data structure other than the syntax tree. Instead, the algorithm applies tree transformations, in real-time as each token is inserted or deleted, to maintain a correct syntax tree.     

基于决策分类熵的决策树构造算法及应用

为了更好地完成金融数据集上的分类挖掘任务,以粗糙集理论为基础提出决策分类熵的概念,进而以属性的决策分类熵为属性分裂度量提出基于决策分类熵的决策树构造算法,并针对过拟合问题提出一种抑制参数来实现树规模的良好控制。实例分析及金融数据集上的实验表明：相比经典的C4.5决策树算法,新算法能够较好地克服其缺点和不足,构建更优的决策树,能够更好地完成分类任务。     

一种基于FP_Tree算法的决策树构造方法

针对大规模训练元组决策树构造效率较低的问题,提出一种改进的决策树构造方法。该方法利用FP_Tree算法,比采用经典Apriori算法节省了更多内存开销。使用FP_Tree路径替代经典算法中训练元组的分裂计算,得到与原算法相同的决策树模型。实验结果证明,改进后的方法具有良好性能。     

不确定数据的决策树分类算法

经典决策树算法不能处理树构建和分类过程中的不确定数据。针对这一局限,将可用于不确定数据表达的证据理论与决策树分类算法相结合,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中。为避免在决策树构建过程中出现组合爆炸问题,引入新的测量算子和聚集算子,提出了D-S证据理论决策树分类算法。实验结果表明,D-S证据理论决策树分类算法能有效地对不确定数据进行分类,有较好的分类准确度,并能有效避免组合爆炸。     

Maintenance of fast updated frequent pattern trees for record deletion

The Frequent-Pattern-tree (FP tree) is an efficient data structure for association-rule mining without generation of candidate itemsets. It was used to represent a database into a tree structure which stored only frequent items. It, however, needed to process all transactions in a batch way. In the past, Hong et al. thus proposed an efficient incremental mining algorithm for handling newly inserted transactions. In addition to record insertion, record deletion from databases is also commonly seen in real-applications. In this paper, we thus attempt to modify the FP-tree construction algorithm for efficiently handling deletion of records. A fast updated FP-tree (FUFP-tree) structure is used, which makes the tree update process become easier. An FUFP-tree maintenance algorithm for the deletion of records is also proposed for reducing the execution time in reconstructing the tree when records are deleted. Experimental results also show that the proposed FUFP-tree maintenance algorithm for deletion of records runs faster than the batch FP-tree construction algorithm for handling deleted records and generates nearly the same tree structure as the FP-tree algorithm. The proposed approach can thus achieve a good trade-off between execution time and tree complexity.     

基于模拟退火方法的多级时钟树的构建

在时钟布线中，时钟信号和时钟偏差对电路性能的影响越来越明显。针对传统的时钟网络拓扑生成算法存在的不足，提出了时钟二叉树的“多级”模型并设计了基于模拟退火方法的时钟二叉树形成算法。用该算法对随机测试例子和标准标杆测试例子的测试中发现，较之传统的启发式算法，该算法能产生更好的测试结果。     

控制系统故障树自动建造方法的研究

在对建树过程进行规范化描述的基础上,阐述了控制系统中反馈、前馈、分流和汇流 等复杂结构在多状态故障树自动建造中的识别及处理算法.在此基础上形成的专家系统软 件,可直接利用已有部件模型库,按指定顶事件状态自动生成故障树,节约了人力和时间,对 FTA技术的推广有一定促进作用.     

一种基于多维节点属性层次聚类的应用层组播生成树算法

为提高应用层组播生成树的稳定性和效率,提出一种基于多维节点属性层次聚类应用层组播生成树算法。针对应用多维属性定义节点稳定性存在的困难,算法根据节点多维属性计算稳定性相似度,按相似度阈值进行层次聚类,建立分层结构,并在分层结构的基础上通过最小生成树算法提高组播生成树效率。实验模拟表明,算法能有效改善组播树的非稳态结构,同时也能保证通信性能。