AHP-Fuzzy在仿真系统可信度综合评价中的应用

该文在介绍层次分析法（AHP）和模糊评价（Fuzzy）两种系统评价理论和方法的基础上,把两种方法结合起来,对仿真系统可信度评价进行分析。根据仿真系统可信度的特点,从概念模型、仿真模型、软件模型、结果分析等因素出发,建立系统可信度评价指标体系。通过计算影响仿真系统可信度评价的各因素权重,并应用AHP—Fuzzy来评价系统可信度,进而提出了多级综合评价方法。实例证明,该方法具有两种方法的优点,而且能较好地保证评价结果的客观性。     

光流场算法中优化图像梯度数据可信度方法

基于梯度方法的光流场算法中,迭代次数需要足够大才能使运动物体边界数据扩散到灰度平坦的区域,计算量大,精度不高。在光流迭代方程中,梯度数据的精确度与可信度对光流计算的结果有直接的影响。对这一问题,应用Hessian矩阵判别、高斯滤波标准差修正、均值模板修正和多帧图像对比等四种方法可以有效地处理图像梯度数据,并不断修正,以提高梯度数据的可信度。这些方法通过防止运动物体边界梯度数据向邻域内盲目扩散,增加扩散的方向性,从而提高光流场计算精度和收敛速度。     

一种可信度动态调节的RBAC策略模型

在基于角色的访问控制（RBAC）策略中,用户的身份识别口令可能会因为意外泄露或者他人盗取而使数据信息不安全,因此需对访问过程中的用户行为实施控制。提出了一种可信度动态调节的RBAC策略模型。该模型将可信计算技术与访问控制策略有机地结合,采用层次分析法对系统可信度进行评估;通过引入动态调节可信度,将用户的可信度作为系统在进行用户角色指派时的依据。实验将此模型应用于数据库环境中仿真,结果表明,该策略模型通过实施层层可信的访问控制,最终有效地提高了数据库访问的安全性。     

一种任务机仿真系统可信度研究方法

研究航电优化控制系统,针对目前综合航电火控系统提高研发质量的要求,在研究中大多只选取单个静态点数据来计算可信度值,不能较好体现系统可信度全貌的现状,采用了综合航电任务机仿真系统的评估方法.根据 VV&A 思想给出了综合航电任务机仿真系统可信度评估流程,从功能角度划分了可信度研究层次,建立了研究模型,并综合运用相似理论和模糊数学方法,提出了新的可信度计算公式,应用最小二乘法对动态变化数据进行拟合得到可信度值变化曲线.用改进方法对任务机连续计算投放点(CCRP)水平轰炸模型进行了仿真评估.结果表明,改进方法指挥战斗效果好,为任务机仿真系统可信度研究提供了一种较好的途径.     

基于可信度的层次化评估模型

可信网络连接是面对传统的网络信息安全系统的不足而提出的,采取了主动的防御保护措施。可信度的评估是可信网络的一个重要环节,提出了基于可信度的层次化评估模型,将可信度按照不同的影响因素进行分层,并使用层次分析法（AHP）对可信度进行量化分析。首先建立可信度的层次化评估模型,然后对提出的可信度层次评估模型进行量化分析,最终经过分析计算出各因素对可信度的具体影响数值。根据数值分析,对可信度进行评估。     

基于AHP算法的仿真可信度模型的探讨研究

提出了一种引入层次分析法来解决复杂系统仿真可信度计算问题的新思想:对复杂仿真系统进行功能层次分解,通过对其各层功能模块的相对重要性进行两两比较构造出判断矩阵,并对各层元素的权重进行排序和一致性检验,最后得到各层功能模块的可信度相对于系统可信度的组合权重。基于这一思想,建立了基于AHP的可信度评估算法模型,为科学地解决可信度评估问题提供了一种新的思路。     

基于自适应动态规划和梯度下降法的自适应最优输出调节

当设计前馈-反馈控制器来实现连续时间线性系统的自适应最优输出调节时,往往需要依赖调节器方程的解,然而在系统动态不确定的前提下,获得这个方程的解一般非常困难.现有的自适应最优输出调节方法从选取调节方程解的基矩阵出发,通过在线数据学习每个基矩阵所对应的权重.但是,当被控对象或外部系统阶数过高时,这种方法的计算复杂度亦非常高.对此,提出一种新的无模型方法来实现闭环系统的自适应最优输出调节,调节器方程的解由梯度下降法逼近.需要指出的是,该方法通过在线数据而不是模型信息来获得梯度.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于SV2的汽车乘员约束系统仿真模型 可信度验证系统

针对汽车乘员约束系统仿真模型的可信度验证需要大量重复的数据处理和结果分析的问题,基于可信度验证系统（system of verification and validation, SV2）,将100%正碰、40%偏置碰和侧碰工况的分析流程固化,开发汽车乘员约束系统仿真模型可信度验证系统。对100%正碰工况进行试验验证,结果表明：新开发的仿真模型可信度验证系统对模型可信度验证能够提高90%的工作效率,自动生成分析报告,为仿真工程师提供模型改善建议。     

复杂仿真系统可信度评估框架研究

关于复杂仿真系统VV&A可信度评估问题,模型可信度层次结构的划分和仿真过程不同阶段对应模型可信度之间的依赖关系,底层模型单元的可信度的确定方法各不同。通过采用贝叶斯网的概念与方法,对复杂建模与仿真系统全生命周期过程的可信度评估框架进行了研究。贝叶斯网的结构可以描述开发过程的每一阶段模型的层次结构以及不同开发阶段对应模型的可信度的依赖关系;节点变量的主观概率值是模型的可信度。通过分析和验证,表明贝叶斯网的可信度评估框架与方法,不但合理、正确而且有效。     

改进的PKI可信度模型

为提高证书依赖方(Relying Party)对证书持有者(Subscriber)信任评价的准确度,提出一种改进的PKI可信度模型.通过引入密钥安全期和优化不可信因子,严格区分证书可信度和私钥可信度,提出对应的计算公式,并给出组合密钥可信度和平均密钥可信度的计算方法.针对单级CA信任模型,推导出平均证书可信度和平均私钥可信度.该模型将影响密钥可信度的多个关键因素统一体现在单个计算公式中,不仅能够适应多种PKI信任模型,同时为提高证书持有者信任评价的准确度提供计算依据.     

A dependability model for TMR system

Much research has been done on the dependability evaluation of computer systems. However, much of this is gone no further than study of the fault coverage of such systems, with little focus on the relationship between fault coverage and overall system dependability. In this paper, a Markovian dependability model for triple-modular-redundancy (TMR) system is presented. Having fully considered the effects of fault coverage, working time, and constant failure rate of single module on the dependability of the target TMR system, the model is built based on the stepwise degradation strategy. Through the model, the relationship between the fault coverage and the dependability of the system is determined. What is more, the dependability of the system can be dynamically and precisely predicted at any given time with the fault coverage set. This will be of much benefit for the dependability evaluation and improvement, and be helpful for the system design and maintenance.     

基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型

对于运行在开放、动态、难控的互联网环境的网构软件,其可信性评估是一个重要课题,但目前大量研究中可信性计算多是基于黑盒的,没有深入考虑系统结构,且评价指标过于单一.因此,提出了一个基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型.该模型通过对网构软件进行结构分析,根据其结构模式,建立多层的网构软件可信性评估指标体系.基于贝叶斯网络采用自底向上逐层分析计算的方法,对网构软件的各组成实体及其系统整体的多方面可信性指标进行评估,形成统一的可信性结果,并使用客观数据对其进行修正.实验证明,该模型可以明确、客观地对网构软件的可信性进行评估,并能够对网构软件的设计、开发和部署提供帮助.     

光导纤维拉丝过程自校正控制系统

本文讨论光导纤维拉丝过程自校正控制系统的设计与实现。根据系统的设计目标和拉丝过程的动态特性,提出了基于输出预报的极点配置自校正控制算法。该算法在微机系统上使用FORTRAN77语言和汇编语言实现,并得到成功的应用。     

分散自校正控制算法及其全局收敛性分析

本文基于分散控制和自校正控制的思想，提出一种大系统分散自校正控制算法，在研究某个子系统时，把其它子系统的影响等价为可测干扰，对各子系统采用本文提出的多变量自校正控制算法，从而实现大系统的整体控制，仿真结果表明对大系统采用分散自校正控制是行之有效的。算法的全局收敛性和参数估计强相容性也得到了证明。     

Convergence of self-tuning Riccati equation with correlated noises

For the linear discrete time-invariant stochastic system with correlated noises,and with unknown model parameters and noise statistics,substituting the online consistent estimators of the model paramet...     

基于云模型的可信性评估模型*

软件应用领域极度扩展,促使软件可信问题被高度重视,但量化的软件可信性评估却是可信问题研究的难点。针对软件可信性量化问题,提出了基于云模型的可信性评估模型。以REST表述性状态转移超媒体分布式架构为背景,根据云模型理论定义了其组成构件的信任云以及系统综合信任云,用于评估构件的可信性和系统的可信性。从四个层面,探讨软件可信问题,以可信基础参数获取作为最底层输入,进而生成云模型,合并云模型,最终进入可信评估应用层面。实验结果表明,基于云模型的可信性评估模型是有效实用的,在可信度的不确定性方面增加了评估的灵活性。     

An evaluation model for dependability of Internet-scale software on basis of Bayesian Networks and trustworthiness

Internet-scale software becomes more and more important as a mode to construct software systems when Internet is developing rapidly. Internet-scale software comprises a set of widely distributed software entities which are running in open, dynamic and uncontrollable Internet environment. There are several aspects impacting dependability of Internet-scale software, such as technical, organizational, decisional and human aspects. It is very important to evaluate dependability of Internet-scale software by integrating all the aspects and analyzing system architecture from the most foundational elements. However, it is lack of such an evaluation model. An evaluation model of dependability for Internet-scale software on the basis of Bayesian Networks is proposed in this paper. The structure of Internet-scale software is analyzed. An evaluating system of dependability for Internet-scale software is established. It includes static metrics, dynamic metrics, prior metrics and correction metrics. A process of trust attenuation based on assessment is proposed to integrate subjective trust factors and objective dependability factors which impact on system quality. In this paper, a Bayesian Network is build according to the structure analysis. A bottom-up method that use Bayesian reasoning to analyses and calculate entity dependability and integration dependability layer by layer is described. A unified dependability of the whole system is worked out and is corrected by objective data. The analysis of experiment in a real system proves that the model in this paper is capable of evaluating the dependability of Internet-scale software clearly and objectively. Moreover, it offers effective help to the design, development, deployment and assessment of Internet-scale software.     

基于AADL的IoP系统可靠性评估方法

人联网（IoP）系统的架构复杂且存在海量、实时变化的数据,使得基于IoP系统的可靠性分析变得十分困难,目前仍缺乏一种健全的基于IoP系统的可靠性建模及评估方法。提出一种新型的IoP系统可靠性评估方法,利用AADL及其附件语言对IoP系统进行可靠性建模,并基于该模型从定性角度评估系统故障的根本原因和风险。此外,结合Ocarina模型转换技术提出一种基于连续时间马尔科夫链（CTMC）的定量评估算法,将AADL可靠性模型转换为CTMC模型,实现对系统动态、实时等特性的评估。在此基础上,设计一个IoP系统通用模型,并以此为案例验证所提方法的可行性。实验结果表明,该方法不仅能对IoP系统建模,而且能自动、准确地对其进行可靠性分析,具有良好的应用价值。     

基于可信度的关键实时集群系统设计

该文以一个指挥控制实时集群系统为例,介绍系统采取的以长期不间断运行为目标的可信度措施;建立定性的可信度PETRI-NET模型和可维护性树以说明系统在生命周期内的运行过程;最后评估系统不间断运行的可信度指标。     

基于专家知识的分层启发式自校正动态矩阵控制

本文提出一种基于专家知识的分层启发式自校正动态矩阵控制算法,其上层基于实时输出偏差和内模误差确定校正的策略,下层则根据模型失配的情况,采用带有模型辨识自校正或启发式自校正的动态矩阵控制,这种算法集人的调查经验和传统的辨识校正法于一体,改善了闭环系统在模型失配情况下的动态响应。