基于系统中心本体的分层抽象模型

本体类分层关系的确定,使得能够利用不同抽象度本体类之间的抽象映射自动构建物理世界的分层模型。根据本体类型的不同将已有的本体类定义为对象本体类(Object based Ontology Class),并对流片段(Flow Fragment)的概念加以扩展,提出以系统为中心的流本体类(Flow-based Ontology Class)的概念。定义了流片段的行为不可区分性,从两个不同的方向讨论了流本体类的分层表示:一是对构成流本体类的流片段的不同抽象度分层扩展;二是对构成流本体类的不可区分的流片段的合并分层扩展。给出了流本体类的分层过程,定义了系统级的映射关系,即流片段之间的抽象映射,指出该映射为基于系统中心本体的模型抽象分层过程提供了直接的转换运算。并且,流本体类的分层关系的确定也为基于系统中心本体的模型设计任务提供了可共享和重用的机制。     

基于分层模型的网络安全策略逐级求精算法

基于策略的安全防护技术是当前网络安全研究的重点之一,但其中的抽象策略求精问题一直没有得到很好解决,从而导致基于策略的安全应用需要人工干预配置策略.本文基于安全策略的分层管理模型,提出了一个集目标求精和实体求精为一体的安全策略逐级求精算法.该算法首先通过目标求精将抽象策略转化为系统应执行的安全行为,然后通过实体求精确定安全行为的执行环境,从而将抽象策略转化为系统可理解和可执行的操作规则,解决了策略求精问题.     

基于模糊分层SDG模型的故障推理方法

针对传统 SDG 模型诊断方法存在的诊断分辨率低、速度慢、效率低等不足,提出了一种基于模糊分层SDG模型的故障推理方法. 首先建立系统的SDG模型,并进行分层;再利用模糊变量表示节点变量,用条件概率表表达节点间的定性因果关系;最后利用贝叶斯推理和回溯搜索找出故障源候选集,并对候选解进行排序. 应用提出的方法,进行了某型号航空发动机燃油调节系统故障诊断,结果表明该方法能够提高诊断的分辨率和效率,诊断结果准确而且完备.     

关于智能诊断中模型的构建和应用

在基于模型的诊断中,模型起着关键性的作用,模型的质量直接影响诊断的准确度和诊断的效率.因此诊断模型也成为人工智能研究青普遍关注的热点问题。长文对基于模型的诊断方法和该领域的最新研究成果做了全面的综述,重点介绍了构建诊断模型方面的研究成果,其中包括分级结构抽象方法、基于状态转换的历程重构方法、依赖于任务的定量抽象方法以及利用过程代数的描述方法等。此外,本文还对诊断模型的构建的研究提出了自己的观点和建议。     

开源框架下Web应用分层的设计与实现

探讨了对Web应用进行合理分层的一种高效方法,介绍了2种优秀的开源框架Struts2、Ibatis,应用它们作为分层模型的基础,设计了一种高效的开发Web应用的分层模型.阐述了基于这种分层模型设计和实现的一个系统,说明了利用这种模型开发Web应用能简化并行开发过程,缩短开发周期,使得构建出来的系统具有良好的健壮性、可维护性、可扩展性和可重用性.     

一种测控软件开发过程分层质量管理的方法

结合复杂系统测控软件特点,总结了一种分层质量管理的结构模式和基于技术分层模型的质量管理方法,并在实际系统测控软件中应用验证。实际应用验证表明了该方法的可行性。     

分层的基于身份签名的研究综述*

为了提高基于身份的密码系统的效率,提出了分层的基于身份的密码系统。分层的基于身份的签名是其重要组成部分。首先叙述了分层的基于身份的签名的定义和安全模型;然后分析了几个分层的基于身份的签名方案的构造方法、安全性和执行效率;最后指出了其下一步的研究方向。     

网格资源管理系统模型研究

本文介绍了网格资源管理系统的三种模型:分层模型、抽象所有者模型和计算经济模型及其在网格计算系统中的应用。     

基于中心型TSK模糊模型的分层模糊系统

模糊系统随着输入维数的增加,其中模糊规则和辨识参数的数量将按指数级增长,针对这一问题,采用分层模糊系统是一种很好的解决方法,但分层模糊系统中各层的辨识变量没有明确的物理含义,无法进行合理的模糊化设计和解释。基于一种分层模糊系统,引用中心性TSK模糊系统思想,从而构造了一种新型的模糊系统。这种新型模糊系统保留了分层模糊系统的结构优势,极大地减少了模糊系统的模糊规则数量和辨识参数数量,又能对用到的内部参数进行很好的解释。并通过实例仿真表明基于中心型TSK模糊模型的分层模糊系统具有较好的逼近性能和更简单的结构。     

卫星电源系统的有向图分层诊断方法

在卫星电源故障诊断问题的研究中,针对系统的知识获取难问题,提出了一种将有向图和CLIPS专家系统相结合的分层诊断方法。这种方法利用有向图知识描述容易和CLIPS推理引擎快速的优势,设计了一个以事实描述系统模型知识的自定义模板结构,同时采用有向图分层策略减小故障搜索空间,然后利用CLIPS提供的快速匹配算法完成诊断推理过程,最后结合已有的专家经验知识给出卫星电源的故障诊断结果。实验结果表明,新方法具有很好的准确性和快速性。     

基于模型的飞机燃油系统故障诊断系统的设计与实现

燃油系统作为飞机不可或缺的功能和保障系统,对飞机的飞行安全有着重大影响.传统故障诊断方法已经不能满足日益复杂的燃油系统诊断和维护需求.基于模型诊断是为了克服传统诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能推理诊断技术.研究了基于模型的飞机燃油系统故障诊断方法,建立了故障诊断模型,给出了基于模型的燃油系统故障诊断推理策略.设计并...     

基于 RODON 的飞机发电机系统故障分析

传统的依靠人工或者信号分析的故障诊断越来越难以应对日趋智能化、复杂化的飞机电气系统,人工智能以及软件技术的发展,为这一难题提供了解决方案。按照基于模型的故障诊断原理,运用RODON故障分析软件,建立飞机发电机系统的定性仿真模型,对飞机发电机系统进行故障分析,验证运用基于模型的故障诊断方法进行故障分析的实用性和高效性。     

基于模型诊断的改进贝叶斯方法

基于模型诊断是针对系统或设备的行为和结构建立模型,从而进行诊断的.但是基于模型诊断的方法存在不确定性问题,诊断的结果可能为一组故障部件.为解决不确定性问题,很多学者在基于模型诊断中使用了概率的方法,利用待诊断设备组成部件的故障概率信息来寻找最可能的诊断.通过对模型诊断中存在的不确定性问题的深入研究,在基于模型诊断中提出了概率的贝叶斯解释,从而利用后验概率形式量化了元件故障的可能性的衡量标准,并且改进了计算元件后验概率的方法,分析了改进后算法的复杂性和完备性,证明了改进后的方法降低了时间和空间的复杂性.实验结果表明,改进后算法的执行效率较原有的算法有明显的提高,且有些问题可以提高两个数量级.     

基于模型的诊断专家系统

比较了基于规则的诊断方法与基于模型的诊断方法的不同，介绍了构成基于模型的诊断专家系统的基本要素，通过一个实例介绍了基于模型的诊断方法的应用过程。     

A hierarchical consistency framework for real-time supervisory control

The control framework of hierarchical consistency of timed discrete-event systems (TDES’s) is investigated in a standard two-level hierarchy. Real-time concepts and the associated theoretical results supporting consistent TDES hierarchies are developed. Where the given low-level system model of the hierarchy possesses time fidelity, a consistency version that assures time fidelity of the high-level system model is also developed. Importantly, this version furnishes a sound real-time high-level specification design foundation for hierarchical control. An example illustrates the new time-fidelity control foundation. Given that in general, a given two-level TDES hierarchy is not hierarchically consistent between the levels, the structural existence and synthesis of the sufficiency structure for hierarchical consistency is investigated. Both the timed versions of hierarchical consistency - without and with output-time fidelity guarantee - are successively treated. The abstraction or output-system refinement procedures for the version without output-time fidelity guarantee are first developed for a class of TDES hierarchies under mild output-system design restrictions. The abstraction methods for the version with output-time fidelity are then developed for a subclass ‘linearly’ structured under further output-system design restrictions. A detailed example explains and illustrates the use of an overarching method developed.     

一种基于贝叶斯网络的模型诊断方法

提出一种结合贝叶斯网络进行基于模型诊断的方法.在基于模型诊断的基础上,建立了元件状态模型,并将诊断模型转换为贝叶斯网络,利用团树算法求解征兆产生时系统状态的后验概率,再通过计算边缘分布获得元件故障概率.最后给出一个数字故障电路的实例,在Matlab上进行推理,得到了精确的概率值,验证了该方法的有效性.     

基于有向序图模型的飞机燃油系统故障诊断的系统设计与实现

研究了基于有向序图模型的飞机燃油系统故障诊断方法,建立了有向序图模型,给出了故障诊断策略.充分利用飞机自身故障监控系统,设计实现了基于有向序图模型的飞机燃油系统的故障诊断功能,并通过诊断实例进行了验证.     

B model slicing and predicate abstraction to generate tests

In a model-based testing approach as well as for the verification of properties, B models provide an interesting modeling solution. However, for industrial applications, the size of their state space often makes them hard to handle. To reduce the amount of states, an abstraction function can be used. The abstraction is often a domain abstraction of the state variables that requires many proof obligations to be discharged, which can be very time-consuming for real applications. This paper presents a contribution to this problem that complements an approach based on domain abstraction for test generation, by adding a preliminary syntactic abstraction phase, based on variable elimination. We define a syntactic transformation that suppresses some variables from a B event model, in addition to three methods that choose relevant variables according to a test purpose. In this way, we propose a method that computes an abstraction of a source model ${\mathsf{M}}$ according to a set of selected relevant variables. Depending on the method used, the abstraction can be computed as a simulation or as a bisimulation of ${\mathsf{M}}$ . With this approach, the abstraction process produces a finite state system. We apply this abstraction computation to a model-based testing process. We evaluate experimentally the impact of the model simplification by variables' elimination on the size of the models, on the number of proof obligations to discharge, on the precision of the abstraction and on the coverage achieved by the test generation.