刻画基于模型的中心诊断*

虽然对基于模型的诊断存在一系列不同的逻辑定义,但所幸的是存在一个统一的抽象定义,它概括了以往的不同定义.在该定义基础上提出了基于模型的中心诊断的概念.通过刻画基于模型的中心诊断过程,论证了基于模型的中心诊断与本原蕴含/蕴含式的直接关系,从而将其理论结果与ATMS(assumption-based truth maintenance system)这类算法联系起来.进一步指出,对基于一致性中心诊断的刻画仅仅是文中所给出的刻画的一个特殊情形.     

基于扩展的因果理论的鉴别诊断

许多学者将因果关系这一概念应用于基于模型的诊断领域.然而,他们的研究只局限于简单因果理论.该文提出的扩展的因果理论则包容了更多的信息,指出了扩展的因果理论的诊断空间小于等于相应简单因果理论的诊断空间.另外,还将扩展的因果理论用于测试领域,证明了对于封闭的扩展的因果理论,溯因鉴别诊断等于基于一致性鉴别诊断.这一结果可应用于测试选择的策略.     

基于否证蕴含的极小一阶不可满足子式求解算法

解释公式不可满足的原因在软件分析与验证等众多领域都具有非常重要的理论与应用价值,而极小不可满足子公式能够为公式不可满足的原因提供精炼的解释,帮助应用领域的自动化工具迅速定位错误,准确地诊断问题失败的本质缘由.文中针对极小一阶不可满足子式的求解问题,引入了否证蕴含图及其正向与逆向可达结点的概念,并证明了不可满足子式与否证蕴含图之间的关系.基于二者的关系,提出了基于冲突分析与否证蕴含的极小一阶不可满足子式求解算法,并融合了蕴含图剪枝技术,以提高算法效率.通过实验与当前最优的深度优先搜索算法进行了比较,结果表明:文中的算法显著优于深度优先搜索算法,并且随着公式复杂度的增加,性能优势更加明显.     

汽轮机故障诊断的因果网络群智能算法模型

在利用概率因果网络模型进行汽轮机故障诊断过程中,传统的基于简约覆盖理论的求算方法不能直接得到诊断问题的解,而且当故障节点较多或网络层次较多时,存在着"组合爆炸"、计算量呈指数速度增加等问题;对此,基于群智能理论,建立汽轮发电机组故障诊断系统概率因果网络群智能算法模型,给出基本的群运算法则及改进方法,将焦点放在有限空间的诊断推理上,并实现并行处理,很好地解决了传统算法中的问题;最后一个应用实例验证了此方法的优越性及工程实用性。     

基于一致性的中心诊断及中心溯因诊断

本文对溯因诊断的过程和中心溯因诊断的过程进行了刻画。将求中心溯因诊断的过程清晰地分为与领域有关的冲突识别及与领域无关的候选产生两大步骤。不仅指出了基于一致性的中心诊断与中心溯因诊断之间的关系，而且论证了中心溯因诊断与本原蕴含／蕴含式的直接关系。显示出基于一致性的中心诊断空间和中心溯因诊断空间不仅可同时计算，而且可用ＡＴＭＳ这类算法来计算，从而将我们的理论结果与实现联系起来。     

基于一致性的最小正常诊断及其应用

本文给出了基于一致性的最小正常诊断的概念，并将它与基于一致性的最小反常诊断加以区别。证明了若将系统描述限制在故障理论或在故障理论中扩展有限的正常行为知识，那么使用最小正常诊断能够刻画基于一致性的诊断空间，即最小正常诊断假设成立。本文还指出：使用最小正常诊断可以缩小只针对正常行为模型的最小反常诊断所产生的诊断空间，帮助我们找到真正的故障。文中最后还指出了最小正常诊断所适合的诊断任务及诊断领域。     

粗集和多关系学习综述

文中给出了多关系学习的产生、实质以及任务,指出多关系学习具有狭义和广义两个层面。对粗集和多关系学习给出了简单综述,表明粗集理论在多关系学习中占有重要地位。分析研究了粗集和归纳逻辑程序设计方法用于多关系学习的几种结合途径,尤其重点介绍了RSILP系列模型,并在文中给出其一般模型。文中对用于多关系学习中其它粗集方法也作了简单介绍。RSILP模型的完善扩展以及粗集方法在多关系学习中的进一步应用是今后的工作方向。     

因果图理论用于煤矿机械设备故障分析的研究

因果图理论是一种基于概率论的图形化的知识表达推理方法，文中对因果图理论在故障分析和安全评估中的应用进行了研究。将这种新方法运用于煤矿机械设备的故障分析，并与故障树分析法进行了比较和分析。研究结果表明因果图方法比故障树分析法效果好。     

基于R-蕴含算子的近似空间的拓扑性质

1引言 粗糙集理论[1]是由Pawlak首先提出的一种处理不完备知识和数据的新的数学工具,经过20余年的研究和发展,粗糙集已经在理论和应用上取得了长足的发展.近年来,许多文献讨论了粗糙集与模糊集之间的关系,提出了多种粗糙集模型[7～12].特别地,把三角模、蕴含算子应用于粗糙近似算子的定义[13～15],丰富了粗糙集研究内容和应用领域.最近,文[16]研究了Pawlak近似空间与拓扑空间之间的关系,指出Pawlak上、下近似算子分别是一个拓扑空间的闭包算子和内部算子.本文进一步研究基于R-蕴含算子的近似空间与模糊拓扑之间的关系.证明了自反和-传递近似空间可生成一个模糊拓扑空间,且在一定条件下,模糊拓扑空间也可以生成一个基于-蕴含算子的广义模糊近似空间.这些结果为利用拓扑学方法研究粗糙集理论提供了基础.     

中文文本蕴含类型及语块识别方法研究

文本蕴含识别（RTE）是判断两个句子语义是否具有蕴含关系的任务.近年来英文蕴含识别研究取得了较大发展,但主要是以类型判断为主,在数据中精确定位蕴含语块的研究比较少,蕴含类型识别的解释性较低.从中文文本蕴含识别（CNLI）数据中挑选12 000个中文蕴含句对,人工标注引起蕴含现象的语块,结合语块的语言学特征分析归纳了7种具体的蕴含类型.在此基础上,将中文蕴含识别任务转化为7分类的蕴含类型识别和蕴含语块边界-类型识别任务,在深度学习模型上达到69.19%和62.09%的准确率.实验结果表明,所提出的方法可以有效发现中文蕴含语块边界及与之对应的蕴含类型,为下一步研究提供了可靠的基准方法.     

基于准则的KMSE分类模型的改造

在再生核理论基础之上,可认为KMSE模型对应的特征空间的鉴别向量可以表示为部分训练样本的线性组合。可据此对一般的KMSE方法(GKMSE)通过某些手段加以改进。文章的准则被首次提出并应用于KMSE的改造,据此提出的改进的KMSE方法在很大程度上提高了KMSE模型的分类效率,同时实验结果也证明了该算法具有比较好的分类效果。     

基于平台抽象层的进程虚拟机设计与实现

分析WINE虚拟机响应缓慢的根源,提出平台抽象层(PAL)的概念,设计并实现了基于PAL的进程虚拟机Elavm。在Linux, Windows和WinCE上,完成了Elavm PAL的硬件抽象模块、操作系统抽象模块和设备驱动抽象模块。其中,操作系统抽象模块实现了一个通用虚拟内核、一组高效的系统调用和一种基于共享内存的“忙等待”进程间同步方法。测试表明,基于PAL的进程虚拟机,其平均响应时间仅为类WINE虚拟机的千分之一。     

基于粗糙集和贝叶斯理论的IT项目风险规则挖掘

针对IT项目的风险决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,论文在传统粗糙集的基础上,将贝叶斯理论引入到IT项目的风险管理中,提出了规则支持度、置信因子、覆盖因子等获取的相关算法,构建了基于粗糙集与贝叶斯理论相结合的风险规则挖掘模型,并通过实例对该模型进行了详细分析。     

Dynamic Change Arcs to Explore Model Forecasts

In many planning applications, a computational model is used to make predictions about the effects of management or engineering decisions. To understand the implications of alternative scenarios, a user typically adjusts one or more of the input parameters, runs the model, and examines the outcomes using simple charts. For example, a time series showing changes in productivity or revenue might be generated. While this approach can be effective in showing the projected effects of changes to the model's input parameters, it fails to show the mechanisms that cause those changes. In order to promote understanding of model mechanics using a simple graphical device, we propose dynamic change arcs. Dynamic change arcs graphically reveal the internal model structure as cause and effect linkages. They are signed to show both positive and negative effects. We implemented this concept using a species interaction model developed for fisheries management based on a system of Lotka‐Volterra equations. The model has 10 economically important fish species and incorporates both predation and competition between species. The model predicts that changing the catch of one species can sometimes result in changes in biomass of another species through multi‐step causal chains. The dynamic change arcs make it possible to interpret the resulting complex causal chains and interaction effects. We carried out an experiment to evaluate three alternative forms of arcs for portraying causal connections in the model. The results show that all linkage representations enabled participants to reason better about complex chains of causality than not showing linkages. However, none of them were significantly better than the others.     

空间信息论的新研究进展

空间信息指雷达探测系统中目标的距离、方向和散射等信息,空间信息论是采用香农信息论的思想方法研究雷达等信息获取系统的基础理论。本文围绕空间信息的概念、空间信息量的理论公式及闭合表达式、熵误差和雷达分辨率等基本理论问题,论述了空间信息论当前的研究现状,总结了空间信息论方面的主要研究工作,介绍了空间信息的概念及其系统模型,目标距离信息、散射信息和方向信息方面的研究工作,重点分析了空间信息量的理论推导,熵误差的概念及其与均方误差的关系,分辨率的新定义及其与传统分辨率的关系。本文指出空间信息论亟待解决的理论问题,最后对空间信息论的发展趋势做出了分析和展望。     

基于ARM的高性能串口服务器的研究与实现

针对通用串口服务器性能低下的问题,通过对影响串口服务器性能的因素进行研究,指出了数据在内核态和用户态之间的反复拷贝引起的串口服务器性能低下的原因,并提出了改进方法.通过对内核网络子系统和串口子系统的改进,使得网络接口和串口之间传输的数据直接在内核态进行传输,从而减少了数据在内核态和用户态之间的拷贝数量,达到了提高串口服务器性能的目的.实验结果表明,经过修改的内核能够提高串口服务器的网络利用率和负载能力,减少网络响应时间.通过修改内核从而减少数据在内核态和用户态之间的拷贝,进而能够在一定程度上提高串口服务器的性能.     

基于灰色理论的软件测试质量评价方法

针对软件测试质量如何评价的问题,指出软件测试适合灰色理论应用,根据软件测试一般过程建立了软件测试质量模型,提出了基于灰色关联分析的软件测试质量评价方法.结果表明:该方法理论上先进,技术上可行,评价结果客观,为解决软件测试质量评价提供了一种新方法.