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AltaRica是一类面向复杂安全关键系统的建模语言,卫士转换系统(Guarded Transition System,GTS)是最新的AltaRica 3.0的执行语义模型。AltaRica 3.0层次结构语法模型中类的平展化是将AltaRica 3.0语法模型转换为等价的平展化GTS语义模型过程中的一个重要步骤。文中提出了一种AltaRica 3.0模型中类的平展化优化方法。首先,设计专用的数据结构来存储AltaRica 3.0模型中类的语义结构,并对原有的ANTLR(Another Tool for Language Recognition)元语言描述的AltaRica 3.0模型颗粒度进行重新精化和定义;其次基于ANTLR生成相应的词法和语法分析器,并自动构造输入模型的语法树,通过对语法树的遍历,取得细粒度的类的关键信息并进行存储;然后设计了专用的算法,高效地实现了类的平展化过程;最后通过实例系统的分析,验证了所提方法的正确性和有效性。 相似文献
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目前现有技术在中文异常邮件过滤方面,存在误判、效率不高等缺陷。为了缓解此问题,结合随机森林算法的优点,采用了中文分词方法进行特征提取,并对词频进行权重计算,通过奇异值降解,更好地填充算法以完成对中文异常邮件的检测。多种算法的对比分析检测效果表明,提出的基于随机森林异常邮件检测器在精准度、召回率的性能均优于其他算法,而在时间效能上也处于较好水平。 相似文献
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基于模型的安全性分析方法能够提高复杂安全关键系统的建模与分析能力.目前故障树被广泛应用于系统安全及可靠性分析中.故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)是一种自上而下的演绎式失效方法,根据故障树分析系统中不希望出现的状态,系统工程中可以尽早确定当前系统模型可能出现的问题并及时避免.面向一类安全关键性系统领域中的系统安全性建模语言AltaRica,基于其语义模型卫士转换系统(Guarded Transition Systems,GTS),设计了从平展化的GTS模型自动构造系统故障树的方法,节省了人工构造故障树的时间,从而加快了系统分析的进度.根据AltaRica3.0语言的语义规则,提取平展化GTS模型的数据构建实例对象;设计了GTS模型划分算法,得到一组独立GTS模型与一个独立断言,通过邻接矩阵构建独立GTS的可达图并获取关键事件序列.最后将处理结束的独立GTS与独立断言相结合,通过断言传播算法得到整个系统的状态及关键事件序列,生成系统故障树.最后通过实例来检验算法的有效性,结果表明,该算法能有效完成从平展化GTS模型自动生成故障树. 相似文献
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