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1.
基于自动机理论的模型检测技术在形式化验证领域处于核心地位, 然而传统自动机在时态算子上不具备可组合性, 导致各种时态逻辑的模型检测算法不能有机整合.本文为了实现集成限界时态算子的实时分支时态逻辑RTCTL*的高效模型检测, 提出一种RTCTL*正时态测试器构造方法, 以及相关符号化模型检测算法.证明了所提出的RTCTL*正时态测试器构造方法是完备的.也证明了该算法时间复杂度与被验证系统呈线性关系, 与公式长度呈指数关系.我们基于JavaBDD软件包成功开发了该算法的模型检测工具MCTK 2.0.0.我们完成了MCTK与著名的符号化模型检测工具nuXmv之间的实验对比分析工作, 结果表明MCTK虽然在内存消耗上要多于nuXmv, 但是MCTK的时间复杂度双指数级小于nuXmv, 使得利用MCTK验证大规模系统的实时时态性质成为可能. 相似文献
2.
针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性. 相似文献
3.
针对现有知识图谱嵌入模型通过从实体集中随机抽取一个实体来生成负例三元组,导致负例三元组质量较低,影响了实体与关系的特征学习能力。研究了影响负例三元组质量的相关因素,提出了基于实体相似性负采样的方法来生成高质量的负例三元组。在相似性负采样方法中,首先使用K-Means聚类算法将所有实体划分为多个组,然后从正例三元组中头实体所在的簇中选择一个实体替换头实体,并以类似的方法替换尾实体。通过将相似性负采样方法与TransE相结合得到TransE-SNS。研究结果表明:TransE-SNS在链路预测和三元组分类任务上取得了显著的进步。 相似文献
4.
5.
一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对无线传感器网络中耗能不均问题,引入马尔可夫博弈理论,构建了无线传感器网络的马尔可夫博弈模型.在能量均衡路由分析的基础上,给出了一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法,该算法从无线传感器网络整体耗能出发,兼顾节点之间的合作.定义了能量和信誉值的二元收益函数,给出了节点转发的状态转移概率,根据收益函数进行能量调节,求解出能量和收益之间的均衡系数——纳什均衡,实现了节点能量的均衡消耗,延长了网络的生命周期.使用PRISM概率仿真工具进行仿真,验证了该博弈模型存在纳什均衡点,同时表明该模型能促进节点之间合作,最大化无线传感器网络的生命周期. 相似文献
6.
鉴于直接自适应插补容易在加工过程中引起较大的速度波动,而按曲率极值点对NURBS曲线进行分段插补造成加减速过程中加速度和加加速度超限,提出一种基于干涉预处理的非均匀有理B样条曲线前瞻控制插补算法。首先对曲线进行自适应处理,得到各自适应插补点的运动参数;然后找出其中加速度或加加速度超限的点(即危险点),并对这些点的速度进行前瞻控制,根据前瞻控制信息对相邻危险点进行干涉处理,最终得到用来对曲线分段的危险点信息和相应的控制策略;最后根据各危险点之间的干涉类型对曲线进行实时插补。仿真实验表明,该算法能够在保证加工精度的前提下,实现进给速度的平滑过渡,并且能够保证加速度和加加速度不超限。 相似文献
7.
为了提高基于ALC的事例检索的效率,通过概念距离及LCS推理给出了索引节点密度大且带权重的事例库层次结构,实现了事例更细致的分类及统一概念距离的语义。根据该结构的组织方式、LCS概念及概念距离给出了事例筛选及相似性度量算法,证明了通过事例筛选得到的候选事例集明显减小,采用相似性度量算法能得到合理的候选事例序列,从而提高了基于ALC的事例检索的效率。 相似文献
8.
9.
动态下推网络(DPN,Dynamic Pushdown Networks)由一组能刻画动态创建线程的动态下推系统(DPDS,Dynamic PushDown Systems)组成.本文首先将描述连续时间的实时时钟引入DPN,提出了时间动态下推网络(TDPN,Timed Dynamic Pushdown Networks),能对动态创建线程的实时并发递归系统建模;然后基于时钟关键点的时钟等价优化方法,并采用on-the-fly技术,仅关心栈顶及下一层的域状态转换,动态的将连续时间模型TDPN转换为时间域表示的离散模型DPN,同时给出TDPN到DPN的转换算法;最后证明在TDPN中的可达状态当且仅当其转换状态在DPN中可达,从而可解决带动态线程创建的实时并发系统的可达性分析. 相似文献
10.
分类算法是机器学习和数据分析中重要的算法.当需要对分类算法本身以及算法的输入数据进行隐私保护时,就出现了分类算法安全评估问题.针对现有的分类算法安全评估协议效率较低的问题,文章给出了一种基于代数决策图和线性多分支程序的解决方案.首先,设计了基于代数决策图的安全函数评估协议,用以安全评估决策函数;其次,引入了线性多分支程序的概念,用其对分类算法进行表示.最后,借助线性多分支程序和基于代数决策图的安全函数评估协议,给出了一个私有线性多分支程序的安全评估协议.对新的协议的正确性和安全性进行了分析和证明.实验数据表明,与原有的解决方案相比,新的协议在效率上有明显的提高. 相似文献