一种群模式全局搜索算法

由于模式搜索算法易陷入局部极值且效率低.受群智能算法的启发,结合模式搜索算法,提出一种全局优化算法——群模式全局搜索算法.该算法引入群智能的思想,包含4个操作:模式探测、模式移动、模式学习、模式扩散,具有较强的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好.对benchmark函数集进行仿真并与其它多个算法对比,实验结果证实该算法的有效性.     

基于几何规划的布尔可满足问题求解方法

布尔可满足问题是计算机科学中诸多领域的重要问题,它的快速求解具有十分重要的意义.将具有实际物理背景的Solar算法中的拟物算法与几何规划相结合,提出并实现了一种布尔可满足性问题的连续求解方法.经实验验证,这种算法对布尔可满足性问题的求解具有一定的实用价值.     

概率带测试克林代数

为了增强可形式刻画正则程序行为的带测试克林代数(KAT)的表达能力,提出了一个加概率的带测试克林代数(PKAT)的完整理论用于对加概率正则程序的推演。提出了状态为PKAT表达式和数据状态组成的序列对的概率格局变迁系统。然后在概率格局变迁系统的基础上给出结构操作语义。并给出PKAT的基于操作语义的概率互模拟等价关系。最后证明了PKAT中等式关于互模拟等价的可靠性。     

基于Groebner基的模型检测技术及其工具实现

为了减少运算复杂度和运算时间,优化检测的性能,使得计算过程更加快速高效,在符号化模型检测的过程中,利用Groebner基进行多项式约化,设计出新的模型检测算法.并且基于该算法开发出新的符号模型检测工具.该工具能更快速地验证各软件及硬件系统的性质,具有较高的实用价值.     

基于CSP的OWL-S语义分析与建模

为了实现OWL-S过程模型正确性的自动化验证,提出了基于进程代数CSP的OWL-S过程模型的语义建模方法,建立了CSP的形式化语义模型,并利用该模型为OWL-S过程定义了形式化语义。最后以机票预订为例说明了采用CSP模型为OWL-S过程添加形式化语义的完整流程。由于该方法具备良好的数学基础,所以可以基于该方法开发出自动化验证OWL-S过程模型的工具,提高系统的安全性。     

基于交互式马尔可夫链的模型检验

研究了基于交互式马尔可夫链（IMC)的模型检验,IMC是集功能描述和性能刻画为一体的并发系统模型,模型检验是一种自动功能验证与性能评价技术。文中提出的模型检验算法结合了传统的功能验证与性能评价的功能,并且与现有的算法相一致。实验分析表明,该算法具有较高的性能,适用于大型复杂系统的验证和评价。     

基于共享基础数据的信息系统集成方案

为解决企业信息系统集成中跨系统数据访问难的问题,提出基于共享基础数据资源的企业信息基础设施建设的理论基础、整体框架和实施方案.通过分析企业各种应用系统中所涉及的共享基础数据,构建基于共享基础数据资源平台的企业信息系统整体框架,并简单介绍按此方法实施的一个企业信息化基础设施建设的实际例子.     

汉字数学表达式的自动生成

汉字的数学表达式是一种全新的汉字表示方法．通过对汉字部件特征的深入分析,利用图像处理技术对汉字数学表达式的自动生成做了探讨．选取了大约500个基本汉字部件,提取了各部件的连通数、亏格数、端点数、折点数、连接点数、交叉点数以及NMI,HNMI,VNMI值作为汉字部件的基本特征;并通过汉字连通区域的分割与合并进行汉字部件的划分和识别;最后,通过汉字结构的识别得到了汉字的数学表达式．实验中,汉字表达式自动生成的正确率为92％．这将在排版印刷、广告及包装设计、网络传输和中文移动通信等领域进一步促进中文信息的处理和传播．     

异构复杂信息网络敏感数据流动态挖掘

针对异构复杂信息网络中存在高维冗余的敏感数据流,可挖掘数据特征形成概率较低,导致需要多次挖掘、挖掘内存占用高、挖掘精度低、时间长的问题,提出基于最大类间散度的网络敏感数据流动态挖掘方法。将敏感数据的差异最大化间隔作为分类基础,得到网络敏感数据的最大类间散度,在遗传迭代状态下确定最优散度迭代函数,对迭代函数进行挖掘特征优选,得出动态可挖掘特征。对可挖掘特征进行聚类分析,挖掘得到数据隐藏信息模式,并对其进行评价,将合理的信息模式进行知识表示,从而实现异构复杂信息网络敏感数据流动态挖掘。实验结果表明,所提方法可挖掘特征形成概率高达98%,labels标记与实际值较为接近。所提方法挖掘精度高,且运行时间较短、内存占用率低。     

维修时点预测的动态车间调度问题

针对制造业中生产计划的不确定问题,提出一种维修时点预测与自适应的遗传模拟退火算法相结合的优化调度方法。该方法首先利用差分自回归移动平均模型预测设备未来的故障率,然后借助电气设备的威布尔（Weibull）分布模型逆向求出设备未来故障发生时刻,最后将此作为约束条件,利用自适应的遗传模拟退火算法解决传统的生产调度问题。结合工厂实际情况,主要分析了设备有无维修的随机调度问题,以最小化最大完工时间为目标,获取每一个任务的调度计划以及每一台设备的维修时点,确定出最佳调度方案。实验表明自适应的遗传模拟退火算法的性能较好。在河北某工厂的生产车间中,设备在运行调度方法后三个月的平均故障率比运行前相对降低了3.46%。