智能机器人系统建模的新理论─—环递阶模型理论

本文走从语言文字描述到符号化再到形式化的崭新道路来探索智能机器人系统的建模问题。首先，为智能机器人系统建立了更全面、确切的语言文字描述，然后，通过直现地符号化，为智能机器人系统提出并建造成了一种新型的结构模型，命名为环递阶模型，最后，利用形式语言理论，将环递阶模型形式化，从而，首次将智能机器人系统整体形式化地建模成了一种上下文无关文法，为智能机器人系统的建模问题开发成了一种解析的框架。形成了一种新的理论，命名为环递阶模型理论。     

智能机器人系统的形式化建模

基于作者先前巳为智能机器人系统提出并建造成的一种新型结构模型──环递阶模型［１，２］，应用形式语言理论，首次将智能机器人系统整体形式化地建模成了一种上下文无关文法．     

智能机器人系统的形式建模

基于作者先前已为智能机器人系统提出并建造成的一种新型结构模型－－环递阶模型＾［１，２］，应用形式语言理论，首次将智能机器人系统整体形式化地建模成了一种上下文无关文法。     

智能控制系统的信息集成与建模

本文从智能化角度，以信息与控制的分层递阶结构作为信息集成与建模基础，用概率模型描述和控制智能机器人系统或智能控制系统的各种功能，用熵作为处理多种信息（活动）不确定性的测度，探究信息集成和概率建模的通用模式，用实际应用的几个事例简要说明文中方法的有效性．     

使用时间化自动机形式化带有时间扩展的UML状态图

严格建模是嵌入式实时系统设计的核心技术，通过UMI。方法与形式化方法结合可以给严格建模提供很好的工具支持。时间化自动机(Timed Automata)是一种用于描述、验证实时系统的理论模型。文中提出了一种通过时间化自动机来形式化带有时间扩展的UML状态图的方法，这种方法为UMI。与形式化方法的结合构造了桥梁作用。带有时间扩展的UML状态图用于嵌入式系统动态模型的建模，从时间化自动机模型得到形式化规范将更容易。UML状态图的形式化分为两部分完成；层次状态图的平面化以及时间化自动机的构造。     

基于可扩展端口技术的实时领域分层递阶建模方法

在采用模型驱动的开发(MDD)方法对复杂实时系统进行建模设计时,单层的建模方法难以完成对控制系统的清晰和完整描述。针对上述问题提出了一种分层递阶机制的实时多层建模方法,该方法使用可扩展输入端口和输出端口对现有元模型技术进行扩展,采用可扩展标记语言(XML)实现端口的描述,利用基于信道的端口消息传递机制完成不同层模型之间通信。实际实时控制系统建模结果表明,与单层模型相比,分层递阶的建模方法能够有效实现模型驱动设计方法在实时领域内对并行多任务和复杂交互行为的描述,从而提高实时领域模型的可读性和可复用性。     

SDG故障诊断中的分层建模递阶推理方法

针对采用符号有向图(signed directed graph,SDG)对石化工业系统进行故障诊断时,经常存在SDG建模和推理过程十分繁琐、困难的问题,提出了一种基于控制回路分解系统的SDG分层建模及递阶推理方法.在建立SDG模型时将整个系统分解为含有系统层、子系统层和回路层的多层次模型架构,进而利用递阶推理在分层SDG模型中搜索相容通路来实现故障诊断.该方法能清晰表述工业系统的SDG模型,减少了建模和推理的复杂度.以Tennessee Eastman仿真系统为例进行了验证,证明了方法的有效性.     

智能机器人系统分层递阶智能控制结构的分析与综合

智能机器人是分层递阶智能控制结构开放的复杂巨系统。本文根据神经科学、人脑智能的三个重要特性,对智能机器人系统分屋递阶智能控制结构、功能和各个层级的基本理论做了简要的论述和分析,采用从定性到定量的综合集成技术,用概率模型表达组织级的推理、规划、决策的不确定性,分配协调级的任务,和执行级的控制作用,用熵作为系统分层递阶各级性能的集成测度,建立智能控制的数学模型。智能机器人系统综合可以以下述数学问题为出发点,即寻求适当的决策与控制序列,随智能递降而精度递增的原则,构成系统的总体熵最小,即可获得最优决策、最优控制和最优设计;用在核电站中自动检修的移动式智能机器人系统求熵最小值改善系统性能有效性的事例做了简要说明,进而提出实现的基本途径和应用前景。     

软件工程中描述技术的数学基础

1引言 　　软件工程的描述技术是指通过语法或图表给出的建模方法和符号或软件系统文档中使用的表格.模型是在形式化描述后形成语义概念的数学结构.形式化描述在软件工程中用来描述抽象的系统模型.形式化描述与建模技术的区别在于形式化描述方法一般采用文本、公式、表格和图表形式.它主要包括对数据模型,系统体系结构,系统行为,过程与场景的描述.建模技术是用来表达现实世界中的应用问题并将其映射到软件描述方法的过程或活动[1].……     

一种DEVS原子模型向UML状态图映射方法研究

离散事件仿真规范DEVS形式化的一个重要不足在于它缺乏一种标准的、图形化的描述形式。该文研究提出了一种将DEVS的原子模型与复合模型分别映射到UML的状态图和组件图的方法,并用形式化的数学方法对DEVS原子模型向UML状态图的映射过程进行了描述与构造。这种映射将DEVS规范融入到了UML的描述形式当中,将DEVS的抽象化描述与UML的表示能力、计算机处理能力结合起来,为两种建模形式的统一提供了一个可行的思路。该文研究的成果在C^4ISR系统总体方案规范化建模中得到了逐步的应用。     

递阶动态在大规模火力规划中的应用

在基本火为规划模型的基础上，建立了一种大规模火力规划问题的递阶模型，并运用大系统的递阶优化算法和动态优化算法，提出了一种新的求解模型的递阶动态规则算法。该方法层次清晰，降低了计算复杂程度，并且适合并行计算，能迅速找到火力规划问题的最优火力分配方案和最优解，仿真算例表明了该方法的实用性。     

数字气田智能管网协调调峰模型研究

结合气田管网应急调度实际需求，从气田生产中采、集、输、配各环节的整体效益着眼，提出一种基于大系统分解协调的气田管网调峰模型及其实现技术，该模型渗透了大系统分级递阶、分而治之的思想；对复杂管网进行了形式化描述，解决了类似气田复杂管网的计算存储问题，有利于加速管网优化算法的运行。针对气田生产调度实时性问题的解决，构建了基于智能信息推拉技术（IIPP）的快速数据智能推送机制。最后通过示范工程中相关应用系统运行界面的展示证实了模型的有效性。     

基于类型理论的XML类型系统形式化建模

利用形式化模型的形式简洁、描述清晰、逻辑性强、易于扩展以及实用性强等优点，运用基于类型理论的逻辑化形式建模技术对XML，类型系统进行了形式化建模，实现了对各种XML数据的类型定义和对．XML擞据处理过程的类型检验，为可直接存储和检索XML数据的XML擞据库DM4提供了一种有效的类型系统设计方案。     

Web服务事务模型的形式化建模

为了解决分布式环境中Web服务的可靠性和一致性问题,给出了可靠的Web服务事务模型及其形式化描述.提出了Web服务事务模型的一种基于一阶逻辑的满足事务可靠性和一致性要求的建模方法,并且以用户可接受状态作为准确性判断标准,对建模方法的有效性给予了证明.     

城市交通系统的建模与仿真

本文首先通过分析建模中常用的离散事件仿真算法,根据大系统理论的递阶思想,提出了一个适合大系统仿真的新算法——递阶仿真算法.然后,建立了一个较通用的交通系统仿真模型(UTSS 模型).经过模型有效性验证,证明该模型是可行的,具有实用价值.     

基于构架／构件的大规模系统开发模型

为了探讨基于构架／构件进行大规模系统开发的过程模型,分析了现有理论的缺点与不足,针对存在的问题建立了一个开发模型,以此作为指导系统开发的基础。使用UML可视化建模和ADL形式化的描述,缩小了设计和实现间的距离。该模型为大规模系统开发提供了一种有效的解决方案。     

邻域系统分层递阶结构分析

以基于邻域系统的粗糙集模型为基础,给出了邻域系统分层递阶结构的5条公理;提出了一种序关系,用来描述不同邻域系统之间的粗细关系;证明了新提出的这种序关系满足邻域系统分层递阶结构的公理化形式。     

自适应模糊辨识及其在大系统中的应用*

本文基于Ｔ－Ｓ模糊模型构造了一种新的自适应模糊神经网络，给出了网络诉连接结构物学习算法，它能自动学习和修正前件参数及模糊规则，将其用于大系统随机民递阶优化的控制建模中，仿真结果表明，该方法具有收敛速度快，辨识精度高、泛化能力强等特点，可当作复杂大系统建模的一种有效手段。     

非线性偏最小二乘建模方法及在近红外光谱建模上的应用

偏最小二乘算法(PLS)是常用的线性光谱建模方法。针对汽油在线调合中具有非线性特点的辛烷值、干点等属性应用PLS方法建立模型误差较大问题,本文提出了残差-递阶偏最小二乘的建模方法,该方法对已经提取成分后的自变量中剩余的信息再提取主成分,并将该主成分作为新的自变量参与回归建模。仿真验证结果表明:残差-递阶偏最小二乘方法建立的模型中验证集的样本数据误差均在正负0.2之间。残差-递阶偏最小二乘方法与偏最小二乘、递阶偏最小二乘叫-PLS)两种方法比较,残差-递阶偏最小二乘建立的模型有的更高的精度和模型适应性。     

基于系统理论过程分析的软件安全性需求分析与验证方法

针对传统系统理论过程分析（STPA）方法缺乏自动化实现手段、自然语言结果分析存在歧义性的问题，提出一种基于STPA的软件安全性需求分析与验证方法。首先，提取软件安全性需求，并利用算法将其转化为形式化表达式；其次，建立状态图模型来描述软件安全控制行为逻辑，并将其转化为程序可读的形式化语言；最后，采用模型检验技术进行形式化验证。结合某武器发射控制系统案例验证了方法的有效性，结果表明，该方法能够实现安全需求分析的自动化生成与形式化验证，解决了传统方法对于人工干预的依赖问题及自然语言描述问题。