基于CPN网络的电力客户信用风险预测

在分析影响电力客户企业公司财务状况主要因素的基础上,将一种新型特征映射网络—CPN网络理论应用于电力客户信用风险预测,建立基于CPN网络电力客户信用风险预测模型.采用实际数据对模型进行验证,并将其与LVQ网络模型、BP网络模型和传统模型相比较,证明了基于CPN网络电力客户信用风险预测模型具有较高的精度和较强的实用性.     

基于CPN的UML2.0形式化建模

UML作为一种半形式化建模语言,很难对系统进行动态的仿真与性能评价。基于着色Petri网（CPN）拥有严格的数学理论基础,能够对系统进行图形化的模拟与分析,提出了一种UML的形式化建模方法。对UML2.0顺序图中opt等操作符给出了对应CPN图形的转化规则,实现了用CPN模型描述UML2.0的用例图与顺序图的目的。以一个简单的UML2.0顺序图进行验证,结果表明所提方法是有效的。     

基于多传感器数据融合的火灾报警系统设计

介绍了基于嵌入式的多传感器数据融合火灾报警系统的硬件及软件设计方案,并利用数据融合算法,对用于探测火灾信息的多传感器的数据进行处理,使火灾的判断具有较高的准确性和快速性。     

基于推理模型的报警关联分析方法

入侵检测系统(IDS)存在着报警重复、报警信息层次低、对设备的依赖性较强等问题。提出了一种基于推理模型的报警关联分析方法,通过建立语义映射和推理模型,对报警信息进行关联分析,生成报警关联图,构建攻击场景。实验表明,该方法构建的攻击场景图能够准确反映当前网络面临的安全威胁,为进一步的网络安全威胁态势感知工作提供了很好的指导。      

支持并行调度的多项目资源管理CPN建模

构建良好的多项目资源调度模型已成为项目型企业多项目管理计划与控制的关键性基础工作。在分析多项目并行调度特点的基础上,基于Petri网擅长描述随机性、任务间并发、同步、并行等系统特征的优势,克服当前已有的多项目并行调度模型的不足,构建了基于CPN的多项目并行调度模型。通过建模实例阐述了模型的仿真分析方法,证明了基于着色Petri网构建多项目并行调度模型的可行性和有效性。       

一种基于 CPN 网络的分布式粒子群优化算法

CPN（Computing Process Node,计算处理节点）网络是群智能建筑平台系统的基础网络。CPN 网络中,每个 CPN 节点只能和它邻接的 CPN 节点交换数据,而 CPN 节点之间连接与否依赖于其代表的空间区域是否相邻或代表的建筑设备单元是否物理连接。以 CPN 网络数据交换方式为约束,本文提出了基于 CPN 网络的粒子群优化算法分布式实现的数据交换策略和粒子位置更新策略,设计并实现了运行于 CPN 节点中、全部 CPN网络上的分布式粒子群优化算法。实验表明,基于所提出数据交换策略和粒子位置更新策略实现的分布式粒子群优化算法可以快速、有效地收敛。     

基于多源传感器数据融合的三维场景重建

针对特定校园场景重建结果中存在的目标冗余等情况,提出了一种相机RGB位图和激光雷达数据融合的方法.在三维重建领域,通过数据融合的方法剔除特定场景中无关目标以实现三维场景重现.首先使用轻量级的LeGO-LOAM算法,将不同类型的特征点进行特征提取与匹配,融合不同时刻的点云完成点云地图的重现;然后对构建的点云地图中可能存在...     

多传感器数据融合技术在火灾报警中的应用

针对目前火灾报警中存在的问题,提出了一种基于神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术,并通过模拟实际输入信号的仿真结果进行了证明.这种采用神经网络BP算法和D-S证据理论的多传感器数据融合技术,能够显著提高火灾的识别能力,有效降低火灾误报率.     

构件系统结构的Petri网方法描述

通过分析已有的ADL体系结构描述与分析方法,表明当前ADL难以有效地支持软件开发全过程和保障其可信度及服务质量。对当前Petri网在构件系统描述中的应用情况及其存在的问题进行了分析,讨论了基于Petri网进行构件系统建模时系统体系结构描述及结构演化等问题,表明Petri网方法在构件系统建模中具有较大的优势。     

基于有色Petri网的项目投资决策仿真分析

在应用净现值辅助投资决策时，为了综合考虑决策者的市场敏感度、风险偏好以及项目滚动开发的特征，在分析项目运行过程特性基础上建立了基于有色Petri网的过程动态模型。模型描述了项目投资回收的总过程，综合考虑了5个影响项目运行的因素: 项目本身的投入-产出关系、市场因素对项目产出的影响、项目再生产能力、决策者对市场的把握和决策者自身的风险偏好。设计了过程模型的计算机仿真框图来预测项目净现值。实例分析表明，模型误差较小，结果精度较高；基于有色Petri网的过程动态模型可以作为辅助投资决策的有效工具。     

基于告警属性聚类的攻击场景关联规则挖掘方法研究

针对现有攻击场景重构方法中存在关联规则挖掘不充分、攻击场景链断裂的问题,以及安全设备的误告警影响攻击场景重构准确性的现状,提出一种基于告警属性聚类的攻击场景关联规则挖掘方法。该方法能够有效挖掘攻击场景关联规则,减少攻击链断裂,还原实际的多步攻击,更好地帮助安全管理员深入理解攻击者入侵行为并掌握攻击全貌。以真实网络中的安全设备的原始告警为数据源,首先,对原始告警数据进行预处理,实现告警数据的归一化。然后,通过构建告警时间序列,利用FFT和Pearson相关系数对误告警周期特性进行分析,生成误告警过滤规则。接着,提出一种基于动态时间阈值的告警属性聚类方法,通过告警属性相似性刻画告警间相似度,并根据告警发生的时间间隔结合动态时间阈值方法更新聚类时间,对属于同一攻击场景的告警进行聚类。最后,利用Apriori频繁项挖掘算法生成攻击场景序列模式,并对具有重复攻击步骤的攻击场景序列模式进行融合生成关联规则。在四川大学校园网真实环境中进行实验,结果表明所提方法可有效缓解攻击链断裂问题和误告警的影响,相较于对比方法可有效提升生成的攻击场景关联规则的完整性。     

基于Petri网的计算机支持的协同设计仿真技术研究

协作模型的分析和优化是提高协同工作效率的关键技术,可以广泛应用于协同设计等工程领域。利用贴近度理论和Petri网技术,分析了协同活动事件间的模糊时间关系,研究了协同设计过程建模方法,采用面向对象方法描述模型元素的数据结构,设计了系统仿真算法。实验表明,该建模和仿真方法提高了对协同设计过程的描述能力,实现了对协同设计过程时序推理和定量分析。     

基于Petri网的图书借阅系统的 建模与优化分析

为提高图书的利用率,实现更人性化的借阅服务,提出了一种基于Petri网的图书借阅系统模型的优化方法.首先,通过分析图书借阅系统的结构,利用Petri网对借阅系统进行建模; 其次,对Petri网模型中的各变迁之间的行为轮廓关系进行分析后,通过增加控制结构对模型进行优化; 最后,利用PIPE软件对优化后的模型进行仿真模拟,结果表明优化后的模型具有有界性和安全性.     

基于Petri网的高校网上预约报销系统的建模与优化

针对高校网上预约报销系统存在的排队问题,建立了一种基于Petri网的高校网上预约报销系统的优化模型.首先对高校网上预约报销系统的基本流程进行了建模分析,然后结合实际情况和活动间的基本行为轮廓关系建立了高校网上预约的整体模型,并通过对整体模型的分析对整体模型进行了优化.最后使用PIPE和Tina软件对所提出的优化模型进行了测试,结果表明模型是安全有界的.本文研究结果可为提高高校报账效率提供参考.     

基于Petri网的供应链系统建模

通过应用广义随机Petri网对供应链整个系统的建模及仿真和整体性能进行了分析与评估，旨在帮助企业选择最优的供应链成员及最优的运作模式，还可在供应链出现问题时，通过仿真找出问题，并在此基础上．进行实际运作，最大程度地降低企业风险，增强整个供应链系统的协调和控制能力。     

基于航迹关联的足球机器人视觉系统的改进

为了提高足球机器人视觉系统的识别速度、精度和适应性,以航迹关联的基本技术为指导,结合足球和足球机器人的模型,提出基于航迹关联的半自主足球机器人视觉系统的一种改进方法,利用航迹预测、航迹关联和航迹检测对目标进行跟踪．实验表明该方法简单、有效,满足实时视觉系统的要求．     

基于Petri网的酒店支付模型优化分析

以优化酒店支付模型和提升客户体验为目的,提出了一种基于Petri网的酒店支付模型的优化方法.首先根据酒店支付的实际流程建立基于Petri网的原流程模型,并分析原流程模型中存在的不合理环节; 然后在保证酒店支付行为可行的情景下,通过增加相应的结构变迁对原流程模型进行优化; 最后利用PIPE软件对优化模型进行模拟运行,结果表明优化后的模型合理、可靠,可为酒店支付提供有效参考.     

针对有限禁止状态的Petri网控制器综合

针对基于Petri网的离散事件系统禁止状态问题,提出了一种控制器综合方法.该方法是建立在受控Petri网最大不可控子网为规范化序状Petri网基础之上的,当禁止状态有限时,可以将禁止状态问题转化为惟一可达解向量问题,即可达标识和状态方程的解向量之间存在惟一的对应关系,从而只须通过判断惟一可达解向量就能够得到相应的控制器.通过一个具体的例子验证了该方法在设计最大允许控制器中的应用,例证表明,针对有限禁止状态问题,该方法是可行的,并且简单、有效.