基于二分图完善匹配的布尔匹配算法

提出了一种改进的基于二分图完善匹配的布尔匹配算法。该算法通过把布尔变量之间的匹配问题转换为二分图的完善匹配问题,避免了原算法中因乘积项过多而导致计算时间过长的缺点。对MCNC标准测试电路的实验结果表明;与原算法相比,改进后的算法可以减少21％左右的计算时间。同时,文中提出了布尔变量强匹配的概念,它是对传统布尔匹配概念的引申。     

基于函数分类和布隆过滤器的布尔匹配方法

在现场可编程门阵列的自动化综合流程中,布尔匹配是核心子问题之一。基于布隆过滤器的布尔匹配方法需要消耗大量存储空间并牺牲部分可实现函数的覆盖率。针对该问题,提出一种布尔匹配方法,给出布尔函数的规则表达形式,对布尔函数进行分类,并在布尔匹配的过程中进行动态学习。实验结果表明,通过对函数分类可以使布尔匹配库所需的存储空间降低96%,而动态学习策略可以使电路在逻辑再综合算法应用中额外节省13%的LUT数目。     

一个基于剖面图的实体布尔运算算法

本文详细介绍了一个基于剖面图的实体布尔算法的构追和原理,并以布尔并运算为例给出了算法的形式语言描述。该算法将实体布尔运算这个三维问题最终变成一个纯二维问题来处理,简单且直观。     

模糊推理SIS算法的统一形式及其还原性

模糊推理是模糊控制的核心问题,还原性则是评价模糊推理算法好坏的重要标准之一。在正则蕴涵算子的统一框架下,给出了基于模糊推理SIS(subsethood infer subsethood)算法的模糊取式(fuzzy modus ponens,FMP)问题解的统一表达式;基于SIS算法为模糊拒取式(fuzzy modus tollens,FMT)问题提出了一种改进的求解原则,并给出了FMT问题解的统一形式;证明了SIS FMP算法和SIS FMT算法均满足无条件还原性,讨论了FMP问题及FMT问题基于SIS算法的λ-水平解。该算法将为模糊控制领域提供更多可供选择的模糊推理方法。     

MC/DC 最小测试用例集递归分块矩阵生成算法

测试用例个数可以影响软件测试的成本与效率,因此最小测试用例集的生成算法具有重要的实用价值。对布尔表达式语法树采用递归分块矩阵处理,得到了MC/DC最小测试用例集生成算法。并证明了该算法的正确性,给出其成立的前提条件。     

分辨矩阵在逻辑优化中的应用

真值表的化简对于逻辑电路的分析与设计具有及其重要的意义.对真值表的化简问题进行研究,提出了一种利用分辨矩阵从真值表中获取最小布尔表达式的粒分辨矩阵方法,实现其在逻辑优化中的应用.首先,将真值表视为逻辑信息系统,将真值表的化简问题转化为逻辑信息系统的最简规则发现问题.然后,在传统分辨矩阵的基础上,利用等价关系模型构造粒分辨矩阵,找出可以组织成最小布尔表达式的信息粒,利用信息粒的析取合取运算获得逻辑信息系统的最小布尔表达式.为进一步加快算法的收敛速度,引入启发式信息的概念,给出了组织信息粒的判定法则,避免在最小布尔表达式的获取中出现冗余逻辑项,使得布尔逻辑表达式最简,同时提高最小布尔表达式的获取效率,解决大规模逻辑电路的优化问题.最后,给出了详细的算法,并通过实例和理论证明说明了该方法的正确性和有效性.     

基于免疫算法的立体匹配

立体匹配是立体视觉中的关键问题,提出了基于免疫算法的多分辨率立体匹配方法,为了提高匹配的准确性,同时利用和图象的灰度和梯信息进行匹配,并给出了匹配的准则函数;将免疫算法用于该问题的求解,以避免局部最优;实验结果证明了该方法的有效性。     

奇偶校验问题的二进神经网络学习算法

二进神经网络可以完备表达任意布尔函数,但对于孤立节点较多的奇偶校验问题却难以用简洁的网络结构实现。针对该问题,提出了一种实现奇偶校验等孤立节点较多的一类布尔函数的二进神经网络学习算法。该算法首先借助蚁群算法优化选择真节点及伪节点的访问顺序;其次结合几何学习算法,根据优化的节点访问顺序给出扩张分类超平面的步骤,从而减少隐层神经元的数目,同时给出了隐层神经元及输出元的表达形式;最后通过典型实例验证了该算法的有效性。     

基于数值计算的布尔表达式约简工具

运用数论理论中素数的性质和特点,将符号计算问题转化为数值计算问题,设计了一个布尔表达式化简工具。在理论上根据素数的性质重新定义了布尔函数的合取、析取以及非运算,并提供了相应的推理规则;提出基于素数性质的布尔函数约简算法。用VC++实现了布尔表达式约简工具,并为该工具在底层构建了大数据计算模块,以确保对变量个数没有局限性。该工具既可独立使用,也可以提供DLL作为其它软件、工具、算法的一部分。在移动通信用户流失分析中应用了该工具,取得较好的效果。     

工作流集成中基于代数表达式的语义匹配机制

针对现阶段工作流集成研究中功能匹配查准率和查全率低的问题,给出了基于软件功能形式化语义的匹配机制的实现。在前、后条件pre/post的完全匹配模式下,以高级程序设计语言中的代数表达式为基础,提出了匹配原则,并给出了具体的算法,并且用实例进行分析说明。该算法适用于工作流集成中的功能匹配,同时基于严格的形式化方法,便于分析和验证。该算法局限于初等代数性的前提。     

基于条件随机场的目标跟踪算法研究

在目标跟踪过程中,图像匹配技术是跟踪至关重要的环节,直接影响跟踪的效果。针对图像匹配算法中传统块匹配的搜索框和匹配准则问题提出了相应的改进。首先,采用并行粒子滤波算法对图像匹配中搜索框的位置和大小进行改进。其次,采用基于时空域信息的条件随机场模型以及CRF最大似然系数,对目前主流的依赖颜色信息的Bhattacharyya系数匹配准则进行改进。实验结果表明该算法不仅在匹配速度上有所提升,而且大幅减少了对目标颜色和形状的依赖,在匹配精度上也有了大幅提升,能更好的处理目标和背景颜色相似等复杂问题。     

网络安全系统中的快速规则匹配

随着网络攻击的增多,各类安全系统被广泛应用,其关键和核心是规则匹配.加速规则匹配可以提高系统性能,使其适应更高速网络和更严格环境.介绍和分析了现有的两种主要规则匹配算法:布尔表达式树和有向无环控制流图,提出了一种快速规则匹配算法.该算法先对有向无环控制流图进行等价变换,再在此基础上进行概率优化和改进,通过调整规则内部的逻辑表示结构,使得规则的结构转换速度和计算速度都得到明显的提高.经过测试比较,该算法能有效缩短匹配时间,改善系统性能.     

一种基于反向有限自动机的多模式匹配算法

在基于有限自动机的多模式匹配算法DFSA的基础上,结合改进的BM单模式匹配算法的优点,提出一种快速的多模式字符串匹配算法。在一般情况下,该算法不需要匹配目标文本串的每个字符,能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息和已成功的信息,跳过尽可能多的字符。实验表明,模式串较短时,该算法需要的时间约为DFSA的1/2,模式串较长时,所需时间约为DFSA算法的1/3。     

基于遗传算法的曲面匹配

提出了一种基于遗传算法的曲面匹配算法。该算法构造曲面的有向深度图像,将问题由3维转化到2维,通过图像的比较来获得曲面的匹配误差。由匹配误差值得到适应度值,使用遗传算法对曲面的匹配位置在7维空间中进行寻优,得到最优匹配。该算法稳定、高效。     

基于图像特征的Winner-update运动估计策略

运动估计是视频压缩算法的重要组成部分，块匹配算法是运动估计的主要方法，但算法复杂度高。该文提出了一种Winner-update搜索策略，总结了衡量图像复杂度的简便方法，构造合理的匹配误差序列，以重排匹配搜索的顺序，进一步降低了块匹配算法的计算复杂度。文中设计了与算法相适应的数据结构，对比实验表明了该算法可节省90%~98%的计算量。     

一种用于无人机室内定位的改进ORB光流算法

针对无人机室内无GPS的导航定位问题,结合ORB特征与LK金字塔光流,提出了一种改进的ORB特征光流算法.采用ORB算法提取每帧图像的特征点,送入金字塔中估计下一帧点集坐标;采用前后双向单追踪策略进行粗匹配;采用FLANN-KNN匹配规则和前后双向双追踪策略组成的精匹配,进行误匹配点集的滤除.通过多种场景提取效果和无人...     

用于视频镜头突变切换检测的二次差分法和像素点匹配二次差分法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术．对于数字视频镜头突变切换的检测，一般有模板匹配法、直方图法等基本算法，但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度．为此，提出了一种新的用以消除视频运动对镜头切换检测影响的检测算法，即二次差分法，和一种新的计算两帧图象帧间差的算法，即像素点匹配法，实验结果表明，二次差分法较之直接帧间差算法，明显地提高了镜头突变切换检测的检测精度，像素点匹配法较之现有基本帧间差算法总体地提高了检测精度，而像素点匹配二次差分法达到了最好的检测精度，它能够实现在无虚检或只有很小虚检的条件下，对镜头突变切换的无漏检检测．