基于等价关系的有穷自动机最小化方法

主要介绍了有穷自动机的基础知识,研究了有穷自动机的等价性,并在确定型有穷自动机的状态集上引入等价关系,给出了自动机的最小化过程。利用等价归并算法,可以将某一给定的确定型有穷自动机状态集上的等价状态归并掉．生成与其等价的最小化的确定型有穷自动机。     

故障定位及告警相关处理

故障定位是故障识别的一个很重要的方面。在本文中 ,简要介绍了运用告警相关的基本原理如何解决电信管理网的故障定位问题 ,并结合作者的工程实际 ,给出了告警相关及故障定位在本地电话网网络管理系统 (HiTMN)中的应用。     

基于等价关系的有穷自动机最小化方法

主要介绍了有穷自动机的基础知识,研究了有穷自动机的等价性,并在确定型有穷自动机的状态集上引入等价关系,给出了自动机的最小化过程。利用等价归并算法,可以将某一给定的确定型有穷自动机状态集上的等价状态归并掉,生成与其等价的最小化的确定型有穷自动机。     

汉字有穷自动机研究

为了更好地研究汉字信息输入系统，解决汉字输入的“瓶颈”问题，本文利用自动机理论，着眼于系统整体，建立了４种汉字信息输入处理系统的数学模型，引进了１－型，２－型，４－型自动机的概念，分别具体地给出了状态转移函数。     

确定有穷自动机的最小化问题探讨

本文针对DFA最小化时可能遇到的各种情形,给出最小化的通用算法,并通过具体实例加以验证。此算法有利于学生对编译原理课程中DFA最小化的学习和理解,同时让学生进一步了解此知识点在其他问题求解中的应用。     

一类交替的ω—有穷自动机和确定的ω—有穷自动机识别能力…

本文提出了一类交替的ω－有穷自动机，即所有状态都是万能的交替的ω－有穷自动机，并采用了构造的方法证明了ω－ＵＡＦＡ和确定的ω－有穷自动机在四种接受条件下接受的ω－语言的等价性。     

基于有穷自动机的路径覆盖测试方法①

软件测试是当前软件生成重要的研究课题。从源程序流程图开始,提出了基于自动机的路径覆盖算法,该算法将源程序通过转换规则构造成与之等价的有穷自动机,应用自动机的特性处理有穷自动机中回边,并通过有限自动机的覆盖路径算法实现路径覆盖测试路径的选择。此方法实现路径覆盖的目标,与其它路径覆盖算法相比,覆盖路径生成数少。     

基于有穷状态自动机原理的粉状物料运输车智能卸料控制程序

控制程序是粉状智能物料运输车完成自动卸料过程的关键,控制程序设计的好坏决定卸料过程能否顺利完成。针对新型粉状物料运输车智能卸料控制器,采用基于消息传递机制和有限状态机原理的多分支结构,程序结构简单清晰,容易编写、调试、功能扩展。     

有穷自动机在事务管理软件开发中的应用

系统分析及设计是系统软件开发的价段,正确、清晰的系统分析及设计结果是保证系统软件开发得以成功的前提。但目前不少事务管理软件的开发,由于没有做好系统分析设计阶段的工作,致使开发出的软件不能满足实际工作的需要,因而造成了不应有的人力、财力的浪费。究其原因,一是不够重视,二是缺少有效的辅助工具。本文针对目前在系统分析设计阶段缺乏对管理事务生命用期状态转换进行形式化描述方法的不足,提出了用有穷自动机理论进行事务生命周期状态转换的形式化描述方法,并介绍了该方法在“设备管理系统”开发中的应用。     

基于有穷自动机模型的电子商务支付协议公平性研究

文中将形式化方法,即有穷自动机理论分析方法应用到电子商务支付协议的研究中,证明了ISI协议不满足支付过程的公平性,在此基础上提出了具体的修改办法。     

告警关联方法研究

告警关联是网络故障诊断中的核心任务。现在有许多告警关联方法被应用到网络管理系统中。讨论告警关联的概念,对几种告警关联方法进行研究并分析其优点和不足,同时介绍一些基于不同技术的告警关联产品。最后给出一个网络故障诊断的原型系统。     

RECURRENT NEURAL NETWORKS AND FINITE AUTOMATA

This article studies finite size networks that consist of interconnections of synchronously evolving processors. Each processor updates its state by applying an activation function to a linear combination of the previous states of all units. We prove that any function for which the left and right limits exist and are different can be applied to the neurons to yield a network which is at least as strong computationally as a finite automaton. We conclude that if this is the power required, one may choose any of the aforementioned neurons, according to the hardware available or the learning software preferred for the particular application.     

环上线性有限自动机的可逆性的一些结果

本文证明了有单位元的有限交换环R上任何延迟t步(弱)可逆线性有限自动机皆有延迟t步线性(弱)逆的充分必要条件是环R满足条件: x(Ax=0→bx=0)→y(b=yA)我们还证明了对任何有单有限交换环R,R上输入、输出维数相同的延迟t步(弱)可逆线性有限自动机具有延迟t步线性(弱)逆.     

机器人化柔性装配过程的模糊自动机模型

机器人化柔性装配系统是现代制造系统的重要研究内容之一．装配过程的建模是许多研究工作的基础．本文在分析装配过程的特点的基础上，将模糊自动机的理论和方法应用于装配过程的建模研究中，提出了一种机器人化柔性装配过程的模糊自动机模型     

TMN告警信息存储及预处理技术

对原始告警信息的完整存储以及预处理是本地电话网网络管理系统故障管理的核心功能。本文提出了一种基于有限状态机的告警信息预处理模型 ,并应用该模型对检测到的告警消息在时间和空间上进行相关处理。工程应用表明 ,该模型对故障的辨识、诊断和定位提供了强有力的支持。     

基于贝叶斯学习的告警相关性分析

利用贝叶斯网络建立通信网告警相关性模型,采用EM算法对不完全观察的隐变量进行学习。介绍了基于贝叶斯网络的基本概念。提出了通信网功能分层结构的思想,建立不同网络层次间的故障传播模型。讨论了从故障传播模型中构造贝叶斯网络。结合SDH over DWDM实验模型,具体讨论了贝叶斯参数学习的实现步骤及结果。     

网络管理告警数据库中时序规则挖掘的一种新方法

提出一种基于“最小发生的双时间窗口约束”时序规则挖掘新方法。该方法依据“双时间窗口”约束和“最小发生”判据,可判别在一个时间窗内的哪些告警事件导致了另一个时间窗内告警集合事件的产生,快速寻找出不同网络设备告警与其它网络设备告警之间的关联知识。通过对采集某省级IP网的告警数据库进行规则挖掘实验,表明该方法可以准确、快速地挖掘出海量网络告警数据库中大量有意义的时序规则,这些规则可作为选验知识来指导网络智能化故障定位、诊断及预测。     

Partial Order Techniques for Distributed Discrete Event Systems: Why You Cannot Avoid Using Them

Monitoring or diagnosis of large scale distributed Discrete Event Systems with asynchronous communication is a demanding task. Ensuring that the methods developed for Discrete Event Systems properly scale up to such systems is a challenge. In this paper we explain why the use of partial orders cannot be avoided in order to achieve this objective. To support this claim, we try to push classical techniques (parallel composition of automata and languages) to their limits and we eventually discover that partial order models arise at some point. We focus on on-line techniques, where a key difficulty is the choice of proper data structures to represent the set of all runs of a distributed system, in a modular way. We discuss the use of previously known structures such as execution trees and unfoldings. We propose a novel and more compact data structure called “trellis.” Then, we show how all the above data structures can be used in performing distributed monitoring and diagnosis. The techniques reported here were used in an industrial context for fault management and alarm correlation in telecommunications networks. This paper is an extended and improved version of the plenary address that was given by the second author at WODES’ 2006.