一个雕塑实体的布尔操作算法

给出了一个雕塑实体布尔操作的现实算法,在保证效率和精确性的同时确保鲁棒性是算法的目标,实体模型通过裁剪曲面片和半边数据结构来表达几何和拓扑信息。采用了层次求交和交线跟踪的方法来保证曲面片分割和区域分类的一致性,从而克服实践中常见的退化情况。该算法也可以方便地扩展到非流形模型的布尔操作。作为一个实体造型系统的一部分,该算法已经在ＳＧＩ工作站上实现。     

语义特征建模系统中布尔算法的研究

为了提高语义特征建模系统中布尔操作的运行效率,提出了一种基于语义表示法的布尔操作算法.该算法用语义表示法表示特征模型,用细胞元模型组织和管理特征元素,用语义面替代几何面来提高特征的交互检测效率,通过细胞分裂和语义面分解来生成新实体.该算法不仅可以快速准确地生成布尔实体,还可以避免几何面的丢失及“孔洞”等错误的发生.实验证明,该算法具有广泛的使用前景和实用价值.     

雕塑实体的精确求交算法

提出了一个雕塑实体布尔操作中的精确求交算法．为了确保算法的高效率、精确性和鲁棒性,采用了先确定拓扑、再跟踪的策略来进行曲线－曲面求交,以及层次求交和交线跟踪的方法,来保证裁剪曲面片分割和区域分类的一致性,从而克服实践中常见的退化情况．该算法已经在一个基于Ｗｉｎｄｏｗｓ／ＮＴ平台的雕塑实体造型器ＴｉｇｅｒＳｕｒｆ上实现,并通过大量造型实体实例的测试．     

布尔表达式匹配问题研究

提出了布尔表达式匹配问题,并给出了它的形式化定义;提出了一个解决布尔表达式匹配问题的通用算法框架,并在此框架上给出了一种算法及其改进;通过理论分析和实验数据给出了影响布尔表达式匹配算法性能的因素和它们之间的关系.     

基于蚁群算法的动态信任模型研究

信任度在分布式环境中具有不确定性,而传统的信任模型都将信任度定义为布尔型变量,这种信任度无法量化地描述实体间的信任强度。提出将信任度定义为一个非布尔型变量,并使信任度关联于时间和交互事件,引入信任矩阵和信任信息素的概念构造一种新的动态信任模型,同时对模型进行了描述并给出算法的关键步骤。该模型不仅可以实时度量实体间的信任关系以及实体的信任度,而且在分布式环境中具有较好的可扩展性,具有一定的理论价值和应用价值。     

基于ROBDD的布尔函数同构判定算法研究

布尔函数是密码体制设计与分析中一个不可缺少的工具,在布尔函数的应用中,判定两个布尔函数的同构问题具有广泛的需求,但是,判定布尔函数同构是NP-难问题,并且采取穷举法也将随着变量的增多,因极高的时间复杂度而使其难以实现.该文基于图的思想,提出了一种基于ROBDD(简化有序二元决策图)的布尔函数同构判定算法,其算法的复杂度...     

改进的布尔公式学习算法

当前,布尔公式学习算法的研究大多数是理论上的模型建立和推导,很少有人考虑到布尔公式学习算法在实际应用中的效率改进。现在较成熟的布尔学习算法主要利用的是询问模型,而询问模型需要依赖外部的SMT 工具进行询问问题的回答。虽然,布尔公式学习算法可以在多项式次数的询问之后得到正确结果,但是,减少询问的次数可以减少使用 SMT 工具进行问题计算的次数,即减少问题计算的时间。主要针对布尔公式学习算法在实际系统中的应用问题,提出了利用单调理论中的最小赋值向量的方法,来减少布尔公式学习算法的询问次数,提高算法效率和适用性。     

三元组布尔置换的构造

布尔置换和bent函数在密码学中起着非常重要的作用。在Coulter和Mesnager所提出的三元组布尔置换广义构造方法（该三元组布尔置换可以用来构造bent函数）的基础上，给出了一个等价的构造三元组布尔置换的具体方法。利用此具体方法，提供了一个构造三元组布尔置换的算法。对三个置换之间的依赖关系做了进一步研究，提出了一个三元组置换成立的充要条件，并给出了一个构造三元组布尔置换的新算法。分析了利用三元组布尔置换所得bent函数的性质。     

同一变量排序下的多OBDD合并算法

有序决策图（OBDD）是一种用于表示布尔表达式的数据结构,并在许多领域得到了广泛应用。在分布式或者动态环境下,利用已知布尔表达式的OBDD构造目标布尔表达式的OBDD是一个决定实际问题解决效率的关键问题。基于Shannon分解原理提出了一个同一变量排序下的OBDD合并算法。该算法首先建立目标布尔表达式的表存储模型,然后按照变量排序的逆序,依次处理各个变量,并且合并取值相同的行,直到所有变量处理完毕。     

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。     

拉伸类特征的高效实现

在特征造型系统中，对于复杂零件的造型，特征实现的效率问题越来越突出。对于拉伸类特征：孔、槽、凸台等，通常将其特性轮廓线拉伸形成标准特征体，然后用布尔操作与基本体结合。但是由于布尔操作存在效率低、操作的可预见性差等问题，效果并不令人满意。针对这些问题，我们提出了布尔操作的一种替代，将轮廓线直接拉伸到实体的边界。该算法作为一种有效的造型手段，已在特征造型系统ＺＤ－ＭＣＡＤＩ中用于拉伸类特征的实现     

一种基于布尔矩阵的新的属性约简完备算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一。现已有学者证明属性约简在布尔矩阵和代数两种不同表示下是等价的,且布尔矩阵表示更加直观。基于此理论本文提出了一种基于布尔矩阵的新的属性约简完备算法,并在此基础上加了一个反向删除过程,直到不能再删为止,保证了算法的完备性。最后通过实例分析证实了其有效性。     

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。     

钢结构CAD中简化的实体布尔运算算法

在对经典布尔算法进行分析的基础上 ,讨论了针对专业设计CAD设计特殊布尔运算算法的必要性。在对钢结构CAD中的布尔运算情况进行分析总结后 ,将布尔运算类型归并为斜截和实体与拉伸体的差运算两种 ,并在简单数据结构的支持下 ,设计了针对钢结构CAD的差运算算法     

一种改进的非线性布尔函数硬件设计与实现

针对序列密码算法中非线性布尔函数硬件实现资源占用大、结构复杂等问题,深入分析shannon分解定理及布尔函数的操作特征,设计处理布尔函数运算的基本结构—高级可编程逻辑单元。在此基础上提出了高次非线性布尔函数处理架构并对算法进行了适配。架构的性能分析表明,与传统方式相比,该架构对非线性布尔函数具有良好的适配性且资源消耗降低25%。     

布尔函数的复杂系数及其应用

本文利用线性复杂度相关理论,给出了布尔函数复杂系数的定义：得出任何布尔函数的线性复杂度均等于这个函数的复杂系数;给出了一种快速求解布尔函数多项式表示的算法;研究了Bent函数的线性复杂度特点,利用布尔函数的复杂系数,得出布尔函数为Bent函数的一个必要条件。     

拉伸类特征的高效实现

在特征造型系统中,对于复杂零件的造型,特征实现的效率问题越来越突出。对于拉伸类特征：孔、槽、凸台等,通常将其特性轮廓线拉伸形成标准特征体,然后用布尔操作与基本体结合。但是,由于布尔操作存在效率低、操作的可预见性差等问题,效果并不令人满意。针对这些问题,我们提出了布操作的一种替代,将轮廓线直接拉伸到实体的边界。该算法作为一种有效的造型手段。已在特征造型系统ZD－MCADⅡ中用于拉伸类特征的实现。     

模糊计算树逻辑的符号模型检测

对含有模糊不确定性信息的系统进行模型检测时,状态空间爆炸问题成为了亟待解决的主要问题.将形式化的系统模型用拟布尔公式表示,用多终端二叉决策图来对拟布尔公式进行存储.对模糊计算树逻辑的不动点语义给出了解释和证明,然后给出模糊计算树逻辑的符号化模型检测算法,最后通过一个实例验证算法的正确性.该算法可有效缓解对模糊模型检测验证时的状态空间爆炸问题,并扩展了模型检测的应用范围.     

基于引力搜索的布尔函数生成算法

布尔函数是在密码学、纠错编码和扩频通信等领域有着广泛应用的密码函数,寻找性能优良的布尔函数一直是密码学领域的重要问题之一。基于引力搜索算法设计了一种搜索布尔函数的新算法。该算法模仿万有引力定律,以n维空间中的质量点表示布尔函数,以布尔函数的密码特性作为目标适应度函数进行搜索。实验结果表明,算法使用新设计的目标适应度函数可以直接生成具有1阶弹性、1阶扩散准则和高非线性度、高代数次数以及低自相关指标等多种密码学指标的平衡布尔函数,并且进一步给出了直接生成2输出平衡布尔函数的计算机搜索算法。     

复杂布尔查询下的文档收集打分策略的优化

虽然布尔查询是信息检索领域中较早提出的一个概念,但是对布尔查询的大量研究主要还是针对布尔操作一致的布尔查询。对于复杂布尔查询,目前并没有太多的相关研究,复杂布尔查询却越来越被频繁地使用(如文本推荐领域)。为了促使这类查询能够被更加高效地执行,提出了一种基于DAAT(document-at-a-time)框架的文档收集打分策略——DCQ(DAAT for complex query)算法,并与著名开源搜索引擎Lucene进行比较实验,查询性能有了显著提升。此外,提出了一套对查询性能的回归预测机制,该机制能比较准确地决策DCQ算法的使用时机。实验表明,结合了性能预测器的复合算法要远优于Lucene当前的文档收集打分算法。