同步数据流语言高阶运算消去的可信翻译

Lustre是一种广泛应用于工业界核心安全级控制系统的同步数据流语言,采用形式化验证的方法实现Lustre到C的编译器可以有效地提高编译器的可信度.基于这种方法,开展了从Lustre*(一种类Lustre语言)到C子集Clight的可信编译器的研究.由于Lustre*与Clight之间巨大的语言差异,整个编译过程划分为多个层次,每个层次完成特定的翻译工作.阐述了其中高阶运算消去的翻译算法,翻译过程采用辅助定理证明工具Coq实现,并进行严格的正确性证明.     

城市区域交通信号迭代学习控制策略

城市交通流具有复杂的非线性动态特性, 在交通控制中难以对其进行精确的数学建模; 同时, 以天为周期, 宏观交通流又呈现出明显的周期性特征. 鉴于此, 提出一种基于迭代学习的城市区域交通信号控制策略, 通过对交通信号的迭代控制, 使路段的平均占有率收敛于期望占有率, 从而使绿灯时间得到充分利用并防止交通拥堵的发生, 保证了交通流在路网中的高效平稳运行. 严格的理论推导证明了该方法的收敛性, 仿真结果验证了该方法的有效性.

     

基于Hessian半监督特征选择的网络图像标注

针对半监督特征选择算法进行了研究,采用有标签图像和无标签图像的半监督特征选择方法来提升网络图像标注的性能。基于二阶Hessian能提出一个新的半监督特征选择方法,该方法具有更好的局部拓扑结构保持特性和推断能力,从而能够克服基于图拉普拉斯半监督学习方法的缺点。将所提出的半监督特征选择算法应用到网络图像标注任务中,在两个大规模网络图像数据库上进行了实验,结果表明Hessian半监督特征选择方法优于拉普拉斯半监督特征选择方法,适合大规模网络图像标注。     

基于污点状态空间的脆弱性可疑点定位方法

针对现有方法在定位效能和适应性方面的不足,提出一种基于污点状态空间的脆弱性可疑点定位方法,在动态污点分析的框架下,建模扩展污点状态机模型,通过离线轨迹文件分析指令执行时的污点状态迁移,同时设计了多类非安全迁移规则,检测并定位脆弱性可疑点。构造原型系统并进行测试的结果表明该方法能在未触发脆弱性的条件下较完备和快速地定位多类脆弱性可疑点。     

基于PEPA的云计算资源分配算法性能评价

资源分配是云计算的核心之一,对云计算资源分配算法的性能进行评价可为云计算平台设计提供指导.讨论了两种云计算资源分配算法,提出了一种基于PEPA的资源分配算法的性能评价模型,该模型通过建立云计算系统中各组件之间的交互关系进行形式化分析和推理,获得了云计算系统性能的评价指标.实验通过分析资源分配过程中不同参数变化对系统性能的影响,结果表明,PEPA模型方法可以直接评估资源分配算法性能的优劣,并能够确定算法性能提升的关键因素,从而减少云平台设计过程的周期.     

一种多协议自适应网关的应用实现

针对复杂工业生产流程控制系统中的异构网络通讯问题,设计了一种多协议自适应网关,网关采用STM32F407ZGT6芯片作为主板芯片,COMX模块作为Profibus-DP、Device Net、Ether Net/IP等协议的通讯接口,能够解决由于通讯协议不同而对系统集成产生障碍的设备。设计实现了3种典型应用,将多协议自适应网关应用于系统的集成,将不同通讯协议的控制器、执行器和现场仪表集成为一个系统,进而实现控制要求;将其应用于大型工厂的一体化,使几套不同厂家的DCS相互通讯,实现了"异构网络主站服务器"的功能;将其应用于S7-300 PLC系统中,实现了Profibus-DP接口的从站地址自适应功能。经过测试与实际应用,多协议自适应网关解决了异构网络通讯问题。     

北斗短报文电网状态监测及应急通信系统

我国现有输电线路状态监测系统的信息传输方式在灾后应急状况下的应用效果并不理想,该文依据国家电网公司的相关标准,利用北斗卫星导航系统的短报文通信功能设计了一种输电线路状态监测系统及一套相应的应急通信方法,该系统不仅能够满足正常情况下监测数据的可靠接入和上传,而且通过一套异常触发和信息分级传输,能够保障灾难、事故等恶劣情况下的电网监控关键信息的有效可靠传输,最后用OMNeT++软件仿真实现了上述系统及方法,验证了其正确性和可行性.     

具有属性析取扩展特征的内逆P-信息智能挖掘

逆P-集合(inverse packet sets)是由内逆P-集合P-F(internal inverse packet set(X)F)与外逆P-集合XF(outerinverse packet setXF)构成的集合对;或者,((X)F,(X)F)是逆P-集合;逆P-集合具有动态特性.它是研究另一类动态信息与应用的新模型.逆P-集合中元素的属性满足属性析取.利用内逆P-集合的结构,给出了元素的属性析取扩展形式与特征、属性析取扩展条件下的内逆P-信息智能挖掘,以及挖掘定理与智能挖掘原理;给出了满足内逆P-推理与非完整信息条件下的完整信息的智能挖掘-发现.利用这些结果,给出了具有属性析取扩展特征的信息智能挖掘的应用.     

基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法

项目文档主题表征的好坏直接影响后续评审专家的推荐效果.为有效利用项目文档片段之间的关联关系进行项目主题分析,提出一种基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法.该方法首先分析项目文档的结构特点,提取项目名称、项目关键字等能表征主题的结构信息,结合专家证据文档、专家主题关系网等能表征专家主题的外部资源,定义及提取项目文档片段之间的关联关系特征;然后,利用不同类型的关联关系计算项目文档片段之间的相关性,构建项目文档片段间的无向图模型;最后,利用已标记关联关系特征作为聚类的监督信息,采用半监督图聚类算法对项目文档片段进行聚类,从而实现项目主题的提取.项目主题提取对比实验结果验证了所提方法的有效性,项目文档结构化特征、专家证据文档以及专家主题关系网对项目主题模型的构建具有一定的指导作用.     

配送选址-多车型运输路径优化问题及求解算法

考虑到不同车型、车辆容量、时间窗等约束,研究了配送选址-多车型运输路径优化问题,采用分解法进行问题分析,建立数学模型.首先应用改进聚类分析模型确定配送中心的最佳位置与服务客户群,然后设计遗传算法进行求解.算法比较及算例测试表明它是求解选址-多车型运输路径优化问题的一种有效方法.