应用GPS接收机进行系统校时

分析了ＧＰＳ接收机的数据输出特点，设计了ＧＰＳ接收机与ＰＣ机的硬件接口及其串行通信软件，用于一个实际系统校时。     

基于谱聚类的高阶模糊时序自适应预测方法

结合数据特征及分布特点提出一种基于谱聚类的模糊时间序列自适应预测方法。首先基于谱聚类的思想,根据样本数据特征获取其所属论域的个数及范围,实现向模糊时间序列的自适应转化;然后基于Markov概率模型表示模糊时间序列中的模糊关系,从而对多步模糊关系、高阶模糊关系及模糊关系的稳态进行求解;最后获取预测值的可能模糊状态,进而利用去模糊化方法将其还原为预测值。在真实以及人工时间序列数据上的实验表明了所提方法的合理性与有效性。     

可靠性分布式仿真时钟同步通信协议的研究与实现

针对硬件式冗余容错系统的可靠性测评问题,提出了分布式仿真的思想;基于该思想进行可靠性的评估和预测,提供了并行工作的优越性和灵活性;并重点介绍了分布式仿真系统设计中至关重要的时钟同步通信协议的设计与实现过程,包括分布式仿真的可靠性模型、时钟包的格式以及时钟同步算法等。     

基于频繁密度分布模式的不确定数据流查询方法

针对当前不确定数据流相似性查询问题中不确定对象建模不准确的问题,提出了一种面向不确定数据流的相似性查询方法 HB-UTS。利用非参数估计方法对不确定数据流中的对象建模,得到不确定对象的密度函数。通过谱聚类方法挖掘密度函数的频繁模式,将挖掘后的模式抽象为语义表示的不确定数据流序列。在相似性查询阶段,通过高阶Markov的状态转移矩阵模型构建不确定数据流的索引结构,它在记录不确定数据流存储地址的同时还记录序列元素的存储概率,可有效提高数据流的分步输入查询效率。本文进行了真实与仿真相结合的方法,通过在随机化处理后的真实数据集上的实验以及与其他相似性查询方法的比较,验证了HB-UTS在处理大规模不确定数据流时较好处理能力以及实施效果。     

模型检测中的CTL形式化描述模板

针对SPS(specification pattern system)和Prospec(property specification)不能将组合命题形式化为模型检测器可以接受的CTL(computation tree logic)公式问题,通过研究SPS和Prospec产生系统性质描述的形式化方法,并对比CTL与FIL(future interval logic)的表达能力以及CTL与LTL(linear temporal logic)两者之间的关系,构造了一类具有较强描述能力的CTL公式模板,并通过重新定义合取逻辑运算符来简化公式.该类模板简洁且易于理解.模板类的正确性证明表示该类模板可以有效地描述系统性质.利用该模板得到的CTL公式可以直接应用到模型检测器中,利于系统性质验证.     

高阶异构数据模糊联合聚类算法

为了更有效地分析聚簇重叠部分高阶异构数据的聚簇结果,提出了一种高阶异构数据模糊联合聚类（HFCC）算法,该算法最小化每个特征空间中对象与聚簇中心的加权距离。推导出对象隶属度和特征权重的迭代更新公式,设计出聚类过程的迭代算法,并且从理论上证明了该迭代算法的收敛性。另外,通过泛化XB指标,提出适用于评估高阶异构数据聚类质量的指标GXB,用于判断聚簇数目。实验表明,HFCC算法能够有效探测数据内部隐藏的重叠聚簇结构,并且HFCC算法聚类效果明显优于5种有代表性的硬划分算法,此外GXB指标能够有效判定高阶异构数据的聚簇数目。     

一种基于部分已验证匹配关系的模式匹配模型

模式匹配是模式集成、语义WEB及电子商务等领域的重点及难点问题. 为了有效利用专家知识提高匹配质量, 提出了一种基于部分已验证匹配关系的模式匹配模型. 在该模型中, 首先,人工验证待匹配模式元素间的少量对应关系, 进而推理出当前任务下部分已知的匹配关系及单独匹配器的缺省权重; 然后,基于上述已收集到的先验知识对多种匹配器所生成的相似度矩阵进行合并及调整, 并在全局范围内进行优化; 最后,对优化矩阵的选择性进行评估, 从而为不同匹配任务推荐最合理的候选匹配生成方案. 实验结果表明, 部分已验证匹配关系的使用有助于模式匹配质量的提高.     

一种基于最弱前置条件的软件错误定位算法

错误定位是软件调试中非常耗时费力的活动之一,自动错误定位技术可以有效地提高调试效率,降低调试成本.基于最弱前置条件的错误定位技术,首先计算出程序需要满足的最弱前置条件,并为其构造错误分析图;然后在错误分析图上依照失败测试用例进行初始化标记;最后限定分析图的输入和输出,自顶向下再次对其进行标记,找到冲突的结点,从而进行错误定位.实验结果表明,相对于其它方法,文中提出的方法能有效地提高程序错误定位的效率,使得调试人员只需检查更少的语句即可找到出错的位置.     

ALP:一种面向CometCloud平台的自适应负载均衡方法

在云平台中,动态负载均衡对分配任务工作量、提高系统吞吐量、加强网络处理能力以及缩短任务处理时间起到了很重要的作用,然而由于工作节点资源运行信息的不断变化,现有的动态负载均衡策略难以很好地获得节点信息,因此提出了一种基于CometCloud系统平台的自适应负载均衡策略(ALP),ALP可以很好地获得工作节点的运行信息,并精确计算其负载状态。通过模拟实验与其他动态负载策略进行比较,ALP对云平台负载的调控效果良好。     

基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法

基于概率信息内容的FCA概念相似度计算方法依赖于语料库中概念的频次信息,这种方法仅使用出现概率作为信息内容度量指标计算FCA概念相似度,其计算结果的准确率不高.针对上述问题提出一种基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法,该方法利用本体中概念间的上下位语义关系度量信息内容,以进一步提高概念一般/具体程度的度量精度;然后在本体派生的ISA层次结构上计算语义信息内容相似度,从而避免基于概率信息内容的方法对语料库的依赖;最后把语义信息内容相似度作为度量FCA概念相似度的依据,并给出了通过构造带权二部图提高相似度计算效率的方法.实验结果表明使用基于语义信息内容的方法能够在不牺牲时间性能的前提下有效提高FCA概念相似度计算结果的准确率.