模型检验综述
摘要：在软硬件验证里，模型检验是一个重要手段，至今它已经形成一个庞大的方法论体系。现在我们把模型检验内容从标准方法、抽象解释方法、综合方法3个范畴加以介绍，旨在形成人们对模型检验总的印象，从而全面理解和掌握模型检验各个方法的精神实质和具体情况，有助于将这些方法运用到实际软硬件验证中并从中受到启发，以便进一步发展模型检验理论或开发模型检验新的方法和工具。基于锦标赛选择变异策略的改进差分进化算法及函数优化
摘要：针对差分进化算法传统变异策略在全局收敛鲁棒性和搜索效率上不能达到一个很好的折衷，并且算法的操作算子固定，导致搜索效率低、易早熟收敛等问题，文中在差分进化算法变异策略性能分析的基础上，提出了一种基于锦标赛选择的变异策略。该策略采用“锦标赛选择”对随机选取的变异向量排序选出基向量，差分向量选择有利于搜索的方向并对其“强化”，以提高收敛速率和维持种群多样性；同时操作算子采用随机正态缩放因子F和时变交叉概率因子CR，以平衡局部搜索和全局搜索；最后，利用4个典型Benchmarks测试函数对改进算法进行测试。实验结果表明，该改进型差分进化算法能有效避免早熟收敛，较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。服务组合中面向端到端用户QoS需求的QoS聚合机制研究
摘要：服务组合基于多种基本的组合结构，组合多个已有的服务来满足用户的功能性和非功能性（即QoS）需求。通常，用户的需求直接是端到端的需求，而服务描述本身具有自身的QoS描述。由于所处的层次不同，端到端的QoS需求描述和单个服务的QoS描述存在一定的语义鸿沟。基于层次化本体模型建立QoS本体模型，建立了用户QoS和服务QOS之间的映射关系。并针对基本的服务组合结构，研究了异构QoS本体环境下服务的QoS聚合机制。基于基本组合结构的QoS聚合，提出了完整的服务组合中的QoS聚合算法和QDS转换算法，以满足端到端的QoS需求。基于分层Agent的军事分析仿真在线辅助决策系统研究
摘要：指挥与控制是军事分析仿真在线辅助决策系统中研究的主要对象之一。通过分层Agent方法对军事分析仿真在线辅助决策系统的指控关系进行建模，将战役级仿真中的指挥和控制划分成战略层、战术层和执行层，并对各层Agent功能进行描述。系统采用基于BOM组件的高性能RTI仿真方法，最后以一个空地攻防对抗系统的实例说明了该建模方法的应用。基于免疫克隆算法的LVQ聚类算法权值优化
摘要：学习矢量量化（LVQ）聚类算法存在严重的对初值敏感的问题，若初值的选择偏差太大，就不会产生好的聚类效果，致使聚类精准度不够。免疫克隆算法具有很强的群体搜索能力，将免疫克隆算法用于优化LVQ聚类算法的初值，并将改进得到的聚类算法用于对IRIS数据集进行分类。分类结果与标准的LVQ算法的比较表明，改进后的聚类算法在稳定性上有了较大幅度的提高。复杂地形影响下雷达探测范围表现算法研究
摘要：通过分析雷达探测范围边界与数字地形高程的相对位置关系，提出一种基于几何光学原理的雷达探测范围受复杂地形影响的修正算法。采用雷达传播衰减模型和混合采样方法，应用该修正算法，实现了对复杂地形影响下雷达探测范围的修正。实验结果表明，该算法不仅对复杂地形适应性强，而且表现效果真实直观。基于Metropolis—Hastings变异的粒子群优化粒子滤波器
摘要：为了解决粒子滤波在粒子数量较少时估计精度不高的问题，提出了一种基于Metropolis-Hastings（MH）变异的粒子群优化粒子滤波算法。该算法将Metropolis-Hastings（MH）移动作为粒子群优化的变异算子，通过将MH变异规则与粒子群的速度一位置搜索过程相结合，使得重采样后的粒子群更接近真实的后验概率密度分布，有效解决了一般的变异粒子群算法容易发散的问题，加快了粒子滤波在序贯估计过程中的收敛速度，提高了其估计精度。仿真试验证明，基于MH变异的粒子群优化粒子滤波算法可以有效地克服粒子贫化现象，改善对非线性系统的跟踪估计效果。基于信息物理融合系统的智能制造架构研究
摘要：信息物理融合系统（Cyber Physieal System，CPS）的特征和功能为离散制造的智能化生产和竞争力的提高提供了有效的思路和途径。本文在现有物联网的基础上，基于CPS概念并结合现有离散制造业的特点，构造离散型制造信息物理融合系统的基本架构，并对该架构和相应功能模块进行了分析。最后，从离散型制造CPS基础理论和系统模型、系统优化调度与自治机制、安全性、可靠性、系统的可验证性等几个方面阐述了离散型制造cPs所面临的挑战。带扩展记忆的粒子群优化最小二乘支持向量机在中长期电力负荷预测中的应用
摘要：针对中长期电力负荷预测，考虑了影响中长期电力负荷的各种因素，提出了一种带扩展记忆的粒子群优化算法（PSOEM）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的中长期负荷预测方法。PSOEM比传统PSO收敛速度更快，精度更高，具有更强的寻优能力，因此利用PSOEM算法对LSSVM参数进行优化选择，获得了较优的PSOEM-LSSVM预测模型。通过实例仿真表明，该方法与其他几种方法相比具有更高的预测精度和速度。基于领域驱动的MIS系统细粒度权限模型研究
摘要：权限管理是管理信息系统（MIS）中非常重要的组成部分，现有部分系统中的权限管理过于粗糙或混乱，无法实现较为完整细致的权限管理；而其它的权限管理方案理论虽好，但与当今主流的软件开发方式和框架不相符，且不具备可实现性，无法应用于实际开发的信息系统。为此本文基于领域驱动设计的思想，对传统的基于角色访问控制（RBAC）模型进行细化和改进，在此基础上构建一个基于领域驱动的MIS系统细粒度的权限模型，然后再实现该模型，以展示权限系统构建的全过程，从而给目前权限系统的开发提供一个较完善的解决方案。本文给出了权限实现的详细方法和技术。基于空间聚类的动物疫点分布划分算法研究
摘要：防疫管理资源（人员和设备等）的合理有效配置是动物疫情防疫管理关注的问题之一。根据疫点的空间分布情况，基于空间聚类和最大夹角边界确定方法，提出了对疫．景分布进行分类划分的方法。首先研究了将K—Means聚类分析方法应用于疫点的空间聚类分析，实现了疫点按空间亲疏关系的分类。在此基础上，根据最大夹角原理，在聚类结果中确定了每一个分类的边界线，实现了对疫点按空间关系进行分类划分区域的方法，从而为疫情管理人员有效地监测与分析疫情空间分布模式、控制管理和预防动物疫情的扩散提供了支持。基于融合算法的测试优化选择问题研究
摘要：测试优化选择是个集覆盖问题，而启发式算法是求解集覆盖问题的有效方法。文中将遗传算法、BP神经网络和模拟退火算法进行融合，提出了一种融合算法，该算法充分利用遗传算法全局搜索能力强、BP神经网络训练能力强和模拟退火算法搜索速度快的优点，既避免陷入局部最优的现象，又提高了搜索的效率和精度。该算法已应用于求解测试优化问题。实例证明，该算法能够快速有效地求得测试优化问题的最优解。忆阻细胞神经网络在车牌定位中的应用
摘要：将新型的电路元件忆阻器与传统细胞神经网络相结合，构建出体积小、功耗低、计算速度快的忆阻细胞神经网络。用该网络实现对车牌图像定位的预处理，对应的计算机仿真结果验证了方案的有效性。提出的忆阻细胞神经网络将提高硬件电路实现的集成度，同时也有利于车牌识别速度和效率的提高。求解单通道盲分离问题的一种新方法
摘要：近年来，单通道盲分离作为信号处理领域中的重要分支，受到了人们越来越多的关注。粒子滤波和进化算法都是利用一群粒子（个体）进行逼近估计的方法，同时各有各的优势。本文将粒子滤波与进化算法两种方法结合起来，既利用了粒子滤波估计的准确性，又利用了进化算法对收敛性进行保证，提出了一种解决单通道盲分离问题的新方法。文中针对两路同频BPSK混合信号，采用粒子滤波的架构，同时利用赌轮选择方法对粒子进行重要性采样，最后根据最大后验估计的方法对当前时刻的粒子对进行估计。求解多目标优化问题的新遗传算法
摘要：给出了求解多目标优化问题的一种新解法。定义了多目标优化问题的非劣方向，设计了方向杂交算子和简单的变异算子。标准算例的计算机仿真结果表明，新算法可以快速地找到一组范围广、分布均匀且数量充足的Pareto最优解。面向装箱问题的量子遗传优化算法
摘要：针对遗传算法系统的维持能力问题，提出一种量子演化算法（a Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm）用于解决装箱问题的布局与优化。算法申采用量子比特编码、量子延伸变异操作。同时根据装箱问题具体情况，设计相应的量子旋转门更新策略，并在此基础上引入遗传操作，同时提出MCBF算法修复策略。最后，对8个测试数据集进行测试。实验测试结果显示，算法在维持遗传基因种群多样性与提高优化质量等方面效果明显。现代模态逻辑在计算机科学中的应用研究
摘要：现代模态逻辑是在经典数理逻辑基础上发展起来的，主要包括狭义模态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、信念逻辑、时态逻辑与动态逻辑。克里普克语义模型的建立，使得模态逻辑成为现代逻辑的重要分支之一，并成功应用到数学、经济学、社会科学、计算机科学和量子力学等众多领域。介绍了现代模态逻辑研究的主要内容，重点综述了现代模态逻辑在计算机科学的程序设计语言、知识表示与多系统以及模型检测、定理机器证明和非单调逻辑5个方面的应用，阐述了现代模态逻辑在计算机科学领域的研究目标、研究进展和发展趋势，最后指出现代模态逻辑研究中存在的问题，并预测其未来可能的研究与发展方向。模型检测中状态爆炸问题研究综述
摘要：模型检测已成为保证软件系统正确性和可靠性的重要手段，但随着软件功能日益强大，其规模和复杂度也越来越大，在模型检测过程中容易产生状态爆炸问题。如何解决模型检测中的状态爆炸，已成为工业界和理论界无法回避的重要课题。系统地综述模型检测领域解决状态爆炸问题的关键技术和主要方法，并提出该领域的最新研究进展与方向。
