马尔可夫逻辑网在信息抽取中的应用

提出了一个基于马尔可夫逻辑网的信息抽取方法,将所有记录的分割和记录去重在一个单独的整合推理过程中进行.由于采用马尔可夫逻辑和现有的推理算法,其主要工作是编写合适的逻辑公式,工程量比其他传统方法少得多.实验基于CiteSeer 和Cora这两个引文匹配数据集,其结果要明显优于之前的其他方法,同时也证明了马尔可夫逻辑网模型的精确性.     

基于模块双向迭代的电力系统仿真新算法研究

提出了一种基于模块双向迭代的电力系统暂态稳定仿真新算法. 首先将电力网络划分成以树形结构相联的多个子网, 将划分后的电力网络和发电机、励磁系统等元件分别单独处理为计算模块; 由各计算模块联接构成电力系统计算树; 而后通过沿计算树进行的前向简化和后向回代计算来实现电力系统方程的Newton法求解. 该算法有效提高了电力系统方程联立求解的效率, 为大规模电力系统并行仿真的实现提供了新方法. 在新英格兰测试系统和我国华北东北联网系统上对该算法进行了仿真测试, 与商业软件BPA结果进行了比较.     

多变量Hash函数的构造理论与方法

文中基于多变量非线性多项式方程组的难解性问题,并结合HAIFA迭代框架,提出了一种新的Hash算法,它与目前广泛使用的Hash算法相比具有下列优点:安全性基于一个公认的数学难题;输出Hash值长度可变;设计自动化,用户可根据实际需求构造满足其特定要求的Hash函数.同时还详细讨论了新算法的安全性、效率和性能,通过理论分析,选取适当参数的新算法,在其难解性问题的假设前提下,可达到理想Hash函数的安全性强度;实验结果表明,新算法在效率和性能方面与其他Hash函数具有可比性.此外,由于新算法具有良好的随机性,还可将其作为一种伪随机数生成器.     

语义Web的逻辑基础

分析了目前语义Web理论的研究现状和存在的问题, 分析了用传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不充分性, 根据语义Web的特点和需求, 提出了一种新的动态描述逻辑DDL, 该DDL将静态知识和动态知识表示与推理有机地整合在一起. 特别的是, 给出了具体的动作描述方法, 并按照传统描述逻辑的语义解释方法给出了动作的语义解释, 从而该DDL形成了一种能同时处理静态知识和动态知识的统一的形式化逻辑框架. 该DDL具有清晰的语义特征, 既提供了可判定的推理服务, 又能有效地对静态知识、动态过程和运行机制进行表示和推理(动作的可实现性和动作之间的包含关系), 因此, 提出的动态描述逻辑DDL可以为语义Web提供合理的逻辑基础, 弥补了传统描述逻辑作为语义Web逻辑基础的不足.     

空间多闭环机构自由度计算的新概念和新理论

2005年法国学者Gogu分析了现有的35种不同形式的自由度公式,指出其中的快速计算的公式有一定的局限性、不通用.因此,寻找更通用、更简单快捷的自由度公式,仍是国际上机构学的热点,也是完善机构学结构理论的一个重要课题.Gogu在2008年提出了一种可以避开虚约束的新的算法,但其通用性仍依然有限.为了解决这一问题,本文提出杆组自身的阶、广义运动副的阶、虚拟运动副、虚拟环路和虚拟环路阶的新概念,给出了一种新的结构简单的通用公式.这种方法是把多环路的自由度计算转换成若干个独立的虚拟环路单独计算,使问题得到了简化,避免了计算虚约束,大大的降低了计算的难度.通过多种不同类型机构的计算分析,证明了新公式的简单性、通用性、有效性和实用性.它的应用,将为广大的工程技术人员掌握空间机构自由度的计算方法,提供极大的方便.     

快速平滑收敛策略下基于QS-RRT的UAV运动规划

基于快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的运动规划算法,通过随机采样的方式探索未知任务空间,具有概率完备性和较高的计算效率.该类算法在应用于无人机运动规划时必须对飞行距离、过程安全性和航路平滑度进一步优化.针对这一问题,首先对威胁环境、无人机运动学性能和探测能力建模,然后根据飞行特征设计了随机采样、威胁规避、路径可跟踪性以及全局与局部平滑性等优化策略,并构建快速平滑收敛RRT(quick and smooth convergence RRT,QS-RRT),最后以此为基础分别提出了面向已知和未知任务空间的无人机运动规划算法.仿真结果表明,该算法能够在保证飞行路径收敛性、安全性及其规划效率的基础上,有效缩短飞行距离,改善航路的可跟踪性和平滑度,增强在实际飞行过程中的可操作性.此外,该算法还易于在航路优化效果和规划效率之间权衡,增强了对不同规划任务需求的适应性.     

程序数值误差的扰动检测与优化

很多用于关键领域的数值计算程序使用浮点数格式作为数据的内部表示,但由于浮点数在表示上存在误差,这类程序的正确性很难得到完全的保障.本文提出了一种自动的检测途径来帮助应用程序的开发人员获得他们所写代码的稳定性信息.它通过两种具体的扰动技术——数值扰动与算式扰动,来扰动底层的数值量和计算步骤,统计扰动下的运算差异,并最终评估数值计算代码的稳定性.数值扰动随机动态地改变程序数值的有效数字尾数,通过模拟误差的引入来观测程序的计算结果是否稳定;而算式扰动针对程序中算术表达式的计算过程,通过程序变换方法,将其转换成在实数域等价,但语法上不同的形式,然后以这些算式在浮点数下执行结果的差异来判断数值计算过程的稳定性.更进一步,本文使用了并行扰动算法和蒙特卡罗（Monte Carlo）方法来提高扰动技术的处理规模.当用户的硬件资源较丰富时,扰动技术将利用并行算法来提高运行效率;而当硬件资源不足时,蒙特卡罗方法也能在较短时间内得到一个可以接受的结果.我们对本文所提出的技术做了实现,并对文献中采用的一系列数值程序和GNU科学计算库（GSL）做了评估,评估结果显示,本文为数值计算稳定性的自动测试提供了一种实用技术.     

基于改进随机子空间法和稳定图技术的电力系统低频机电振荡特征识别

基于由WAMS量测得到的类噪声信号来识别系统的低频机电振荡模式及其对应模态在电力系统分析和控制中具有很好的应用前景.本文以随机子空间方法为基础,引入参考通道技术,在不影响识别准确度的情况下极大地提升了计算效率,形成了一种改进的随机子空间方法,能够方便快速地得到系统的模式及其对应模态.本文还引入稳定图的思路,通过设计了巧妙的稳定图自动识别算法,快速有效地辨别了系统的真伪模式.在IEEE-118节点测试系统上进行的算例分析表明本文提出的方法具有较高的识别准确性和计算效率,能够满足在线应用的需要.     

一种基于高斯过程的数据驱动光度立体视觉全局优化算法

光度立体视觉技术难点之一在于快速有效地解决非朗伯体材料的复杂反射问题,针对这一问题,本文提出了一种基于高斯过程的数据驱动光度立体视觉全局优化算法.该方法利用高斯过程,通过贝叶斯推理学习给定材料的实测双向反射分布函数值,建立用于描述非朗伯体材料非线性反射性质的连续数学模型.该模型以光源方向和表面反射光强作为输入,以双向反射分布函数值作为输出,可在光度立体视觉系统中建立更为精确的反射模型,从而得到更高的法向量预测精度.仿真实验和实际实验表明,该方法显著提升了光度立体视觉的法向量恢复精度,且拥有较高的计算效率.     

刀触点网格上整体光顺五轴数控加工刀轴方向的模型与算法

针对球头铣刀的五轴数控加工,分析了刀轴方向对切削力的影响,根据刀轴方向变化的度量指标,提出了在刀触点网格的可行空间中整体光顺刀轴方向的模型与算法,该方法有两个优势:可以同时保证进给和相邻行两个方向上刀轴方向的整体光顺性;仅需要计算网格点处的可达方向锥,提高了计算效率.用仿真方法分析了整体光顺刀轴方向对加工效率、机床进给运动平稳性和切削力的影响,并用实验验证了规划的刀具路径.     

优化时延和可布性的标准单元布局算法

分析了时延和可布性的关系, 提出了一个多步的布局算法来优化这两个目标. 首先, 时延驱动的布局算法找到一个全局最优解. 在第二步中, 本算法在保证不破坏时延特性的基础上提高芯片的可布性. 这个算法已经实现, 并且对若干实际电路进行了测试. 结果表明应用本布局算法最大时延值能够下降30%, 并且第二步中在保证时延值不变的情况下, 最大拥挤度下降10%.     

具有等式约束的滑动多项式建模方法

滑动多项式是广泛应用的动态系统建模方法,如何有效利用先验信息(也称为附加信息或约束信息)是改善多项式模型性能的有效途径.鉴于可转变成等式约束条件的附加信息的广泛应用,提出了带等式约束项的滑动多项式的两阶段建模方法.在理论分析的基础上,以空间目标跟踪为例,进行了算法的数值验证.该方法只需在原无约束模型的迭代格式上增加一个修正步骤,实现简单,且具有良好的可观测性、收敛性、估计精度和计算效率.文中的模型并未针对特定系统,稍加调整,可直接应用于一般非线性系统的状态建模.此外,这里的性能分析方法对其他建模方法的性能预测也同样具有参考价值.     

基于证据推理的故障预报模型

为处理存在定量与定性不确定性信息的非线性复杂系统故障预报问题,建立了基于证据推理(evidential reasoning,ER)的故障预报模型,提出了ER预测模型的参数优化方法.该模型利用ER算法可以处理精确数据、不完整数据、模糊数据的能力,及其非线性融合的特性,对模型的输入信号,通过信息变换技术转化到信度结构框架下,应用解析ER算法对输入信息融合,根据输出数据的类型,构造相应的预测输出,给出了故障识别方法.针对ER预测模型参数难以精确的主观确定的困难,建立了非线性优化模型,对模型参数进行优化学习,获取最优模型参数.通过实验对ER预测模型的性能进行了分析,结果表明,建立的预测模型和参数优化模型可以有效的处理故障预报问题.     

快速构建量子稳定子码的最小网格图

量子网格图顶点集的大小影响译码算法的效率,减少网格图的顶点数可以提高译码算法的效率.本文基于标准化的稳定子群校验矩阵,给出了构造面向网格图的稳定子群生成元的方法,据此可以构造顶点集最小的量子网格图.此外,本文通过分析差错算子与稳定子群生成元各个量子位的对易关系对两算子之间对易关系的影响,给出了一种快速生成量子稳定子码网格图的方法.现有构造方法对各顶点集分别独立计算,没有利用已有的计算结果,所以运算量大,这限制了译码的规模和速度.本文方法是在已有顶点集的基础上,利用迭代法构造新顶点集,该方法计算复杂性更小、算法效率更高,从而能适应规模更大和对时间要求更高的应用.     

梯级水电站群长期发电优化调度多核并行随机动态规划方法

随机动态规划求解水电站群长期发电优化调度易产生"维数灾"问题,导致计算耗时急剧增加,求解效率降低.如何缓解维数灾和提高计算效率,一直是水库优化调度致力于研究的难点问题.在随机动态规划的并行性分析基础上,提出了基于Fork/Join并行框架的多核并行随机动态规划方法.该方法将单个时段内所有变量组合状态下的计算任务作为父任务,通过分治法递归分解为多个子任务,并平均分配到不同的内核同时计算实现细粒度并行求解.以澜沧江下游梯级水电站群为研究实例,建立了3个变量离散数不同的调度方案,并在多核环境下验证该方法的计算效率.结果表明,在2和4核环境下,该方法的计算耗时与串行方法相比,分别节省了约50%和70%,大幅度缩减计算耗时,可充分利用多核资源;同时,计算任务的规模越大,并行计算的耗时缩减幅度越大.因此,此方法为大规模水电系统优化调度提供了一种可行途径,其并行原理可为其他应用所借鉴.     

裂隙介质两相渗流数值模拟研究

以离散裂隙概念为基础建立了离散裂隙型模型,该模型通过对裂隙的降维处理提高了计算效率并适用于所有类型裂隙介质的渗流研究。详细阐述了离散裂隙型模型的基本原理及其两相渗流数学模型,基于Galerkin加权残量法建立了该模型的有限元数值计算格式。通过单裂隙中的Buckley–Leverett两相渗流算例验证了数值算法的正确性。以裂缝性油藏注水开发为例,应用离散裂隙型模型分别对2种不同类型的裂隙介质进行了实例研究。数值计算结果表明：裂隙的存在导致了岩体的强烈非均质性和各向异性,其中裂隙的方位、大小、连通性及其类别对裂隙介质两相渗流均有着重要的影响;正确认识裂隙的分布及其类别对于裂缝性油藏的开发动态研究及其注采井网的布置有着重要的实际意义 。     

有限状态机的行为阶段聚类及其对测试的应用

提出了有限状态机的行为阶段和行为阶段聚类的新概念, 它是介于有限状态机的行为级描述和低层描述(状态表或状态图)之间的一种新的抽象级别. 给定一个有限状态机的低层描述, 可以对它的状态按某种规则进行聚类来简化对有限状态机的分析. 给定一个有限状态机的行为描述, 可以直接从中提取行为阶段, 并通过对行为阶段进行聚类来分析它的功能. 详细阐述了对状态或者行为阶段进行聚类的理论和方法. 行为阶段聚类描述可以应用于对有限状态机的功能分析、验证和测试中. 作为行为阶段聚类描述的一种应用, 建立了一种用于测试产生的新的故障模型——行为阶段转换故障模型, 并利用对行为阶段的聚类来加速基于此故障模型的测试产生, 实现了一个寄存器传输级的自动测试产生系统ATCLUB. 实验结果表明, ATCLUB与其他测试产生系统相比有很高的效率, 并且能够产生相当短的测试序列, 以达到对电路门级固定型故障的较高的覆盖率.     

一种基于几何推理的点模式匹配算法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的重要课题, 在图像配准、物体识别、运动检测、目标跟踪、自主导航和姿态测定等方面有着广阔的应用背景. 讨论Euclid变换下不完全匹配情形的点模式匹配问题. 根据几何推理, 给出匹配团、支持点对、支持指标集和指标矩阵等概念以及它们满足的性质和定理. 在此基础上, 提出了一种独特的自上而下地求得最多一致对应点对的推理算法. 理论分析和实验结果表明, 该算法是非常有效的, 并在一定条件下可应用于其他变换下的点模式匹配问题.     

OWL2QL存储与应用

通过对OWL2语法结构和推理方式的分析,提出OWL2基本元素和公理在关系数据库中的存储结构和推理实现方式.将部分推理结果在数据库中进行存储,提高了本体存储和推理的效率,并能对大规模的本体进行存储.通过构建知识管理平台验证了该存储方式的有效性.     

基于流形鸽群优化的智能合约重入性漏洞检测方法研究

重入性漏洞在智能合约中普遍存在,可能造成巨大的经济损失.现有的基于符号执行的静态分析工具通过预设的规则判断漏洞是否存在,然而预设规则不全面可能会导致重入性漏洞的误报.为了避免误报,本研究尝试从软件测试用例生成的动态分析角度解决这一难题.本文将该应用场景抽象为存在重入性循环路径的路径覆盖测试用例自动生成问题,通过生成并执行覆盖重入性循环路径的测试用例来检测重入性漏洞.以鸽群算法为代表的群体智能算法是求解测试用例生成这类黑盒优化问题的常用方法.鸽群算法在整个决策空间内围绕种群最优解邻域搜索,然而,问题的最优解可能并不在该邻域内,导致路径覆盖率较低.为了提升鸽群算法的路径覆盖率,本文将利用流形启发式算子改进鸽群算法,使其分配更多的算力搜索与优化目标相关的子空间,从而提升鸽群算法求解效率,覆盖重入性循环路径.实验结果显示,改进后的流形鸽群算法能够更加高效地生成覆盖重入性循环路径的测试用例,检测出被测合约的重入性漏洞.与Oyente, Securify和Smartcheck这三个智能合约测试工具相比,本文提出的方法能够有效避免重入性漏洞的误报,在实验的8个被测试智能合约中重入性漏洞识别准确率分别...