前言

本期学报《容错计算专辑》是我校计算机及自动化系的计算机高可靠性研究室的研究成果报告。研究的中心内容是计算机的诊断问题,研究的主要工具是星算法。因此,为了阅读方便,我们把“四值逻辑与星算法” 一文重新刊载。文章提供了星算法的一个程序,它具有程序简短,所需存贮空间少的特点,能在微处理机上实现。文章是将星算法应用于组合线路多故障的测试,这项结果又被应用到时序线路的测试生成,获得这一领域     

星算法在组合线路多重故障检测中的应用

本文研究星算法〔1〕在组合线路多重故障检测中的应用。首先,文章简要介绍星算法概要,推导了若干公式和定理,并较详细地陈述了利用星算法求组合线路的多重故障测试的过程。并以此为基础,提出了为组合线路所有故障重数假定不超过M的固定故障建立完全测试集的算法,然后同用来解决同一问题的布尔差分进行了比较。显然,本文提出的方法具有更多的优点。     

一种用于高速逻辑电路综合优化的新算法

提出了一种改进时序重排算法，使时序重排可以更有效地与其他组合优化算法结合起来共同提高同步时序电路的速度。在各种不同的测试电路上得到的实验结果显示，这种算法在与其他组合优化方法的结合上，较以往的时序重排算法有很大的改进。     

星算法的LISP程序

此文提供了星算法的一个LISP程序,它具有程序简短,所需存贮空间少的特点。由于采取了优化措施,它能方便地在微处理机上实现。借助此程序可以为给定的组合电路求出任一故障的完全测试集,以便进一步建立最佳的故障检测集。此程序也容易推广到求多故障和时序电路的测试集。     

诊断组合逻辑网络的SDT算法

本文提出诊断组合逻辑网络的一种新算法。其特点是根据组合逻辑网络的结构,将产生测试码与时序测试过程统一起来进行。使算法的复杂性大大降低。这种算法称为S D T(sequential fiagnostic tree)算法。     

同步时序线路多故障测试的动态布尔方程方法

本文提出了同步时序线路多故障测试动态布尔方程方法,它将同步时序线路中的“异或”运算归结为逻辑加运算,可一次求出被测线上双固定型故障s-a-1和s-a-0的全部测试集.用动态布尔方程方法实现同步时序线路中双固定型故障的测试,简单、直观,在计算机上容易实现.     

高压输电线路双端数据测距算法的仿真与应用

本文提出了一种基于双端数据的高压输电线路的故障测距算法,能对线路参数、长度、测量等各类误差进行修正,仿真计算验证了该算法的正确性和测试影响其精度的各种因素,结果具有较高的测距精度。     

基于时空相关性的NDVI时序重建方法研究

针对目前时序NDVI数据重建算法时空相关性考虑不足的问题,提出一种综合利用时间域Savitzky-Golay滤波、空间域平滑滤波和异常数据剔除算法的NDVI时序重建方法.并以10年的SPOT VGT NDVI S10产品时序影像为实验数据,对算法进行了测试.结果表明,该方法对数据集中的噪声具有很好的去除效果,可以为基于NDVI的定量分析研究提供高质量数据.     

一个生成Java程序同步序列集的新算法

为了提高在Java程序可达性测试中的同步序列生成效率,提出了一个新算法从无时序约束关系的同步事件派生竞争变形体集,避免或减少了不可行的竞争变形体的生成.定义了同步事件之间的线程家族时序约束关系,并详述了此约束关系的信息抽取算法和判定算法.     

关于时序模式发现算法的研究

数据挖掘归属于决策系统,可以从浩瀚的数据库中挖掘出不易被发现的有用信息,并且可以进行预测,为管理层中决策者的决策提供科学依据。针对时序数据中的复杂模式问题,提出了一种时序模式算法,并描绘了算法的基本思想及给出了算法的简单伪代码。在用程序实现后,对算法的优劣进行了分析,为进一步改进和完善算法或者为寻找更为理想的算法提供了有益的启示。     

基于时序的股票预测算法研究

提出了一种基于时序的股票预测算法。该算法基于时序,对股票在连续时间段内发生变化的数值进行研究,并利用该算法得到的结果进行预测。结果表明,这种方法对于事物的单属性预测是具有实际意义的。     

一种时空特征融合的鲁棒视觉跟踪算法

针对视觉跟踪在复杂背景下因外观特征表征不足等原因造成的目标丢失问题,结合深度光流网络估计的运动特征,文中提出了一种基于时序信息和空间信息自适应融合的视觉跟踪算法。该算法在相关滤波跟踪框架基础上,引入递归全对场变换（RAFT）深度网络估计光流以获取目标的时序信息,提取目标的CN特征和HOG特征获取空间信息,然后融合目标时序信息和空间信息,以增强对目标时空特征的表征能力;其次,建立了一种跟踪结果质量判别机制,实时调整时序信息在融合过程中的权重, 有效提升了算法在复杂动态环境下的泛化能力。为评估算法的有效性,在OTB100和VOT2019两个数据集上进行了测试,实验结果表明,与主流视觉跟踪算法相比,所提算法的跟踪性能获得了显著提升,尤其在运动模糊、快速运动等属性的视频中,具有明显优势。     

基于IP的DVB实时复用器中时序处理算法

DVB实时复用器在复用过程中需要对MPEG-2传输流(TS)中的时序关系进行处理,传统的处理算法只对MPEG-2时序中的PCR值进行了处理,所以在处理基于IP的DVB复用器中的时序关系时,传统算法存在着局限性.为了突破传统算法的局限,提出了一种不依赖于原始流中时序关系的校正算法,并且在对PCR进行校正的同时,按照视频缓冲检验器(VBV)的工作方式对DTS和PTS也进行了校正,使复用输出的TS流符合MPEG-2标准.最后,通过硬件平台和实验环境对所提出的时序处理算法进行了实际测试,并验证了算法的可行性.     

用于动态化工过程故障检测的T-TELPP算法

工业过程具有高复杂性、动态性等特点。在特征提取时,引入时滞因子扩展时序矩阵可以解决现场变量带有的自相关与互相关特性问题。特征提取算法处理三阶张量形式的扩展数据时需要将三阶张量在某一方向向量化,这将破坏原始数据内在二维结构信息。对此,本文提出了基于张量空间的时序扩展局部结构保持算法(Tensor-Temporal Extension Locality Preserving Projection,T-TELPP)。首先,改进局部保持投影(LPP)算法得到时序扩展的LPP算法(TELPP),使其充分提取欧氏空间近邻与时序近邻信息;然后,将TELPP扩展到张量空间得到T-TELPP算法。T-TELPP直接将动态扩展数据投影到特征空间与残差空间,并分别建立T2和SPE统计量。对田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程进行监测,通过与PCA、DPCA和DLPP算法对比,验证了T-TELPP算法在动态过程监测上的有效性与优越性。     

基于教与学优化算法的智能旅游线路优化

根据旅游线路设计的原则及游客的需求特征,对教与学优化算法进行改进,建立了基于改进的教与学优化算法的旅游线路优化方法。通过对汉中地区旅行线路优化测试表明,运用该算法设计的旅游线路具有一定的可行性和高效性,对旅游交通规划、旅游线路设计,特别是对自驾游旅游者开展高效率的旅游活动具有一定的实用价值。     

组合线路多故障最小测试集

本文提出了一个新的求多故障最小测试集的算法。其中包括任意组合线路的分树及扇出点的分级,这样大大减少了求星展式的工作量,本文中的算法对冗余和非冗余线路不必区分,可统一处理。本文得到的结果较文献〔4〕,〔5〕,〔7〕,〔10〕等为优。     

四值逻辑与星算法

包含“0”,“1”两个元素的布尔代数已为人们所熟知,它给命题演算和对逻辑网络的研究提供了很好的工具。为了能反映动态情况,本文将它扩展成四值的布尔代数,研究了它的数学基础,提出了几种表达式,介绍了星算法的推导法则,并证明了与布尔差分相沟通的展开定理。文章较详细地陈述了在组合网络诊断方面的应用;通过典型例子介绍了求测试码的算法,并与流行的D算法、布尔差分法、ESP法等进行了比较。事实表明星算法具有某些优点。本文还指出了在网络其它方面应用的可能性。     

基于VC++与LabVIEV的微机采样与保护算法虚拟测试软件的研制

在微机线路保护装置的研制及其上位机软件的开发基础上,采用VC++及LabVIEW语言成功编制了一套微机采样与保护算法虚拟测试软件,其具有友好的人机界面,同时,对装置所采用的采样和保护算法进行了测试,结果表明,本虚拟测试软件满足设计要求,系统性能达到了预期的目的,可以应用于实时性要求较高的变电站综合自动化之中.     

一种时序关联规则改进算法的研究

对海量的时间序列进行处理,挖掘其背后蕴涵的价值信息具有重要的意义。本文结合了时序逻辑和数据挖掘的知识对基于FP_树的时序关联规则展开了研究,并在传统的算法基础上提出了一种改进算法。该方法不用生成大量的频繁模式候选集,从而提高了时序关联规则的挖掘效率。     

一种基于模式匹配的自主星图识别算法

为便于星光定姿系统在线应用,提出了一种新的基于模式匹配的自主星图识别算法. 该算法首先建立了一种新的星模式描述方法,然后用该模式描述方法建立观测星的模式和导航星模式数据库,最后通过观测星模式与导航星模式数据库进行匹配,完成星图识别. 试验结果表明,该星图识别算法与传统的算法相比,对观测位置误差具有更好的适应能力,需要的存储空间更少,计算速度更快.