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171.
UML活动图被认为是最合适的软件过程描述语言,研究UML活动图的模型检验方法是很有必要的。提出一种基于自动机理论的UML活动图的模型检验方法。该方法给出UML活动图的形式语义,通过计算RTC-STEP,得到LTS,并将LTS映射到Büchi自动机,用LTL表示系统性质,并将LTL公式转换为相应的Büchi自动机,用基于自动机理论的模型检验方法检验UML活动图。 相似文献
172.
基于内嵌流体自适应减振理论,对内嵌流体柔性板在一、二阶固有频率定频激励作用下的流体运动减振效果进行了数值研究.通过对内嵌流体柔性板的振动分析,将其转化为活动边界流体动力学模型.对不同模型进行仿真分析,揭示出封闭腔内流体运动的规律以及流体与板的力学相互作用特性,特别是流体运动的峰特征和自适应现象.提出了流体运动能耗量化准则,从能耗的角度阐明了内嵌流体单元运动减振的有效性以及自适应特性,并以此为标准对不同情况下的流体运动减振效果进行了评价. 相似文献
173.
在计算机网络实验当中,最重要的是有一个合适的实验环境。用虚拟机软件能构架出小型网络环境,利用该网络环境,能实现ftp,samba,apache等网络实验,也可以实现有危险性的如病毒攻击等网络安全实验。 相似文献
174.
175.
针对城市快递揽件服务过程中,需求事先无法预知并且每个需求服务时长不确定的情形,提出具有服务时长的在线TSP问题.分别在一般网络图上和直线上证明了此问题的竞争比下界进而在一般网络上给出PAH-ST算法,在直线上给出PQR-ST算法,并对算法进行了竞争性能分析.本文提出模型是在线TSP问题的一般形式,结论可以为快递车辆的实时调度决策提供依据. 相似文献
176.
概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波的序贯蒙特卡罗实现算法性能高度依赖于先验目标生成强度函数和粒子重要性采样(importance sampling, IS)函数。针对上述问题,提出一种改进算法。首先,引入量测驱动机制,提出一种量测分类方法获取潜在的新生目标量测集合,并以此为基础进行新生目标粒子采样,提高了算法的有效性。其次,为了提高存活目标粒子分布的准确性,结合门技术和无迹信息滤波将当前量测信息融入到IS函数设计中。计算机仿真实验表明,所提算法具有更稳健的多目标跟踪能力和杂波适应性。 相似文献
177.
对于离散时间一般状态空间马氏链,Meyn和Tweedie 证明了返回时的矩与漂移条件等价,并用于研究马氏链的正则性和遍历性。本文对马氏过程返回时的矩进行了研究,给出了返回时矩的递推关系,利用最小非负解方法,得到了马氏过程返回时的矩是相应方程的最小非负解,以及马氏过程的漂移条件等价于矩条件。
相似文献
相似文献
178.
179.
在碱性硅硼电解液体系中对AZ31镁合金进行电化学阳极氧化成膜处理,用扫描电镜观察氧化膜微观形貌,用电化学交流阻抗和Tafel极化曲线测试表征阳极氧化膜的耐腐蚀性能。结果表明,在较小的电流密度下所得阳极氧化膜颗粒细密,但是短时间内氧化膜对镁合金基底覆盖不完整;在过高的电流密度下所得氧化膜会出现较多的孔洞。这两种结构形态均不利于提高阳极氧化膜的耐蚀性能。在20 m A/cm2下处理10 min所得的氧化膜具有完整的形态和最好的耐蚀性能。 相似文献
180.
手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。 相似文献