基于时延Petri网的项目管理方法

随着项目的复杂度和成本的不断增多,对项目管理有效性的要求也越来越高。传统的基于PERT/CPM方法在离线的项目管理中取得了较大的成功,但是由于它们忽略了实际项目中资源约束和外部突发事件的影响,不可能实时动态地监控项目生产的进行。本文提出一种基于时延Petri网的项目管理方法,克服了上述的不足。方法中参考Petri网模型考虑到生产资源约束的影响,监控Petri网模型实时监视突发事件的发生,从而项目管理者可以及时地了解项目的进展,并根据实际生产情况对现有的项目计划调度任务的进行动态调整。     

HLA仿真联邦的时间管理性能预测模型

为了预测HLA仿真联邦的时间管理性能,衡量其并行性,首先提出了着色交互Petri网,建立了HLA仿真联邦的时间管理性能预测模型;然后,应用Stateflow实现了该模型,应用模型的运行结果定量地衡量仿真联邦的并行性;最后,通过在水声对抗仿真系统中的应用,验证了模型的有效性.应用该预测模型,仿真联邦能够通过采用提高并行性的参数与策略,实现时间管理性能的提高.     

基于语义匹配的作战体系仿真想定生成方法

针对传统的想定建模方法耗时长、成本高的问题,为了实现作战体系概念模型数据到仿真想定的数据映射重用,提出一种基于语义匹配的作战体系仿真想定生成方法.首先,基于网络爬虫技术获取武器装备的参数信息,构建了作战领域知识库.在此基础上,提出了新型的混合式语义匹配方法以提供仿真想定的数据来源,根据自然语言数据库WordNet开展调...     

矿尘迁移致生态系统损害级联传播评价研究

为了解决矿尘迁移致矿区生态系统损害级联传播评价问题,采用矿尘迁移路径构建迁移网络,明确潜在的危害来源路径,给出了生态系统损害级联传播Petri网仿真模型(PN-EDCP)的定义,阐述了将迁移路径网络抽象为Petri网模型的一般方法。通过向Petri网模型中引入库所对象属性与方法的概念,使得模型真实含义清晰,具备对生态系统对象间逻辑关系及损害级联传播路径的描述和分析能力,能够将矿尘迁移现象损害生态系统的过程直观展现出来。在实例研究中,使用PN-EDCP模型完成了仿真分析,并对损害度变化趋势及与之相关的级联路径进行了深入讨论。     

向量型二元语义密度集结算子及其应用

针对多属性决策问题,面向二元语义信息,以向量的形式对决策信息进行集成,提出了向量型二元语义密度加权平均(V-TDWA)算子的信息集结方法.首先,对向量型二元语义密度加权算子及其合成算子的基本构建思路进行了介绍,并对其性质进行了分析.然后,基于信息分布的疏密程度讨论了向量型二元语义信息的分组问题,给出了一种基于向量相似度的聚类方法,在聚类组的基础上,通过最大化熵值法求解不同聚类组的密度权重.最后通过算例对向量型二元语义密度集结算子的应用进行了简要说明.     

长白山阔叶红松林净初级生产力对气候变化的响应: 基于BIOME-BGC模型的分析

为了分析气候变化和大气CO₂浓度增加对长白山阔叶红松林净初级生产力(NPP)的影响, 运用本地参数化后的BIOME-BGC模型进行模拟, 并以实测NPP和增强型植被指数(EVI)进行验证。模拟结果表明, 长白山阔叶红松林NPP均值为611.71 gC/(m²•a), 1960-2011年年际间的波动范围是473.28~703.44 gC/(m²•a)。模拟结果与基于样地实测的NPP (均值为594.66 gC/(m²•a))相似; 同时, BIOME-BGC模型模拟的NPP年际间变化趋势与EVI的波动趋势相似, 二者间存在显著的相关关系, 表明模型能较好地模拟生产力的时间动态。模拟表明, 红松的NPP与降水关系更为密切, 而阔叶树NPP与温度、降水都呈显著的正相关。模型预测, 在未来CO₂浓度加倍和温度、降水同时增加的场景下, 长白山阔叶红松林NPP将显著增加, 其中阔叶树和红松的NPP将分别增加27.87%和23.96%。单独增加温度(2℃)或单独增加降水(12%)都能促进阔叶树和红松NPP的增加, 其中降水的作用弱于温度的作用, 而单独CO₂浓度的倍增对阔叶树和红松的NPP没有明显的影响。     

QoS敏感的服务组合动态配置研究

针对静态配置的Web服务组合系统无法适应组件服务QoS的动态变化,以及对易错环境缺乏自适应性和不能反映系统不断演进特征的问题,提出了一种QoS敏感的服务组合系统动态配置方法.通过扩展Petri网对服务依赖关系进行建模,形成一个形式化的系统配置方案;利用无循环依赖关系验证算法和最终状态合法性验证算法验证了系统配置方案的正确性;提出了一种最优配置选择算法以选取具有最优QoS的服务配置.仿真实验对比了动态配置、静态配置和随机配置对用户服务请求满意度的影响,结果表明,所提建模方法和相应算法能大幅改善组合服务的QoS.     

上下文广告中的一种文本分类方法

针对文本分类中的交叉类别问题,提出一种基于传统潜在语义分析方法的新算法NLSA(new latentsemantic analysis)对网页进行文本分类.该方法可以将相关但是不同类别中的标签和非标签数据统一在一个概率模型中,通过研究两个类别的共有主题,在不同类别中转换知识来帮助目标文本进行分类.该方法可以最大化利用原有标签数据对新文本进行分类.实验证明:该算法能够显著提高交叉类别的文本分类性能,比传统的文本分类器有更好的性能.     

昆明附近灰背栎林生物量和净第一性生产力的初步研究

采用经典的维量分析法，对昆明附近灰背栎林的生物量和净第一性生产力作了初步的研究。灰背栎林生物量和净第一性生产力都比较高，生物量３２８．８６６ｔ／ｈｍ￣２，净第一性生产力２１．２８６ｔ／ｈｍ￣２·ａ。认为灰背栎的丛生特性增加了森林乔木层的密度，从而导致较大的生物量和净第一性生产力。在滇中地区，灰背栋林已经十分稀少，应加强保护，让其发展