非马尔可夫随机Petri网的分析方法及应用

Petri网是模型并行系统和分布式系统的一种强有效的形式化工具.它能够很好地刻画系统的动态行为、分析系统的性能.目前研究的大多数随机Petri网假定模型中所有变迁的实施时间呈指数分布,但是在许多实际系统中,变迁的实施时间呈确定性分布或一般性分布,这就需要研究非马尔可夫模型.文章主要讨论非马尔可夫随机Petri网的分析技术,即基于马尔可夫再生理论进行分析求解,并举例进行说明,在文章的最后进行了总结和展望.     

试论空三加密在地形图绘制中的应用

笔者就章丘市1：2000地形图绘制项目,按区域网法影响空三加密精度的因素主要为：影像质量、像控点选取及精度、加密点的选取及加密解算方法、加密人员的经验等,找出了影响空三加密精度的主要因素及解决办法．结合生产实践解决了1：2000地形图绘制空三加密精度问题,很好的完成地形图绘制工作,希望借此可以找到此类问题的解决办法．     

一种基于Petri的服务组合测试模型和分析方法

测试用例选择是服务组合测试的重要内容,将直接影响服务测试的效率和正确性。采用Petri网分别对基本服务、组件和测试用例等组成部分建立形式化模型,进行形成整个服务组合的测试模型。基于模型的状态空间分析测试用例的选择和实施。借助Petri网的操作语义及相关理论,分析了该方法的有效性及正确性。具体实例结果表明:该方法能有效地简化服务组合的测试过程,有助于提高测试的质量和效率。     

融合生成式模型的知识增强实体链指方法

未链接实体分类是实体链指(Entity Linking, EL)任务中的重要研究内容之一。现有方法存在上下文语义信息不充分、分类准确率低等问题,导致实体链指任务表现不佳。本研究提出一种融合生成式模型的知识增强实体链指方法。该方法将实体链指分为两个子模块,即候选实体排序模块和未链接实体分类模块。本研究基于高精度的候选实体排序模块,获得高质量的知识扩展信息,并对未链接实体分类任务进行知识增强;针对未链指实体提及的分类问题,提出一套生成式框架,该框架能够取得超过基线模型的性能。本研究方法在2020年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2020)评测任务二的中文短文本实体链指数据集上取得了目前最佳性能(整体F值为91.76%),证明知识增强和生成式框架的引入能提高模型的泛化能力,缓解未链接实体分类中的信息不充分问题。     

制造过程不确定质量异常诊断的Stateflow方法

模糊推理Petri网可以对制造过程不确定质量异常诊断进行有效建模, 但其复杂的图形表示及模糊推理逻辑结构使模型难于进行仿真分析. 通过建立模糊推理规则与Stateflow元素之间的映射关系, 将模糊推理Petri网模型转换为便于仿真的Stateflow模型, 模型以质量控制图异常模式数据作为输入, 实现不确定质量异常诊断过程的动态展示. 某工件加工过程不确定质量异常诊断的仿真结果表明, 模型可以输出引发控制图实时异常的异常原因的贡献度, 为异常消除提供决策支持.     

信息物理融合系统可信软件形式化建模与分析

从多Agent系统的角度,以Petri网和π演算为语义基础,建立了一种信息物理融合系统（cyber-physical systems,CPS）可信软件形式化模型（high-confidence software formal model,HCSFM）. HCSFM以Petri网形象地描述CPS可信软件静态结构模型及动态行为,用Petri网分析方法和支持工具对模型进行分析和验证; 利用π演算刻画CPS可信软件中Agent的加入、退出、更新和体系结构重配置等动态演化机制,并研究Agent的演化策略及演化后CPS的一致性,确保动态演化后CPS软件能正常交互,从而为CPS软件设计提供可信保障. 通过HCSFM在无人驾驶车辆编队CPS中的应用,表明HCSFM可以有效地对CPS可信软件进行建模和分析.     

三网融合驱动的全媒体技术复合型人才培养探索

培养适应全媒体时代的合格人才是我国高校数字媒体专业的基本任务。文章对照三网融合社会大环境对数字媒体人才的实际需求,以数字媒体技术专业为切入点,分析了目前国内高校数字媒体专业培养模式存在的突出问题,并分别从课程体系规划及教材建设、科学教学方式探索、学生实践创新能力培养和考核评价体系改革等四个方面提出了建议和改进措施。希望为我国数字媒体及其相关专业的人才培养探索行之有效的新途径。     

Privacy Quantification Model Based on the Bayes Conditional Risk in Location-Based Services

The widespread use of Location-Based Services(LBSs),which allows untrusted service providers to collect large quantities of information regarding users’locations,has raised serious privacy concerns.In response to these issues,a variety of LBS Privacy Protection Mechanisms(LPPMs)have been recently proposed.However,evaluating these LPPMs remains problematic because of the absence of a generic adversarial model for most existing privacy metrics.In particular,the relationships between these metrics have not been examined in depth under a common adversarial model,leading to a possible selection of the inappropriate metric,which runs the risk of wrongly evaluating LPPMs.In this paper,we address these issues by proposing a privacy quantification model,which is based on Bayes conditional privacy,to specify a general adversarial model.This model employs a general definition of conditional privacy regarding the adversary’s estimation error to compare the different LBS privacy metrics.Moreover,we present a theoretical analysis for specifying how to connect our metric with other popular LBS privacy metrics.We show that our privacy quantification model permits interpretation and comparison of various popular LBS privacy metrics under a common perspective.Our results contribute to a better understanding of how privacy properties can be measured,as well as to the better selection of the most appropriate metric for any given LBS application.     

JACCAPP系统中创成式工艺设计研究

为了缩短产品的生产周期,提高市场占有份额,越来越多的企业使用计算机来辅助工艺设计。该文在实用性和智能性原则指导下,具体分析了中板冲压零件的工艺设计特点和创成式设计所需的特征信息,提出了综合决策表和知识库建立创成式工艺设计系统的方法。系统已建立完成并应用于实际,但与国外同类技术相比,其智能性需进一步提高     

CPN及在军事指挥控制系统建模中的应用

简单介绍了着色 Petri网 (CP-网或 CPN)的发展过程和基本原理 ,重点就 CPN在军事 $C^3I$系统建模仿真中的应用进行了探讨 .