Multivariable Fuzzy Predictive Control Based on the Modified CPN Model

Through modifying the CPN model, a kind of multivariable fuzzy model is put forward, and the matching fuzzy multistep predictive control algorithm is deduced based on the model. The modified model works in a competitive output manner which results in its local representation property. While studying on line, only a few parameters need to be regulated. So the model has the merits of fast learning and on line self organizing modeling. The control algorithm is simple, adaptive and useful in multivariable and time delay systems. Applying the algorithm in a paper making system, simulation shows its good effect.

一种基于Q学习的LDoS攻击实时防御机制及其CPN实现

针对低速率拒绝服务攻击具有隐蔽性高、难以检测和及时响应的特点,提出了一种基于Q学习的LDoS攻击实时防御机制.该机制以终端自适应控制系统为保护对象,周期性地提取网络攻击特征参数,将其作为Q学习模块的输入参数,由Q学习模块进行最优防御的选择,优选出来的防御措施交与系统端执行.防御措施基于动态服务资源分配,根据系统当前运行状态对服务资源进行动态调整,从而保障正常服务请求的响应率.最后使用着色Petri网结合BP神经网络对攻击和防御过程进行了建模和仿真,结果表明:该方法具有较好的实时性和较高的灵敏性,能够对LDoS攻击行为进行实时响应,显著提高了系统防御的自动化程度.

基于CPN的城市智能交通信号控制系统建模

提出了一种城市交通控制系统的分布式结构及控制策略，介绍了CPN(Colored Petri Nets)的基本概念及建模特性，着重探讨了借助CPN建模技术对城市智能交通信号控制系统进行的建模分析。

基于CPN的业务流程执行语言建模

提出了Web服务业务流程执行语言的CPN建模方法,描述了基于Web服务业务流程的工作流行为特性。在对BPEL4WS的基本活动和结构性活动进行分析的基础上,给出了利用CPN对流程进行建模的方法。然后结合具体实例阐述了利用该方法建模的详细过程,并对所生成的Petri网模型进行验证。

基于修正CPN模型的模糊预测控制

本文通过修正 CPN模型 ,提出了一种模糊多步预测控制算法。该修正模型采取竞争输出方式 ,具有局部表示特性。在线学习 ,只需调整少量参数 ,所以学习速率快 ,可在线自组织建模。基于修正模型推导出的控制算法 ,简单 ,具有在线自适应性 ,适于解决非线性时滞问题。仿真结果证明了算法的有效性。

基于Agent和CPN的Web信息传播系统建模研究

Web信息传播问题的复杂性是系统宏观结构和微观个体行为两方面因素共同作用的结果。在分析Web信息传播建模难点及解决思路的基础上,研究了将基于Agent的仿真方法和Petri网的描述机制相结合,利用Petri网擅长描述系统的整体逻辑结构和动态特性的优长,将Agent对系统个体特性和交互规则的仿真溶入到着色Petri网(CPN)描述的系统动态行为之中,使仿真分析和逻辑结构分析结合起来,对解决类似的复杂社会系统仿真提供一种新的思路。

基于UML和CPN的列控系统等级转换建模与分析

针对列控系统的安全性和实时性要求,基于CTCS-3级列控系统需求规范中等级转换场景建立C2级向C3级转换的UML(统一建模语言)模型和有色Petri网(CPN)模型,分析了影响列车安全运行和行车效率的因素,即转换时长和转换成功率,验证了该建模方法的有效性。验证结果表明,UML和CPN模型相结合的方法适合于列控系统需求规范的验证。搭建的等级转换模型能够满足系统实时性要求。在保证切换成功率的前提下,列车运行速度与切换时间成反比,速度越高,切换时间越短;列车速度越高,对系统实时性要求也越高。

基于CPN的协同设计过程建模以及过程性能分析

协同设计过程模型的建立需要从多个角度进行,表达设计过程中的多种要素。并且基于所建立模型,能够进行过程性能定量的以及定性的分析。基于这种思想,这里分析了协同设计过程的特点,然后在综合比较现有的设计过程建模方法基础上,提出用分层有色Petri网,即CPN建立产品协同设计过程模型的思路和方法。定义了建立过程模型需要的元素,以及分层思想的如何体现等。文章最后通过一个实例说明过程模型的建立,并通过CPN软件CPNTools对建立的模型进行过程性能的特性分析,说明过程建模方法的有效性。

优先级Petri网的CPN Tools仿真模型研究

优先级概念的引入,增强了有色Petri网的描述能力,但同时也导致了重复开发相似的仿真工具,造成了极大的浪费。通用的有色Petri网仿真工具CPN Tools支持功能强大的元语言(ML),扩展性比较强。在CPN Tools中利用反库所(anti place)、列表(list)和元语言(ML)等方法建立了变迁、库所和托肯三种类型优先级Petri网的仿真模型,并通过示例表明了方法的有效性,这对于优先级Petri网的仿真具有重要意义。

基于CPN的UML2.0形式化建模

UML作为一种半形式化建模语言,很难对系统进行动态的仿真与性能评价。基于着色Petri网(CPN)拥有严格的数学理论基础,能够对系统进行图形化的模拟与分析,提出了一种UML的形式化建模方法。对UML2.0顺序图中opt等操作符给出了对应CPN图形的转化规则,实现了用CPN模型描述UML2.0的用例图与顺序图的目的。以一个简单的UML2.0顺序图进行验证,结果表明所提方法是有效的。

CPN在导航装备维修保障效能中的应用

有色Petri网(CPN)作为目前离散动态系统建模中最活跃的建模工具之一,不仅有充分的模拟能力和丰富的分析方法,还便于使用和理解。首先介绍了有色Petri网的一些基本知识,然后运用有色Petri网的建模理论对导航装备维修保障系统进行了描述和建模,并运用Design/CPN对具体实例进行了仿真实现,其维修保障效能结论证明了建模思想的可行性。

基于CPN的在轨服务概念建模

概念建模是建立仿真系统的第一步。首先介绍了着色Petri网(Colored Petri Net,CPN)的建模基础,其次分析了在轨服务概念及其流程,然后运用CPN-Tools建立了在轨服务的CPN模型,并生成了模型的状态空间报告,分析了模型的回归性、有界性、活性以及公平性。在轨服务概念模型,可以为在轨服务系统及其仿真系统的建立提供参考。

基于CPN的联邦概念模型形式化建模与验证(英文)

提出了基于着色Petri网(CPN)的联邦概念模型(FCM)形式化建模与验证一体化方法。这种方法的提出主要基于下面两点:一是形式化的FCM与用自然语言描述的模型相比具有更完整、更准确和更规范的特点;二是形式化模型的验证需要专门的工具辅助完成。以一个简单的制造系统为例,采用CPN语言建立了该系统的形式化概念模型,利用辅助软件工具CPN Tools完成了该联邦概念模型的仿真和验证。应用研究表明,着色Petri网有助于描述联邦中各实体的行为和关系,CPN Tools辅助工具实现了形式化模型建模、仿真和验证的一体化过程。

基于赋时CPN的应急空间系统体系结构建模与分析

在分析应急空间系统体系结构概念与运作过程的基础上,建立了应急空间系统体系结构的赋时CPN模型,并描述了模型的组成要素;运用CPNTools的状态空间分析工具分析了应急空间系统体系结构模型的逻辑性,验证了模型的合理性;运用CPNTools对模型进行了多次仿真,依据多次仿真数据并结合gnuplot软件分析了应急空间系统体系结构的性能。

基于CPN的供应链合约的形式化验证

智能合约的安全性对于区块链在供应链领域的应用尤为重要。目前,大多数对智能合约的形式化验证工作集中于漏洞检测,对于如何在部署上链前生成安全的智能合约的关注仍然比较少,如何有效规范地将特定领域的属性安全地映射为智能合约代码存在难点。因此,提出在编写合约前基于CPN(Coloured Petri Net)对供应链业务逻辑进行形式化规范并构建双层仿真模型,以图形化界面描述交易状态变化,进行形式化验证和状态分析,从而在建模阶段就减少逻辑漏洞。最后,提供了一种从CPN建模语言到Solidity编写的合约的转换方法,以提高智能合约的安全性和可靠性。

UML类图到CPN转化方法的研究

UML(Unified Modeling Language)作为一种面向对象分析和设计的建模语言已被用在很多大型软件系统中,但UML缺乏精确的语义描述,难以直接用数学工具对UML模型进行分析、验证。而CPN(Coloured Petri Nets)作为一种建模工具,有着严格的形式化语义和分析方法。主要针对UML的类图,给出类图到CPN的转换方法,并以实例说明。

肺炎衣原体(Cpn)诱发肺癌大鼠模型

目的初步探索肺炎衣原体(Chlamydia pneumoniae,Cpn)诱发大鼠肺癌模型的建立。方法应用多次气管内注入Cpn菌液(TW-183)的方法试制肺癌大鼠模型,微量免疫荧光(microimmunofluorescence,MIF)法检测大鼠血清中Cpn特异性抗体,PCR检测肺癌组织中Cpn-DNA,酶联免疫法检测肺癌组织中Cpn特异性抗原。结果单独Cpn感染组Wistar鼠的Cpn感染率为72.9%(35/48),Cpn感染联合苯并芘(benzopyrene,Bp)组的Cpn感染率为76.7%(33/43),两组的肺癌发生率分别为25.0%(12/48)和44.2%(19/43),与正常对照组相比,P值分别为0.001和0.000。结论 Cpn感染诱发大鼠肺癌模型的建立是成功的,有助于肺癌的防治及其发病机制研究。

基于层次CPN的OpenFlow建模研究

CPN作为一种形式化方法,得到了广泛的研究与应用,其在网络协议上和工业系统中的应用尤为突出。OpenFlow是一种新的网络交换模型,包含OpenFlow交换机和控制器。文中首先介绍了OpenFlow协议及CPN(Coloured Petri Nets),然后基于层次CPN对OpenFlow网络进行了建模,对每一层的模型都做了详细的说明,充分体现OpenFlow的工作机制。在建模的过程中,详细地考虑了模型中token的选取和变量的定义,使得CPN模型的执行可以描述OpenFlow的动态工作过程。通过CPN工具生成的状态空间对模型的性质进行了简单的分析,证明了它的活性、有界性。最后给出了下一步的研究工作。

基于CPN与Aalaadin元模型的MAS建模

对于MAS而言,传统的UML已经无法满足建模的需求,必须找到一种更好的方式来对MAS建模,这里对UML进行了研究和扩展至AUML,以达到对建模的需求,还使用了CPN与Aalaadin元模型来弥补AUML的不足,CPN与Aalaadin元模型也能很好的互为补充,极大提高了MAS模型的可行性。

基于CPN Tools的可重入自动组合设备的建模与仿真

提出将全自动免疫分析检测设备看作一种可重入的双臂自动组合设备。采用时间着色的Petri网(TCPN)对该类检测设备的检测过程进行建模,并利用CPN tools评价模型性能及仿真实验。为优化检测过程,设计了DPC动态投料策略和LSPON、FIFO调度策略,并综合两类策略提出复合控制策略对TCPN模型进行调度求解。针对不同规模的批量检测项目实例在CPN tools平台上结合提出的不同策略进行调度。仿真结果验证了TCPN模型与所提出策略相结合调度方法的合理性。