Petri网可达性的伪标识判定法

Petri网标识的可达性判定问题是进行Petri网分析的基础。在分析目前现有的判定Petri网可达性的求解方法的基础上,提出一种伪标识判定法。该方法在状态方程法的基础上,利用关联矩阵来判断变迁发射向量是否能够发生来筛除伪标识。通过对实例的求解说明了求解过程并证明了算法能够确保对所得结果的可靠性,减少了算法的时间复杂度。

核径迹综合防伪标识:开辟防伪新纪元

背景材料:素有“名邑胜地,富庶侨乡”美誉的中山市,位于珠江三角洲腹地。这里有国务院于1991年批准的中山火炬高新技术开发区,开发区内有一家中国防伪界新兴企业的中山国安火炬科技发展有限公司。

美国开发出纺织专用仿伪标识

因纺织品所含的科技含量并不高而易于被'克隆'仿造,使得其专利保护成为一大难题。目前,美国应用DNA科学公司开发出一种专供纺织业使用的仿伪标识系统,把DNA标识加入织物或纱线中,它不受印染时的酸化、漂白、碱化等处理的影响。

基于两阶段学习的半监督支持向量机分类算法

提出了一种基于两阶段学习的半监督支持向量机(semi-supervised SVM)分类算法.首先使用基于图的标签传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并利用k近邻图将可能的噪声样本点识别出来并剔除;然后将去噪处理后的样本集视为已标识样本集输入到支持向量机(SVM)中,使得SVM在训练时能兼顾整个样本集的信息,从而提高SVM的分类准确率.实验结果证明,同其它半监督学习算法相比较,本文算法在标识的训练样本较少的情况下,分类性能有所提高且具有较高的可靠性.

基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法

提出一种基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法。该方法首先使用标识传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并通过k近邻图对比样本点标识值,将可能是噪声的样本点识别并剔除;然后将去噪处理后的样本集输入到SVM中,使得SVM在训练时能兼顾整个样本集的信息,从而提高SVM的故障检测性能。实验中将该方法同支持向量机(SVM)、模糊支持向量机(FSVM)、直推式支持向量机(TSVM)及拉普拉斯支持向量机算法(LapSVM)进行比较,结果表明该方法在不同数目标识样本集合的情况下,检测精度较其他算法有较大幅度提高,同时该方法还比较了不含测试样本和含测试样本训练条件下的故障检测性能,结果表明结合测试样本可进一步提高算法的故障检测性能。

基于约束优化的Petri网可达性FIJ模型

针对目前方法构建伪标识判定模型时,由于未能利用独立成分分析方法对Petri网中的数据特征进行提取,导致构建的可达性伪标识判定模型CPU占用率高、网络路径覆盖率低、判定效果差的问题,提出基于约束优化的Petri网可达性伪标识判定模型构建方法。方法首先利用约束优化方法对Petri网中的异常数据进行查找并剔除,依据独立成分分析方法提取Petri网的数据特征;再利用LDA算法对Petri网数据特征进行计算,获取Petri网的边界特征向量;最后基于获取的特征向量,构建Petri网可达性伪标识判定模型。实验结果表明,利用上述方法构建Petri网可达性伪标识判定模型时的CPU占用率低、网络路径覆盖率高、判定效果好。

增值税发票真假识别经验谈

增值税专用发票是纳税人经济活动的重要凭证,也是兼记销货方纳税义务和购货方进项税额的法定证明,时增值税的计算和管理起着决定性作用。如何识别真伪增值税发票?笔者在实践中摸索到几点识别真伪的方法,提供参考。 自启用增值税专用发票以来,防伪标识已变换多次。