采用面向对象模糊Petri网的侦察平台Agent建模

为适应侦察平台Agent中各种知识的分类及知识动态更新过程的需求,采用一种自下而上的面向对象的模糊Petri网建模方法,不仅考虑处理中的侦察平台Agent推理规则,而且更注重其结构、子系统及相互通信方式.在分析侦察平台Agent模型及其知识推理系统的基础上,研究了面向对象的模糊Petri网建模的理论、建模步骤及示例.示例演示证实了模型的可行性与有效性.

模糊面向对象数据模型的描述逻辑表示与推理

通过分析描述逻辑与面向对象数据模型之间的关系,研究了基于描述逻辑的模糊面向对象数据(fuzzy object-oriented data,简称FOOD)模型的表示与推理.首先,进一步研究了FOOD模型,提出了FOOD模型的形式化定义和语义定义,以便更好地在FOOD模型与模糊描述逻辑之间建立对应关系;然后,针对FOOD模型的特点和推理需求,介绍了模糊描述逻辑f-ALCIQ.在此基础上,研究了基于f-ALCIQ的FOOD模型的表示与推理,包括:实现了从FOOD模型到f-ALCIQ知识库在结构层和实例层上的转化,即实现了从FOOD模型到f-ALCIQ TBox的转化,以及从FOOD模型相应的数据库实例到f-ALCIQ ABox的转化;进而,基于转化得到的f-ALCIQ知识库,研究了如何利用f-ALCIQ的推理机制对FOOD模型的推理问题(一致性、包含性和冗余性等)进行推理;最后,设计并实现了基于f-ALCIQ的模糊描述逻辑推理机(FRsQ推理机),实现了对FOOD模型和f-ALCIQ模糊概念知识的自动推理.

模糊面向对象数据库中的模糊对象匹配

对象匹配的目标在于区分对象,用以识别多个对象是否代表相同的现实世界实体,其在数据集成和数据清洗等方面发挥着至关重要的作用.为了满足同时处理复杂对象、复杂对象关系以及不确定数据的需求,模糊面向对象数据库的研究近年来受到了研究者的关注.本文识别出模糊面向对象数据库中模糊对象的三种情况:两个模糊对象属于同一个类;两个模糊对象分属于具有子类/超类关系的两个类;两个模糊对象分属于两个完全不同的类.针对不同的模糊对象情况,基于可能性理论和模糊数据的语义测度,给出了计算两个模糊对象等价度和必要度的方法.

面向对象模型的DeviceNet协议及其实现

本文针对面向对象模型的现场总线DeviceNet进行分析,着重介绍其对象模型协议的实现,在此基础上,利用单片机系统完成DeviceNet设备原型。

基于面向对象FPN的QoS系统建模分析

针对QoS策略控制系统具有模糊性和建模复杂性的特点,提出了一种基于面向对象模糊Petri网的QoS策略控制系统模型与算法。将面向对象技术的模块化建模方法与模糊Petri网的模糊推理能力相结合,便于知识的分析和推理,降低知识系统的复杂性,同时便于建模和管理。通过入侵检测攻击实例对该方法有效性和正确性进行验证。结果表明,该方法使复杂的QoS策略控制系统描述更加模块化,更加简单、有效,大大提高了QoS策略控制系统建模和分析的效率。