建筑空间可视性分析的量化研究综述

文章通过对空间可视性分析方法相关文献的检索和梳理,对通视性分析、可视域分析和可视图分析法进行了介绍。这些方法为空间量化研究提供了理论基础与技术工具,通过运用不同的分析方法,可以解释不同领域的空间环境问题。具体而言,文章从城市规划与景观设计、建筑空间认知与行为预测、消防安全、战术规划和军事应用、自然景观等五个领域的应用进行了概括和总结,希望能够为后续的环境空间研究提供一定的启示和借鉴。

基于局部路径图的自动化漏洞成因分析方法

快速的漏洞成因分析是漏洞修复中的关键一环,也一直是学术界和工业界关注的热点.现有基于大量测试样本执行记录进行统计特征分析的漏洞成因分析方法,存在随机性噪声、重要逻辑关联指令缺失等问题,其中根据测试集测量,现有统计方法中的随机性噪声占比达到了61%以上.针对上述问题,提出一种基于局部路径图的漏洞成因分析方法,其从执行路径中,提取函数间调用图和函数内控制流转移图等漏洞关联信息.并以此为基础筛除漏洞成因无关指令(即噪声指令),构建成因点逻辑关系并补充缺失的重要指令,实现一个面向二进制软件的自动化漏洞成因分析系统LGBRoot.系统在20个公开的CVE内存破坏漏洞数据集上进行验证.单个样本成因分析平均耗时12.4 s,实验数据表明,系统可以自动剔除56.2%噪声指令和补充并联结20个可视化漏洞成因相关点指令间的逻辑结构,加快分析人员的漏洞分析速度.

基于深度学习的短视频智能推荐算法技术

采用目前方法对短视频进行智能推荐时,没有对用户的长短期喜好分别进行考虑,导致点击率和推荐准确率低、综合推荐效果差的问题。提出基于深度学习的短视频智能推荐算法技术,首先提取目标短视频的场景特征和行为特征,从而得到联合特征,然后采用深度学习分别对用户的长短期喜好进行建模分析,最后结合目标短视频的联合特征和用户短视频喜好特征计算相似度和喜好度,选取喜好度最高的若干短视频构成推荐列表,完成短视频的智能推荐。实验结果表明,所提方法具有更高的点击率、推荐准确率和更好的综合推荐效果。

用于计算和传输的动态星间路由策略

针对低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络具有拓扑变化快、网络节点多和节点资源状态变化等特点,提出了一种用于计算和传输的星间路由策略。该策略使用改进的图卷积网络(Enhanced-Graph Convolutional Network,EGCN)提取卫星网络的时空特征并生成节点的隐藏状态。将其作为深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)模型的输入,DRL智能体感知下一跳节点的关键信息,从而更好地做出决策。仿真结果表明,与以前的方法相比,提出的方法提高了网络的总吞吐量,降低了端到端传输延迟。

面向对象类簇级测试中控制依赖分析方法研究

类簇控制依赖信息是进行类间数据流测试的基础。本文通过克服已有类控制流分析的不足之处,提出了CCFG算法,依照类间测试序,通过分析继承、聚集和关联等类间关系特征进而增量式地构造类间控制流图(ICCFG算法),并初步探讨了动态控制依赖分析方法。实验表明,上述控制流分析方法可方便地用于类间数据流测试,并能有效地探测定义-使用错误。

面向省级电网的跨流域水电站群发电优化调度系统的关键技术实现

以多个省级电网跨流域水电群发电优化调度系统为背景,从工程实用性出发,在分析国内外现有库群发电优化调度技术基础上,运用计算机科学、人工智能技术,提出了能够求解复杂跨流域梯级水电站群发电优化调度系统的时空解析技术,主要包括描述梯级电站拓扑结构的有向图技术、条件约束自动设置的智能记忆方式及脚本控制技术、可扩展的优化算法接口设计及基于共享模型的MVC模式图表联动及梯级联调技术,开发了包括中长期径流预报、长中短期发电优化和实时调度的跨流域水电站群发电优化调度系统,本技术在福建、云南、贵州3个省级电网得到成功应用。

LEO导航增强星座设计与链路性能分析

现有卫星导航系统的PNT服务无法提供全空域服务,LEO卫星星座、星间链路是未来多源导航信息源的重要组成部分。本文根据极轨道星座设计理论,在LEO卫星个数较少的条件下,设计了一个LEO导航增强星座,并分析了该星座的全球覆盖性。然后,根据卫星间的几何特性,在星座中建立了星间链路拓扑结构,并采用图论知识讨论了该星间链路拓扑结构的连通性和稳健性。最后,分析增加5颗GEO卫星后的星座星间链路性能。

基于核稀疏表示的多流形判别分析

针对单样本人脸识别中非线性可分性的问题,提出了一种基于核稀疏表示的多流形判别分析(KSRMMDA)算法。首先,对数据图像进行分块,构建多流形模型;其次,运用核稀疏表示方法刻画各流形数据点之间的关系,学习流形内部图和流形间图;再次,在每个流形空间中分别寻找最佳的投影来保持流形内部图的特征,同时抑制流形外部图的特征;最后,通过计算测试样本流形到训练样本流形的距离进行分类识别。在extended Yale B和CMU PIE数据集上的实验研究表明,与其他同类算法相比,所提算法对光照、遮挡变化具有更强的鲁棒性。

基于演化图的导航星座星间路由算法

针对装配指向性天线、具有确定性链路调度的导航星座,对星座网络拓扑处于非连通条件下的星间路由问题进行研究。首先,基于演化图理论对星座的动态网络拓扑结构进行建模分析,给出相应的数据结构描述。然后,提出计算最早到达路径的路由算法,给出了路由算法的具体步骤,并分析了算法的复杂性。最后,在算法模拟中,给出了最早到达路径的平均时间开销和跳数开销,并讨论了路径起始时刻对最早到达路径的影响。

基于时空拓展图模型的多码头间集装箱运输优化

为优化新建集装箱港口码头的多码头间运输(Inter-Terminal Transportation,ITT)问题,提出一种整数规划模型。考虑ITT多种运输设备的比价问题和新建港口码头道路布局问题,以最小化集装箱运输成本为目标,建立基于时空拓展图的整数规划ITT模型。根据该模型的特征提出一组有效不等式,用于加快计算的收敛。通过比较不同的ITT运输设备和运输网络,验证模型的有效性和有效不等式的加速求解效果。分析比较新建码头"驳船码头中心"策略与"无驳船码头中心"策略,结果表明:将洋山港5期新建码头建立为"驳船码头中心",总成本下降6%~23%,调用车辆数减少5%~43%。

一种Java并发程序死锁动态检测的新方法

死锁是并发程序中最为常见的一类错误,直到现在并没有得到很好地解决.本文以Java并发程序为例,重点研究针对资源死锁较为有效的动态检测算法:根据并发程序的动态执行追踪信息,分析出加锁控制依赖关系,再根据死锁所应满足的条件在该依赖关系集上作适量演算便得到潜在死锁关系对.进一步地,结合线程间控制流图所反映的部分静态依赖关系,剔除假性死锁关系对,提高了计算结果的精度.该算法显著的特点是简单易于实现,且无需构造锁树或锁图等图形表示.

一种融合多帧ICP和图优化的算法研究

当前基于迭代最近点拼接的同时定位与建图算法,存在误差积累、无法满足大范围定位精度的缺陷。为此,提出一种融合多帧迭代最近点和图优化的算法。在时域上处理点云拼接问题,将单帧迭代最近点算法推广到多帧进行最近点迭代,提取同一地点在不同时刻的数据特征,形成多个封闭循环,再运用基于最小二乘的图优化方法对点云拼接后的全网数据进行全局优化,消除累计误差,提升整体的定位精度。采用鲁巷和密歇根的数据进行测试,结果表明,该方法在一定程度上减少了匹配误差,平均误差为1.0m,最小误差为0.2m,可以满足大范围同步定位与建图的精度需求。

分簇VLIW结构下利用数据依赖图优化调度的研究

应用的需求促使如今的处理器必须尽可能高地利用程序中所存在的指令级并行度,然而,高指令级并行的硬件和指令调度技术会给寄存器资源带来极大的压力.要在单一寄存器堆的情况下,既维持高的指令级并行度,又保持高的运行时钟频率是一件非常困难的事情,这是因为,当指令级并行度足够高时,在单一寄存器堆情况下,寄存器堆访问端口数目的限制会使得对寄存器堆的访问时间成为制约性能提高的关键因素.为了在利用高的指令级并行度的同时维持高的运行时钟频率,可以将寄存器堆和功能单元划分到不同的簇中.每一个簇中的功能单元可以直接访问簇内的寄存器堆,而簇间的数据交互则需要占用专用的资源来进行.因此,分簇结构下的编译器不仅要通过调度实现最大程序的指令级并行度,还应该对指令的分簇进行细致的安排以限制簇间的数据交互.该文致力于通过对数据依赖图(Data Dependence Graph)分析和划分,从而在最小化簇间的数据交互的同时,平衡各簇的利用情况,提高能够获得的指令级并行度,从而优化分簇式VLIW结构的调度性能.实验结果证明,该文所提出的方法可以极大地减少簇间的数据交互量,提高所能获得的指令级并行度,从而对调度结果的性能加以改善.

基于高级Petri网的住院医师培训工作流建模与分析

为了实现住院医师培训系统协调并发运行、工作流程顺畅无误运转,提出一种基于着色高级Petri网与跨组织Petri网技术相结合的综合建模方法.针对跨组织模型结构,通过分级验证法验证模型性能,即采用不变量验证法验证组织内活性,采用归约可达图法验证组织间关联关系的可达性.利用不变量法和归约可达图验证法可确保组织内部和组织间无死锁,采用着色跨组织方法构建的模型适应于住院医师培训系统多角色和并发性的特点,提高了系统的实用性和高效性.

星间网络拓扑的二分图及其关联矩阵表示法

星间网络拓扑是建立星间链路首要考虑的问题,以往文献中描述星间网络拓扑一般都用直观图形的表示方法,即以卫星作为节点、链路作为边画出的图形。但是这种直观图形表示法,当卫星数量增加时,图形庞大而杂乱难以辨认,同时无法满足分析问题的需要。为此,文章提出了一种利用图论中的二分图及其对应的关联矩阵描述星间网络拓扑的方法,此方法具有图形描述简单明了、关联矩阵描述便于仿真分析的特点。

一种改进的上下文敏感的过程间指针分析方法

利用包含约束的指针分析法构建局部约束图,以过程调用图为基础,将局部约束图替换过程调用结点来构建全局约束图,并对全局约束图进行相应的调整和更新。采用在线优化与离线优化相结合优化策略,提出一个改进的上下文敏感的过程间指针分析方法。

一种包含异常传播的类间数据依赖分析方法

类间数据依赖分析是类间数据流测试的基础。本文通过分析类簇级测试中的异常传播对程序数据依赖的影响,提出一种包括异常结构在内的类间C++程序数据依赖分析方法,根据类间关系增量式地构造类间数据依赖图,并给出类间数据依赖图的构造算法。最后,在程序切片中应用了该数据依赖分析方法。结果证明,该方法通过分析异常传播对数据依赖的影响能够带来切片精度的提高。

基于指数随机图模型的区域产业组织网络形成研究:来自义乌的经验证据

在经济活动中,各类市场主体之间存在错综复杂的供给与需求关系,进而形成产业组织网络。采用银行转账数据还原义乌市企业间的相互关联,克服了投入产出方法只能反映产业层面关联的限制,并引入指数随机图模型,从更微观的层面,更充分和全面地考察影响企业间关系形成的多种社会过程及其对产业组织网络的塑造作用。研究发现:义乌市企业关系中存在强烈的互惠倾向,双向互动多于单向买卖;义乌市企业选择交易对象更多地是通过中间商联络,传递性在网络中起到了较大的正向作用,而聚敛性和扩张性主要起到负向作用,即企业拓展商业渠道的意愿不强烈;与非企业机构相比,企业更多地担任供给方的角色,位于相对富裕、人口较少地区的企业具有更高的对外输出能力。

基于粒计算-SDG的故障诊断仿真平台

针对目前实际工业系统不允许在运行中进行实时的故障诊断试验及研究的问题,设计了基于Matlab中GUI的高温硝酸冷却系统的故障诊断仿真试验平台。本试验平台采用符号有向图的深层知识模型和反向推理方法,利用系统模型中的相容通路,推理基本故障的故障诊断规则,引入信息粒度和信息粒化原理,实现了粒矩阵的知识约简算法,构建了基于粒计算-SDG的故障诊断方法。最后通过实验验证了该仿真试验平台的有效性。

低轨卫星网络中业务图驱动的星间协作计算方案

低轨卫星网络具备覆盖范围广、星地链路短等优点,成为当前的热点研究领域。针对将业务卸载到云计算中心产生过高传输时延的问题,提出在低轨卫星网络中实现业务图驱动的星间协作计算方法。该方法首先依托加权时间扩展图模型,屏蔽低轨卫星网络的动态性;之后联合多颗卫星的计算资源和星间链路资源,将有向无环图形式的业务调度到传输路径内的卫星上,实现业务在低轨卫星网络内的“边传输边计算”。仿真结果表明,当数据量取5 MB时,星间协同计算的时延性能相比地面云计算提高了58.9%。