Improved design of online fault diagnoser for partially observed Petri nets with generalized mutual exclusion constraints

This paper investigates the fault detection problem for discrete event systems (DESs) which can be modeled by partially observed Petri nets (POPNs). To overcome the problem of low diagnosability in the POPN online fault diagnoser in current use, an improved online fault diagnosis algorithm that integrates generalized mutual exclusion constraints (GMECs) and integer linear programming (ILP) is proposed. Assume that the POPN structure and its initial markings are known, and the faults are modeled as unobservable transitions. First, the event sequence is observed and recorded. GMEC is used for elementary diagnosis of the system behavior, then the ILP problem of POPN is solved for further diagnosis. Finally, an example of a real DES to test the new fault diagnoser is analyzed. The proposed algorithm increases the diagnosability of the DES remarkably, and the effectiveness of the new algorithm integrating GMEC and ILP is verified.

基于多重互信息约束的高表现力语音转换

随着语音转换在人机交互领域的广泛应用,对于获取高表现力语音的需求日益显著.当前语音转换主要通过解耦声学特征实现,侧重对内容和音色特征的解耦,很少考虑语音中混合的情感特性,导致转换音频情感表现力不足.为解决上述问题,本文提出一种基于多重互信息约束的高表现力语音转换模型(MMIC-EVC).在对内容和音色特征进行解耦的基础上,引入表现力模块分别对话语级韵律和节奏特征进行建模,以实现情感特性的传递;随后通过最小化各特征之间的多重互信息变分对数上界,约束各编码器专注于解耦对应的声学嵌入.在CSTR-VCTK和ESD语音数据集上的实验表明,本模型的转换音频语音自然度评分(MOS)达到3.78,梅尔倒谱失真为5.39 dB,最佳最差占比测试结果大幅领先于基线模型,MMIC-EVC能够有效解耦韵律和节奏特征,并实现高表现力语音转换,为人机交互带来更加出色和自然的用户体验.

均衡型社区网格治理--基于北京市回天大型社区的调研

均衡型社区网格治理是将人的需求之动态均衡纳入社区治理范畴,以建设居民情感利益共同体为根本归属,以基层党组织领导的社会互助成长为现实抓手,依托社区网格结构,通过党建引领、政府负责、居民参与、专业赋能、市场经营等方式,推动社区的多元主体力量统合均衡的过程和结果。研究发现,要让社会互助成长起来,推进均衡型社区网格治理,实现机制包括培育社区精英网格、编织社会组织网格、经营社会经济网格、建立问题统筹解决网格等,机制制约、群体制约和组织制约等制约策略在其中发挥着重要作用。

融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型

k近邻粗糙集作为邻域粗糙集的拓展,被广泛应用于知识发现等领域.k近邻粗糙集模型的粒度构建是选取最近的k个样本.然而,传统k近邻粒度不能有效处理样本分布不均匀的数据.此外,单向粒度构建方法也会导致部分离群点被归入到粒度模型中,增加了粒度的不确定性.为了解决上述问题,提升粒度模型的稳定性,本文提出了一种融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型.首先,通过稀疏约束模型刻画样本之间联系,选取紧密关联的样本构造稀疏双向k近邻粒度.然后,基于双向互邻信息策略,剔除模型中不符合该策略的样本.最后,通过条件熵与互信息熵刻画粒度的不确定性程度.UCI数据集的实验结果证明,本文提出的融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型能够降低信息的不确定性,也为k近邻粗糙集模型的改进提供了新的方向.

基于课程学习权重集成的贝叶斯结构学习算法研究

从大量复杂的数据中学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)一直是一个难点问题,本文借鉴课程学习的思想,引入了一种适合于BN中节点之间互相影响程度的测量,然后划分课程阶段,分阶段构造无向图骨架,并利用优化函数对骨架进行优化;通过集成策略,将各个集成学习结果所得到的课程权重进行集合,并通过边过滤来减少错误边的出现;最后,通过爬山搜索构建BN结构。实验结果表明,在4个标准数据集上,本文所提方法具有较高的精确度和稳定性。与多种传统贝叶斯结构学习(Bayesian network structure learning,BNSL)方法相比,本文所提方法性能平均提高了37.18%。本文分析结果可为BNSL的增量学习过程进一步提供参考。

异质信息网络的互信息最大化社区搜索

针对现有社区搜索方法难以处理复杂多样的搜索要求及在高维稀疏的异质信息网络(HINs)中难以融合网络结构和节点属性来度量节点间相关性的不足,提出异质信息网络互信息最大化社区搜索问题,给出互信息最大化的社区定义,设计相应的搜索方法 (互信息最大化社区搜索,CSMIM).将用户的搜索要求定义为查询约束,利用带查询约束的深度图互信息最大化(QC-DGI)模型融合网络结构、语义和节点属性信息获得节点嵌入,有效地计算节点间的互信息.根据给定的查询信息,利用互信息最大化准则搜索目标社区.为了提高搜索结果的准确率,提出基于用户反馈的优化策略,实现互信息从全局到局部的个性化计算.在真实数据集上进行大量实验,实验结果表明所提方法能够有效地根据搜索要求挖掘出给定节点所在的社区,相比具有代表性的基线方法有更高的准确率.

最大化互信息约束的R-NLN高频工件图像分类模型

高频元件精密加工工件需要定制,难以获取足量的图像样本以训练传统的CNN模型来完成自动化分类。提出基于元学习训练策略的关联非局部网络高频工件分类模型。在经典CNN模型的基础上引入NLN模块,通过关联样本的全局和局部特征提取自适应的任务特征;通过最大化互信息约束优化模型,提高模型的鲁棒性。实验结果表明:与多种主流的小样本分类模型相比,所提模型对miniImageNet和高频工件数据集分类的准确率有显著提高。

非一致性时移地震资料叠前互约束处理技术

时差、相位、频率、振幅、能量差异是影响时移地震处理的主要因素,对于非一致性时移地震资料的处理,消除两期资料在这四个方面的差异是处理工作的关键。笔者首先分析了永新三维两期资料的施工参数差异,在此基础上,利用面元对应抽稀法消除了野外采集观测系统差异;利用有针对性的去噪技术和能量补偿方法,消除了两期资料能量信噪比差异;利用频率相位校正技术,消除了两期资料频率、相位差异。通过这四个方面的互约束处理,取得了较好的处理效果,达到了时移地震资料的处理要求,为后续的时移地震属性分析工作奠定了基础。

一种基于事件的Web服务组合方法

为获得一种既易于实现又能满足用户多样化需求的服务组合的有效途径,提出一种基于事件的服务组合方法.首先定义了一种基于ECA(event-condition-action)规则的语言——简单服务事件语言.在这种语言基础上,通过模块化方法构造的用于描述组合服务的组合方案,不但解决了采用AI规划(artificial intelligent planning)时服务组合域表示困难的问题,而且解决了采用UML(unified modeling language)等技术时描述能力不足的问题.随后,为有效地表示组合方案,完成了它的语义定义以及answer set程序编码工作.最后利用answer set编程(answer set programming)技术实现了对组合轨迹的表示.

改进的部分可观Petri网系统在线故障诊断器设计

本文研究部分可观Petri网建模的离散事件系统的故障检测问题.针对现有的部分可观Petri网系统的在线故障诊断器存在故障诊断率较低的缺陷,本文提出了整数线性规划与广义互斥约束集成的部分可观Petri网系统在线故障诊断改进算法.假定部分可观Petri网系统的结构与初始标识为已知,故障被建模为不可观变迁.首先,算法需要观测接收事件序列,求解部分可观Petri网的整数线性规划问题,算法对系统的故障进行初步诊断.初步诊断为不确定诊断的情形,采用广义互斥约束的方法进行诊断.最后,通过离散事件系统实例分析,采用本文的算法,故障诊断率显著提高,验证了算法的有效性.

基于分体解耦方法的变压器温度场模拟

为快速准确计算变压器内部温度场和热点,提出一种基于油箱和散热器出入口油温互约束模型的分体解耦计算方法,通过建立单个散热器组的有限元仿真模型,得到散热器及油箱出入口油温的互约束模型,再利用该模型和Comsol软件对油箱温度场进行模拟计算。该方法在变压器温度场计算中将油箱和散热器分离,针对油箱进行仿真建模和模拟计算时,无须考虑多个散热器组的剖分问题,可避免重复性网格剖分和对变压器整体剖分时单元尺寸差异较大导致的计算精度差和难以收敛的问题,计算量和迭代次数明显减少。以S9-1600/10/0.4型变压器为算例的温度场仿真结果表明,变压器在不同负载率下的温度场、热点值等均符合相关理论分析结果,同时因考虑了散热器的对流和辐射散热作用,计算结果的准确性也得到提高。

广义互斥约束的Petri网死锁避免监控器设计

研究了Petri网的柔性制造加工系统中的死锁避免问题。为了保证死锁避免和资源最大允许利用,提出了基于广义互斥约束的Petri网最优监控器的设计方法,探寻以线性不等式的形式表示的初步约束集,通过可达性分析和初步约束集建立可达树得出合法标识集和死锁标识集,对分离出的标识建立混合整数线性规划模型,运用分支定界法得到补充监控库所的广义互斥约束模型作为最优监控器。最后,以某柔性制造系统为例,建立了Petri网模型,结合零件加工过程中资源的占用和释放,对柔性制造系统进行控制器设计,设计的控制器拥有更严格的约束和更简化的模型,对死锁标识的避免是充分的,验证了该算法的有效性。

基于SIFT的遥感图像配准方法

针对多传感器遥感图像配准问题,改进了一种基于SIFT的图像自动配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的局部不变特征点,提出了利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比的互对应约束得到初始匹配点对,然后利用RANSAC(Random Sample Concensus)算法删除误匹配特征点对。试验结果表明:该方法能够实现多传感器遥感图像和不同分辨率图像的自动配准。

Petri网并发进程的死锁避免策略

死锁是系统并发进程中特有的问题,由于发生的不确定性,死锁检测和消除非常困难。在以分支界定法设计最优监控器的基础上,提出了一种可以最大限度保证静态和行为特性任意配置的死锁监控器集成设计方法。该方法通过可达图分析,在满足静态特性和行为特性下,进行可达图删减,从而实现合法标识和非法标识的分离,对分离出的标识建立混合整数线性规划模型,运用分支定界法得到补充监控库所的广义互斥约束模型作为最优监控器,保证了死锁的避免和资源的最大允许利用。以多进程码垛机器人加工系统为例,建立了Petri网模型,结合零件加工过程中资源的占用和释放,对柔性制造系统进行控制器设计。设计的控制器拥有更严格的约束和更简化的模型,对死锁标识的避免是充分的,验证了该算法的有效性。

域间动态角色转换中的静态互斥角色约束违反

安全互操作是实现跨管理域的资源共享与保护的关键技术.Kapadia等人的IRBAC2000模型提供了一种灵活的通过角色关联和动态角色转换实现安全互操作的方法.廖俊国等人指出该模型可能违反静态互斥角色约束,对问题的原因进行了分析,提出了约束违反检测算法和添加角色关联的先决条件.首先指出廖俊国等人关于约束违反原因的分析是片面的,其检测算法和先决条件也不能保证系统不会违反约束;然后指出在给定角色关联的前提下,外域的用户/角色分配是造成约束违反的根本原因;进而提出动态角色转换违反静态互斥角色约束的充要条件和约束违反检测算法;给出了添加角色关联和用户/角色分配的先决条件,保证了模型状态始终满足静态互斥角色约束.

一种鲁棒的基于互信息的实时立体匹配算法

立体匹配算法依然是目前计算机视觉领域中的一个重要的研究热点。现有的绝大多数匹配算法都假定已满足相似性约束条件。然而在野外环境下,光照不均、场景为非朗伯表面、像机间差异都会使该约束条件无法满足,从而导致匹配失败。本文针对这种情况,并从实时应用的角度出发,提出一种鲁棒的基于互信息的实时立体匹配算法。该方法在相关匹配算法中引入互信息概念,并将其转换为相关算法可用的求和形式,通过迭代方法修正互信息值。然后,建立了三种亮度变化模型来验证该算法的有效性。实验结果表明,该算法能很好地抑制立体图像对间的亮度差异,具有很好的实时性与鲁棒性。

一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法

关于网络通信流量性能控制问题,针对大量不相关和冗余特征制约网络流量分类性能提高的问题,提出一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法。在半监督学习的基础上,采用成对约束和无标记样本相结合的特征评价方法快速去除不相关特征,并通过利用互信息的特征相关性过滤剩余特征中的冗余特征,使有监督信息和无监督信息在网络流量的特征选择过程中以不同的方式发挥作用。实验结果表明,与传统的网络流量特征选择方法相比,改进方法能以更少的特征获得更好的网络流量分类性能。

基于差分搜索的高光谱图像解混算法

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现高光谱图像中各个端元的分布不完全独立,不能将盲源分离方法直接应用于高光谱图像解混。为此,提出了一种基于差分搜索的高光谱图像解混算法。该算法根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相应的约束项,与互信息相结合作为目标函数,利用差分搜索算法对该目标函数进行优化求解来实现高光谱图像解混。仿真数据和实际数据实验表明,该算法能够有效解决高光谱图像解混问题,与已有其他算法相比,能避免陷入局部极值,提高了图像解混的精度,并且针对不含纯像元的高光谱图像具有很好的解混效果。

基于互斥权限约束的角色挖掘优化方法

现有自底向上的角色工程方法挖掘规模庞大,挖掘结果存在冗余,且不能反映系统功能的安全需求。为优化角色结果,针对角色优化中的互斥约束问题,结合枚举角色挖掘,提出一种基于互斥权限约束的角色挖掘优化方法。利用用户聚类元组及互斥约束优化角色挖掘过程,通过角色职责分离对安全约束的合理性进行分析,采用矩阵分析法调整已挖掘权限的矩阵单元值,挖掘优化角色以覆盖所有权限。实验结果表明,通过权限覆盖分析法辅助挖掘的优化角色结果能够保证挖掘过程的完整性;与枚举挖掘法相比,该方法能够保证信息系统的安全性,降低角色结果的冗余度。

行政三分的演变逻辑、研究进展和解构模式研究

党的十七大提出了建立决策权、执行权、监督权相互制约协调运行机制的新思路,这为今后中国政治和行政体制改革提供了突破口,同时也指明了方向。目前学术界对行政三分的研究取得了很多成果,但非常凌乱,并且存在很大不足。针对当前学术界的研究缺陷,参考以英国为主的西方国家设置执行局的具体做法,借鉴国内以深圳为代表的曾经尝试"行政三分"的一系列地方政府的可操作性措施,根据中国政治体制和行政体制改革的要求,考虑到中国的具体国情,文章创造性地构建出可以在行政体制改革背景下变通运用的决策权、执行权和监督权相互制约协调运行模型,希望对政府和学术界有所启迪。