无界Petri网的可达树的综述

Petri网自提出以来得到了学术界和工业界的广泛关注. Petri网系统的可达性是最基本性质之一.系统的其他相关性质都可以通过可达性进行分析.利用等价的有限可达树来研究无界Petri网可达性,依然是一个开放性问题.该研究可以追溯到40年前,但由于问题本身的复杂性和难度太大,直到最近20年,经过国内外诸多学者的不懈努力,才逐渐取得了一些阶段性的成果和部分突破.本文回顾了近40年来国内外学者为彻底解决该问题作出的贡献.重点对4种开创性的研究成果展开讨论,分别为有限可达树、扩展可达树、改进可达树及新型改进可达树.探讨了今后无界Petri网可达性问题的研究方向.     

A two‐level detector of short‐term unique changes in time series based on a similarity method

In the paper, a novel two‐level algorithm of time‐series change detection is presented. In the first level, to identify non‐stationary sequences in a processed signal, preliminary detection of events is performed with a short‐term prediction comparison. In the second stage, to confirm the changes detected in the first level, a similarity method aimed at identification of unique changes is employed. The detection of changes in a non‐stationary time series is discussed, implemented algorithms are described and the results produced on a sample four financial time series are shown. General conditions for implementing the proposed algorithm as an immune‐like event detector are discussed.     

非确定型离散事件系统双模拟控制的实现

近年来,双模拟等价关系与离散事件系统监控理论相结合的研究引起了国内外许多学者的广泛关注.本文针对作者在前期工作中提出的非确定型离散事件系统的双模拟控制机制,进一步探讨其实现问题.利用投影映射对系统规范说明语言进行等价类划分,构造了一棵计算树,得到了一个判断规范说明是否具有基于模拟关系可观性的多项式算法,证明了双模拟控制机制是多项式时间算法可实现的.同时,通过对控制器配备具有存储和判断功能的模拟关系识别器,阐述了这种双模拟控制机制是物理可实现的.     

证券交易复杂事件处理策略管理服务模块的设计与实现

复杂事件处理是证券量化交易的一种重要的实现算法,在金融市场应用广泛。针对传统证券交易中复杂事件处理模式的效率问题,提出一种新的策略管理服务模块的设计方案。该方案封装标准的数据传输接口便于策略与控制模块的数据传输,提供按照策略、客户和实例三个不同层次的系统管理方法,以及将策略的部分功能代码及与外围程序交互的代码抽象到策略管理服务模块中,去除了算法策略模块和控制模块的耦合。实验结果表明,所提出和实践的方案可以有效降低带宽的使用率、提高系统资源利用率,并能有效提高并发处理速度。     

制造物联网中高吞吐率复杂事件检测技术研究

复杂事件处理能非常有效地检测到事件流中有价值的模式,高吞吐率意味着单位时间内获取更多有价值的信息.为复杂事件处理提出一种提高吞吐率的查询技术,通过聚集活动实例栈中的连接,并批量执行序列构造,减少了相同连接的遍历,降低了序列构造处理的运行频率,从而提高了复杂事件处理的吞吐率.仿真实验表明:提出的方案相比于SASE提出的传统方案,吞吐率有数倍的提升.     

一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法

组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映“一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何”的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.     

基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测

如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,并利用多尺度光流直方图对每个网格的人群动态进行刻画;然后,连接各个局部的人群动态获得整体的人群动态,实现整体人群动态的时间序列建模;最后,利用多尺度时间递归神经网络实现异常事件的检测和定位.其中,多尺度隐含层实现了密集场景中不同规模相邻网格之间的空间联系,节点间的反馈关系则为时间维度上的关系表达提供了有效方案.与多种代表性算法的对比实验,验证了本方法的有效性.     

生物事件触发词识别方法研究

从生物文献中抽取生物事件对于生物领域的知识挖掘起着重要的作用,而事件触发词的识别是生物事件抽取的一个关键步骤。系统分别采用词汇及其上下文特征、短语标记特征、词聚类特征以及统计的词典特征构造不同的基于词级的CRF模型,用于生物事件触发词的标记。然后针对不同的触发词类型选择对应最优的标记模型,构造了一个混合CRF模型。在BioNLP 2009 ST语料库上进行了实验评估,结果表明提出的方法取得了很好的性能,为生物事件的抽取建立了良好的基础。     

基于全局/局部共现词对分布的汉越双语新闻事件线索分析

针对汉越双语新闻事件线索分析,提出了基于全局/局部共现词对分布的汉越双语事件线索生成方法。该方法首先将新闻话题词语分布作为全局词语表征全局事件,然后用一定时间粒度下新闻片段特有的时间、人物、地点等事件元素作为局部词语,分析新闻片段中全局词语和局部词语的共现关系,将全局/局部词语的共现规律作为监督信息,结合RCRP算法和汉越双语新闻的对齐语料,构建有监督话题生成主题模型,获得相应时间跨度下代表事件发展进程的子话题分布,通过子话题的分布反映事件发展的线索,从而构建出在线汉越双语事件线索生成模型。实验在汉越混合新闻数据集上进行,事件线索生成对比实验结果证明了提出的方法的有效性。
     

基于地址-事件表示的高速二值连通域标记方法

为提高二值连通域标记的速度,将地址-事件表示AER（Address Event Representation）思想引入到二值图像处理,提出了一种基于事件对等价标号的二值连通域标记方法。该算法无需多次遍历图像中的背景点和冗余目标点,首先将待标记的连通域以AER“事件对”的方式编码保存,通过“事件对”的遍历生成临时标号和等价标记表;然后根据等价表修改临时标号;完成标号映射后最终实现连通域标记。整个算法只处理极低冗余的事件信息,避免了对全图像素的重复扫描与处理。实验结果表明,图像以AER“事件对”方式存储,数据量仅为全帧图像的10%~35%,有较高的压缩比;且该算法速度快,可达到了传统基于等价标号算法的1.5~8倍。