关于交替的ω─有穷自动机的接受条件

到目前为止，交替的ω－有穷自动机的接受条件仅有６种，本文给出了６种新形式的接受条件，并研究了交替的ω－有穷自动机在这些条件下识别语言的能力．最后给出了ω－自动机在各种接受条件下识别的语言类．     

基于程序数据属性的联合软件特征

程序的语义体现在程序对数据的处理过程中,在数据处理的过程中数据的调用序列以及值变化的序列和程序的语义是紧密相关的。为此,分别对程序中的常量和变量进行分析得到基于程序数据属性的各个子特征,由各个子特征共同构成基于程序数据属性的联合软件特征。计算每个子特征的相似度,以各个子特征相似度的平均值表征联合软件特征的相似度。理论和实验结果均表明:该特征具有较高的可信性和鲁棒性。     

医疗健康数据的模糊粗糙集规则挖掘方法研究

医疗健康数据通常属性较多,且存在连续型、离散型并存的混合数据,这在很大程度上限制了知识发现方法对医疗健康数据的挖掘效率。以模糊粗糙集理论为基础,研究混合数据上的分类规则挖掘方法,通过引入规则获取算法的泛化阈值,来控制获取规则集的大小和复杂程度,提高粗糙集知识发现方法在医疗健康数据上的分类效率。最后通过对比实验验证了该算法在医疗决策表上挖掘规则的有效性。     

基于uppaal的飞机着陆控制系统模型验证

为了避免飞机在着陆过程中出现事故,同时又能充分利用机场的跑道资源,对飞机数量多于跑道的情况进行了研究,采用了模型验证的方法.介绍了时间自动机的相关理论,以及基于该理论的验证工具uppaal,在此基础上使用uppaal工具对飞机着陆过程构造了模型,然后对模型的需求规范进行了验证,验证结果表明该模型不存在死锁问题,最终可以保证飞机安全和及时地着陆.     

串空间和认证测试在协议分析中的应用

串空间模型是一种新兴的密码协议形式化分析工具.分别采用串空间模型争认证测试这两种前沿的形式化分析方法对X.509协议的认证性进行了分析,指出了该协议在认证正确性方面存在的缺陷.然后针对分析结论提出了改进协议,并使用认证测试方法证明了改进的协议能够实现认证的正确性.通过比较发现应用认证测试方法分析安全协议,比单纯应用串空间模型更为简洁和直观.     

基于灰狼算术混合优化算法的类集成测试序列生成方法

集成测试是软件测试的重要环节,如何决定类的集成顺序是面向对象集成测试难解决的问题之一。已有研究成果证实了基于搜索的类集成测试序列生成方法的有效性,但存在收敛速度慢、寻优精度低的问题。灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)中狼群易聚集在相近的区域,易早熟收敛。算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm, AOA)是新近提出的元启发式优化算法,具有良好的随机性及分散性。为此,提出了一种灰狼优化算法和算术优化算法的混合优化算法(GWO-AOA)。GWO-AOA保留GWO的位置更新策略,选用群体领导层的中心个体替换AOA的引导个体,以平衡算法的全局探索和局部开发能力,进一步引入随机游动的精英变异机制,提高算法整体的寻优精度。实验结果表明,GWO-AOA相比同类方法能用较短的时间生成测试桩代价较低的类集成测试序列,收敛速度较快。     

贝叶斯数据流分类算法研究

为了有效解决传统的数据分类算法不能很好的适应数据流的数据无限性和概念漂移性带来的问题,提出了一种实时的数据流的挖掘算法.贝叶斯数据流分类算法充分考虑了离散属性和连续属性的不同处理,对时间窗口内的数据进行压缩,然后根据各个时间窗口的权重,重组了压缩后的数据并在重组后的压缩数据上学习和生成了单个贝叶斯分类器.实验结果表明,该算法在分类性能、分类准确率、分类速度上优于同类算法.     

对时间自动机中时钟约束的处理

在实时系统建模中,时间自动机是一个普便使用的工具,在求解状态可达性关系时对时钟约束的处理是关键,本文在分析已有理论的基础上提出了如何对含有不同时钟相互约束的系统处理.     

混杂系统的扩展时间自动机模型及验证研究

混杂系统复杂度高且涉及领域广,没有通用的方法来解决分析、设计等问题。为解决一类工业控制混杂系统的建模和验证问题,对时间自动机进行了语义扩展,使其含有连续变量以及映射在其上的约束,使用扩展后的时间自动机对此类混杂系统进行建模,采用验证工具UPPAAL进行模型分析模拟,并使用简化的CTL对系统需求规范进行验证。具体实例研究表明,该方法对于分析设计一类混杂系统具有可行性和有效性。