Streett自动机确定化工具

自动机的确定化是将非确定性自动机转换为接收相同语言的确定性自动机,是自动机理论的基本问题之一.ω自动机的确定化是诸多逻辑,如SnS, CTL*,μ演算等,判定过程的基础,同时也是解决无限博弈求解问题的关键,因此对ω自动机确定化的研究具有重要意义.主要关注一类ω自动机——Streett自动机的确定化.非确定性Streett自动机可以转换为等价的确定性Rabin或Parity自动机,在前期工作中已经分别得到了状态复杂度最优以及渐进最优算法,为了验证提出的算法的实际效果,也为了形象地展示确定化过程,开发一款支持Streett自动机确定化的工具是必要的.首先介绍4种不同的Streett确定化结构:μ-Safra tree和H-Safra tree (最优)将Streett确定化为Rabin自动机, compact Streett Safra tree和LIR-H-Safra tree (渐进最优)将Streett确定化为Parity自动机;然后,根据Streett确定化算法,基于开源工具GOAL (graphical tool for omega-automata and logics),实现...     

基于Linux的以太网实时通信

由于以太网的高性价比、高带宽和开放性,以太网成为最广泛的局域网技术,但是它缺乏对实时网络的支持。现代控制网络与数据网络的一体化,实时数据和非实时数据并存,如何分辨和优先处理实时数据、防止突发的非实时数据传输独占网络带宽,对此进行了探讨和实践。基于Linux的开放源代码,对Linux中的网络系统加以改造,使Linux支持实时通信。     

邮局悬挂分拣机控制系统的设计与实现

论述了某邮局悬挂分拣机控制系统的设计与实现,以及可编程控制器(PLC),Intouch组态软件的运用.     

筒子纱纱笼纱杆的定位检测方法

为提高筒子纱纱笼纱杆偏移程度的自动化检测率,同时解决磨损缺陷纱杆自动定位检测准确率低的问题,提出了一种改进的频率调谐显著性检测算法进行筒子纱纱笼纱杆定位检测。首先,利用纱杆杆头金属面反光的特点和纱杆距离底面较远的特点,利用环形光源局部照射提高目标与背景对比度。然后利用目标位于图像中心附近的先验知识设计了分块加权模板进行改进频率调谐显著性检测算法,计算图像显著度。将显著图像使用最大类间方差法进行自动阈值分割后得到二值图像,并通过形态学滤波剔除明显不是目标的区域,最后通过霍夫变换圆拟合得到最终纱杆杆头位置坐标。现场实验和对比算法表明:改进方法具有抗缺陷能力,同时具有抗光照变化能力,可应用于工厂白天和晚上光线变化场景的任务。     

Büchi自动机确定化分析工具

无限字自动机的确定化是理论计算机研究重要的一部分,在形式化验证,时序逻辑,模型检测等方面有重要应用.自Büchi自动机提出半个世纪以来,其自动机的确定化算法始终是其中的基础.有别于当初只是在理论上对其大小上下界的探索,利用日新月异的高性能计算机技术不失为一种有效的辅助手段.为了深入研究非确定性Büchi自动机确定化算法的实现过程,我们希望重点研究确定化过程中的索引能否继续被优化的问题,实现了确定化研究工具NB2DR.可以对非确定性Büchi自动机进行高效的确定化,并通过工具提供的分析其确定化过程来达到对其确定化算法改进的目的.通过对生成的确定性无限字自动机的索引的深入分析来探索相关索引的理论.该工具还实现了可以根据需要的Büchi自动机的大小与字母表参数,生成确定化的Rabin自动机族,亦可以反向根据需要的指定索引的大小来生成全部Büchi自动机族,测试生成无限字自动机的等价性等功能.     

用混配土代替煤粉配制型砂

介绍了公司的砂处理设备以及型砂使用混配土前存在的问题。根据热工二部3条新东FCMX-Ⅲ造型线合用一个砂处理系统的情况,对型砂配制材料进行了调整,使用混配土来代替煤粉,并且对紧实率、水分、含泥量等型砂性能参数也进行了调整和优化。生产结果显示:该工艺提高了型砂的综合性能,降低了造型废型率,减少了铸件砂眼、气孔、粘砂等缺陷,不但降低了生产成本,而且免除了煤粉自燃的安全隐患。此外,采用混配土不但经济环保,符合绿色铸造的发展要求,而且粉尘较少,生产条件和工作环境也得到了改善。     

对设计防火规范的几点思考

工程设计人员在执行有关设计防火规范过程中,由于一些条款的不严密和某些概念的不确切,往往在执行时会出现无所适从的情况。结合工程实践体会,对相关条文内容提出修改建议。     

人脸识别中PCA方法的推广

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,该文提出了分块PCA的人脸识别方法。分块PCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵利用PCA进行鉴别分析。其特点是能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出。与PCA方法相比,由于使用子图像矩阵,分块PCA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便。此外,PCA是分块PCA的特殊情况。在Yale和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于经典的PCA方法,识别率可以分别提高6.7和4个百分点。