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模型检验作为一种形式化验证方法,近年来在各种硬件、软件设计中得到了广泛应用.文中首先介绍了描述系统行为的Kripke结构和描述系统性质的CTL逻辑,然后介绍了模型检验中常用的两种算法:标记算法和基于固定点的算法,最后介绍了为避免内存爆炸而引入的符号模型检验技术. 相似文献
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在小样本条件下,由于离散矩阵的奇异性,作为监督降维的传统线性鉴别分析(LDA)并不能直接计算.许多扩展算法被提出以克服此问题,一般可分为3类:基于类内离散矩阵零空间的方法、基于总体离散矩阵列空间的方法和基于其它子空间的方法.为了深入了解前2类算法的特性,作了计算和理论分析,并得出结论:在满足一定条件下(小样本高维数据一般都满足),基于类内离散矩阵零空间和基于总体离散矩阵列空间的方法具有等价关系,仅最优矢量集的约束条件和实现途径有所区别.在人脸数据库ORL和YALE上的比较实验结果亦证实了上述结论. 相似文献
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提出了支持向量机(Support Vector Machine)学习过程硬件实现的一种新的数字电路结构,它可以在保证向量机学习速度的同时,提高支持向量机的硬件资源利用效率;此外基于此结构的支持向量学习机还可以适用于低于设计数的样本集.由于该设计的灵活性以及其对硬件要求的减小,使得支持向量学习机可以更好、更方便地应用于嵌入式系统中. 相似文献
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