基于Petri网的嵌入式系统失效模型与分析

针对嵌入式系统的特点,提出一种基于Petri网的嵌入式系统失效模型与分析方法。依据嵌入式系统失效需求,采用Petri网建立嵌入式系统的形式化描述语言,并对嵌入式系统中的基本元素,如任务、资源、传感器、执行器等进行描述。构造任务间基本关系、任务与设备间交互的模型,并利用组合规则将这些模型动态地集成为一个完整的嵌入式系统失效模型。基于模型的运行特征和状态空间,分析模型的正确性。最后,应用具体实例模拟嵌入式系统失效模型与分析过程,验证了该方法的有效性。     

基于扩展ITCPN的UML状态图建模

在ITCPN (Interval Timed Colored Petri Nets) 模型的基础上引入变迁条件函数和变迁数据操作函数,实现对UML状态图中数据计算的建模;利用抑止弧对迁移的优先级进行建模;同时借助抑止弧实现了对UML状态图中子状态之间“或”语义的建模。     

分布式实时系统设计的一种扩展方法

介绍了分布式实时系统设计的一种扩展方法。在转化设计的基础上，支持系统的扩展及系统规范的改变。新的系统需求规范使用轨迹逻辑（Trace logic）描述系统轨迹，用DCI（Duration calculus implementalble）描述其对时间的要求，在原有的系统设计规范的基础上应用一组标准的扩展规则得到新的设计规范。系统设计的正确性可由扩展过程本身得以保证。多用户多媒体通信系统的设计实例展示了扩展设计方法的具体过程。     

基于副本分布策略的MapReduce性能优化技术

集群中的节点由于其硬件配置不同导致其性能不同,使得集群环境成为异构环境。然而,在以Hadoop为代表的MapReduce实现中并没有充分考虑到环境的异构性,致使过多的Map任务需要从其他节点传输输入数据块,从而影响MapReduce在异构环境中的性能。提出了一种基于节点性能的数据块副本分布策略,使副本的分布与节点性能相适应,同时将可靠性、创建的传输开销及数据块间性能的平衡纳入考虑。结果表明：该策略在异构环境中能有效提升输入数据在本地的Map任务比例,并缩短MapReduce任务的完成时间。     

一种基于RSSI距离比的传感器节点定位算法

随着无线传感器网络的应用与发展,WSN作为一种全新的信息获取和处理技术已得到广泛应用。如何对传感器网络节点进行快速、精确的定位,已成为WSN系统急需解决的问题。为此,提出了一种基于RSSI距离比的MDS定位算法。该算法巧用RSSI距离比,结合Euclidean测距技术计算节点间距离矩阵,运用MDS算法建立相应的全局坐标系统。根据已知锚节点物理位置,通过坐标变换（旋转与平移）最终确定未知节点的物理位置。实验结果表明：该方法能有效地提高定位的精度,对开发高精度定位系统具有重要的参考价值。     

MRPII系统开发的一种形式化方法

研究了ＭＲＰＩＩ系统开发的形式化方法。使用形式化语言ＲＳＬ定义ＭＲＰＩＩ系统的规范和精化关系。以库存管理子模块为例，详细介绍了将形式化方法ＲＡＩＳＥ应用于ＭＲＰＩＩ系统的规范、精化、验证和实现。     

一种基于NFA查询重写的XML过滤技术

研究了可扩展的标志性语言(XM L)存取控制策略。通过基于不确定的自动机(NFA)的XM L查询重写技术,实现了支持精细粒度的XM L文档存取控制策略。通过构造XM L文档存取控制策略的NFA以及基于NFA的查询语句重写技术,有效地实现了独立于视图的、高效的XM L精细粒度的存取控制。     

一个Peer-to-Peer环境下综合信誉计算模型

为了有效地评估P2P网络中节点的信誉,提出了一种基于激励与惩罚机制的信誉计算模型。该信誉模型的计算数据源包括节点的直接交易经历和其他节点的推荐数据,推荐数据包括推荐节点与目标节点的直接交易经历以及它们在交易前曾经查询的数据。通过赋予这些数据不同的权重,使用相对的激励与惩罚机制综合计算节点的信誉。实验结果表明：该模型不仅可以遏制恶意节点,而且可以保证较高的交易成功率。     

基于稀疏编码的图像语义分类器模型

为了解决图像检索以及遥感图像识别等图像处理研究中本质的问题——如何对高层抽象图像语义进行有效的分类,本文采用生物视觉认知机理,结合生物特征信息,用最小生成树的方法构造图像信息语义树,提出了一个基于稀疏编码的图像语义分类器(SCISC)的模型。实验结果表明:该模型在图像分类中有较高正确率。     

一种基于Object-Z的面向方面建模方法

提出一种基于Object-Z的形式化面向方面建模语言及其建模方法。方面规范提供了观察基本模块和方面模块的行为、描述它们相互关系的手段,编织机制将两类模块系统地集成为一个完整的系统模型。该方法能有效地简化系统建模,提高系统模型的可复用性,也为进一步验证系统性质提供了理论基础。