定性仿真技术及应用_邵晨曦

2017年度中国仿真学会科学技术奖申报项目公示：1、项目名称：数据驱动的人体运动建模仿真技术推荐单位：中国科学院计算技术研究所主要完成人：夏时洪、高林、王涵项目简介：在国家自然科学基金面上项目“风格化人体运动合成新方法研究”（资助号：61173055）和国家科技支撑项目“国家应急演练仿真服务平台及其应用示范”（资助号：2013BAk03B07）的资助下，项目团队针对人体运动仿真中的技术挑战：人体运动建模仿真结果是否符合人的视觉认知，以及人体运动建模仿真结果是否符合物理实际，主要采用数据驱动的思路研究人体运动建模仿真技术，攻克的关键技术有：人体运动风格建模技术、人体运动物理特性建模技术以及人体运动获取建模技术。

项目成果于2015年起在计算机图形学与交互式技术顶级会议SIGGRAPH和顶级期刊ACM Transaction on Graphics上陆续发表。

并取得1项技术发明专利授权，1项技术发明专利已进入公示阶段即将授权。

项目相关成果已在北京迪生数字娱乐科技股份有限公司（股票代码：835764）取得实际应用，并产生了良好经济效益和社会效益。

项目成果得到了国内外同行的高度评价和认可。

例如，2013年SIGGRAPH杰出新研究者奖和2015年英国计算机领域最高奖“罗杰·尼达姆奖”获得者Niloy J. Mitra教授认为我们的人体运动风格建模工作是最为经典（state-of-the- art）的一项研究工作。

我们的人体运动获取建模工作获得2016年度中国计算机辅助设计与图形学大会最佳论文。

取得的主要创新有：1、在人体运动风格建模技术领域，首次提出了一种实时在线的机器学习算法——局部混合自回归模型来建模不同风格运动之间存在的复杂时空关系，并将其自动迁移到未标记动作类别和风格特征的人体运动中。

2、在人体运动物理特性建模技术领域，首次提出了数据驱动的逆向动力学求解方法。

首次提出了一种大范围人体运动运动学数据和动力学数据同步获取的算法与系统。

虚拟仿真技术在化学实验教学中的应用1. 引言1.1 虚拟仿真技术在化学实验教学中的重要性虚拟仿真技术在化学实验教学中的重要性体现在多个方面。

虚拟仿真技术可以提供一个安全、环保的实验环境。

化学实验中常常涉及到有毒、易燃的物质，一旦操作不当就会带来安全隐患。

而利用虚拟仿真技术进行实验可以避免这些安全问题的发生，保障学生和教师的人身安全。

虚拟仿真技术可以解决实验设备和材料的限制。

有些学校设备不足，无法进行一些复杂的化学实验，而利用虚拟仿真技术可以模拟这些实验过程，让学生在没有设备限制的情况下进行实验。

虚拟仿真技术还可以提高实验效率，节约时间和成本。

学生可以在虚拟实验室中多次重复实验，加深理解，而且不受实验材料和设备的限制，可以更加方便地进行实验。

虚拟仿真技术在化学实验教学中起着不可替代的重要作用。

1.2 虚拟仿真技术的发展背景虚拟仿真技术是一种将现实世界模拟到计算机环境中的技术，它源自于计算机技术和仿真技术的结合。

随着计算机技术的不断发展和普及，虚拟仿真技术逐渐得到了广泛的关注和应用。

在化学实验教学中，虚拟仿真技术的应用也得到了越来越多的重视，成为化学教学领域的一支重要力量。

虚拟仿真技术的发展背景可以追溯到上个世纪90年代，当时随着计算机性能的提升和图形处理技术的进步，虚拟仿真技术开始逐渐走进人们的视野。

随着互联网的普及和移动设备的发展，虚拟仿真技术也得到了更广泛的应用场景，不仅在工业领域得到了广泛的应用，也在教育领域掀起了一股新的风潮。

在化学实验教学中，虚拟仿真技术的发展背景主要是由于传统实验教学存在的一些问题，如实验设备和材料的限制、安全风险等。

虚拟仿真技术能够很好地弥补这些不足，为化学实验教学提供了新的可能性和解决方案。

随着虚拟仿真技术的不断发展和完善，其在化学实验教学中的应用前景将更加广阔。

2. 正文2.1 虚拟仿真技术的基本原理和特点虚拟仿真技术是通过计算机模拟和展现实际情况的技术，其基本原理包括建模、仿真和渲染。

计算机学报CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS2000　Vol.23　No.5　P.459-469一种高效的并行定性仿真方法TPQSIM涂永忠　白方周　方瑾　陈忠保　邵晨曦摘　要　对定性仿真中流行的QSIM算法进行了较为详细的剖析，介绍了QSIM算法内核函数的动态特性和数据流关系，在此基础上提出了并行QSIM算法TPQSIM，并在曙光1000并行机上通过实验对该算法进行了评估.试验结果表明TPQSIM算法在效率和通用性等方面均明显超过了国外同类研究成果.关键词　定性仿真，并行计算，约束满足问题，QSIM算法中图法分类号：　TP301A High Performance Method for Parallel Qualitative SimulationTU Yong-Zhong　BAI Fang-Zhou　FANG Jin　CHEN Zhong-Bao　SHAO Chen-Xi (Department of Computer Science and Technology, University of Science and Technology ofChina, Hefei 230027)Abstract　In this paper, the prevailing QSIM algorithm in the field of qualitative simulation is discussed in detail, including analysis of the runing time and the data flow relations of the kernel functions of the algorithm. A parallelizing method, TPQSIM algorithm is introduced after that. At last, the experimental results of TPQSIM algorithm are presented.Keywords qualitative simulation, parallel computing, constraint satisfactary problem, QSIM algorithm1　引　言 定性仿真是门方兴未艾的交叉学科，其中美国Texas大学的Kuipers的QSIM算法由于其坚实的理论基础和广泛的应用领域而得到流行［1—4，6，8，9］.在QSIM的实时应用中，在指定的时限内完成定性推理任务是极为重要的［2，3］.以奥地利的Graz技术大学技术信息研究所的Bernhard Rinner和Marco Platzner为首的学者将目光转向了目前得到广泛应用的并行处理技术，采用专门的体系结构和协处理器实现了并行QSIM算法，从而开辟了并行定性仿真这一新的学科方向［2,3］.本文提出一种并行QSIM算法TPQSIM，通过并行化达到提高QSIM算法运行效率的目的.2　QSIM算法简介 定性仿真算法是以描述系统定性结构的定性微分方程和系统的初始状态为输入，通过仿真输出系统的预测行为.具体一点说就是给定系统的定性微分方程和它在t0时刻的状态，QSIM算法以状态树的形式预测出系统可能的行为，系统的一个特定行为由这棵树的根结点（初始状态）到叶结点（终止状态）的路径上的所有状态所组成,其形式为behavior={state(t0),state(t0,t1),state(t1),…，state(t n)} QSIM算法可归纳为以下公式：QSIM：(QDE,state(t0)→or(B1,B2,B3…,B k))，式中，B i为系统的一个可能行为. 由QSIM算法产生的k个行为中的一个或几个是系统真实的行为. 产生多个行为的原因是由于系统参数值的不确定造成的.必需指出,QSIM算法是充分的但不是完备的. 具体地说，QSIM算法的输入包括以下几个部分： (1) 代表系统参数的一个函数集合{f1, f2， …, f m}. (2) 用M+(f,g)， M-(f,g)， ADD(f,g,h)， MULT(f,g,h)， DERIV(f,g)和MINUS(f,g)6个关系建立的约束方程集合. (3) 每个参数有一个代表函数路标值的有序集合，其中至少包含{-∞,0,+∞}. (4) 每个函数的上、下极限. (5) 初始时间点t0和每个函数f i在t0的定性状态. QSIM算法的输出是系统的一个或多个定性行为描述,每个定性行为由以下几部分组成： (1) 表示系统可区分时间点的符号系列{t0,t1,…,t n}. (2) 每个函数的一个完整的、可能扩展了的有序路标值集合. (3) 根据函数的路标值描述的每一个函数在所有可区分时间点上和两个相邻可区分时间点间的定性状态. 相应地，QSIM算法主要步骤如下： 首先将初始状态放入活动状态表中，重复以下步骤直至活动状态表为空. 步骤1. 从活动状态表中取出一个状态作为当前状态. 步骤2. 根据状态转换表，确定出每一个函数当前状态可能转换到的状态集合.这一步骤称为状态转换(generate-pvals). 步骤3. 对每一个约束，产生状态转换的二元或三元组集合，根据约束的限定，过滤掉与约束不一致的元组.主要包括两方面的检验：定性值的一致性和变化方向的一致性.这一步骤称为约束过滤或者元组过滤(tuple-filter). 步骤4. 对元组进行配对一致性过滤，即具有相同函数的两个元组，对同一个函数的转换必须一致.配对一致性检查的Waltz算法如下： “依次访问每个已经过元组过滤的约束，查看所有与它相邻的约束，由它们所联系着的元组组成元组对，应用下述规则：如果一个元组赋予共享函数的转换在和它相邻的一个约束的所有元组中不存在，则删除这个元组.” 通过配对一致性过滤，可以大大减少状态转换的空间，对QSIM算法的效率起着重要的作用. 步骤5. 将经过上述过滤剩余的元组加以组合，产生系统状态的全局解释.如果不存在相应的全局解释（form-all-states），则作不一致标记，否则标记它们为当前状态的后继状态.全局解释的目的是把经过过滤剩余的函数转换赋给相应的函数，以产生系统新的状态.并不是所有元组的组合都是全局解释, 因此需要剔除一部分不合理的组合.全局解释是通过深度优先遍历元组空间来完成的. 如果一个全局解释失败了，则当前状态的所有后继状态被删除，当前状态就是系统的结束状态. 步骤6. 对新产生的定性状态运用全局过滤法来决定是否将新状态加入活动状态表中,包括以下3个方面： i） 如果新的状态和它的直接前驱状态是一致的,删除该状态. ii） 如果新的状态和它前驱状态的某个祖先状态一致(所有函数有相同的路标值，所有函数的变化方向一致)， 则标记系统行为出现循环， 新的状态不加入活动状态表中. iii） 如果其中有一个函数取值为∞，则当前时间点是区间的终点，新的状态不加入活动状态表中.3　QSIM算法分析 QSIM算法由一组分层的函数组成，一般把QSIM算法的主循环体部分的函数称为QSIM算法内核，这部分函数有generate-pvals，tuple-filter，waltz-filter和form-all-states等(图1).假设其中V为系统参数数目，C为约束方程数，t为最长行为的状态数，a为约束的度，k 为变量的最大关联数，d为变量的最多后继状态数，则这些函数的算法复杂度见表1.t46001.gif (2440 bytes)图1　QSIM算法函数的层次表 1　QSIM算法各函数的时间复杂度函数初等运算复杂性generate-pvals dV O(V)tuple-filter d a tC O(tC)waltz-filter ka2d a d2C2O(kC2)form-all-states d V O(d V)global-filters tV O(tV) 但是对于实际应用而言，对QSIM函数的实验分析更有助于掌握其动态特性.这是因为(1)时间复杂度的理论分析忽略了低阶的或者常量级的开销，而原子操作的不同会严重影响算法的实际运行时间.(2)渐近时间复杂度体现的是最坏情况下的时间开销，而QSIM算法对输入数据相当敏感，最坏情形基本不出现.(3)QSIM的算法针对不同特点的模型的效率将更具实际意义.(4)QSIM算法的各个函数并非是孤立的，实验分析有利于得出QSIM算法完整的印象. 基于此，我们选取了7种有代表性的模型对QSIM算法各函数的运行效率进行了测试，其结果参见表2.其中，TOASTER为麻省理工学院的Richard Doyle等开发的JACK系统中使用烤面包机的实用模型； HEART为日本东京大学的Hiroshi Tanaka博士在MIT LCS TM-280中使用的在交感刺激下心脏平衡调节模型； 4-REACTIONS为四级联的水槽注水问题，其原型是多液面系统，是化工与石油化工生产过程中最典型、最常见的单元；STARLING为人体的肾脏平衡系统模型，是规模相对复杂的一个具有实际意义的定性仿真实例［6］.表 2　QSIM函数运行时间所占比例模型Bathtub Simple Ball Bouncing Ball Toaster Heart4-reaction Starling 执行时间(s) 3.68 2.13 2.94 1.79 3.93579.60.87 init10.3%10.5%7.9% 6.6% 1.5% 2.9% 3.3% generate-pvals 5.6% 4.2% 4.6% 4.5% 3.4% 2.5% 5.1% tuple-filter26.9%33.5%30.9%16.3%52.2%56%47.8% waltz-filter11.4%8.2%7.7%7.3%12%9.1%14.4% form-all-states 6.8% 3.2%3% 3.3% 6.8%17.9% 5.0% global-filters35.8%40.3%38.2%56.9%23.9%8.4%23.3% 实验结果表明： (1) 随着模型规模的增大，QSIM算法核心的时间开销所占比例也增大.因此，对于与技术相关的模型，若要提高QSIM算法的性能，QSIM算法核心必须被加速. (2) 虽然约束过滤最费时，但配对过滤和全局解释的完善也是不可忽视的. (3) 全局解释虽然是NP完全问题，但实验结果却并没有体现出来. (4) 约束检查函数CCF虽然功能很弱，但由于是元组过滤的原子操作，调用次数多，总时间开销相当可观.其中MULT和ADD两种约束调用次数多，运行时间长，是元组过滤时间长短的决定性因素［10］.4　QSIM算法数据流分析 在对一个算法进行并行化时，首先应对该算法进行并行性分析，这主要通过数据流分析来实现［5］. QSIM算法的主循环采用增量式Waltz过滤，数据依赖关系如图2所示，其中虚线部分表示约束过滤中的一次循环.可以看出，循环之间存在着数据依赖关系，而且全局解释需要Waltz过滤的结果.这就意味着约束过滤和全局解释是必须串行执行的，甚至是不可能采用流水线技术的.t46101.gif (5163 bytes)图2　增量Waltz过滤的QSIM算法数据依赖关系 增量Waltz过滤的QSIM算法总在第一时间运行Waltz过滤，以减少下一循环的元组过滤所需检查的元组数，从而获得比顺序Waltz过滤的QSIM算法更高的效率.两种不同的QSIM算法的核心部分伪代码分别为：for(所有约束con){ tuple-filter(con); waltz-filter(con); } /*采用增量Waltz*/ form-all-states();for(所有约束con){ tuple-filter(con); } /*采用顺序Waltz*/ waltz-filter(); form-all-states();事实上，结合前面所述的Waltz过滤算法，我们可以看出，增量Waltz过滤对于算法来说并非是必须的，这只是改进串行算法效率的一种技术而已.而顺序Waltz过滤的QSIM算法在所有元组过滤结束后再运行一次且仅运行一次Waltz过滤，约束网络仍然是边一致的. 这样修改后，数据依赖关系就发生了变化，元组过滤之间不再存在数据依赖关系了，因而也可以并行化了（图3）.同时，这种变化也使得约束过滤的运行特性发生了变化，这体现在元组过滤和配对过滤的时间开销发生了转换：一方面因为有更多的元组需要进行元组过滤，从而使得元组过滤开销增大；而另一方面，由于Waltz过滤仅执行一次，从而使得最坏情况下的算法复杂度由O(kC2)下降到O(kC).实验表明，单机运行的顺序Waltz过滤仅比增量Waltz过滤运行时间多一点.但是，一个好的串行算法并不总能得到一个好的并行算法［5］.对于QSIM算法而言，增量Waltz过滤算法是个好的串行算法，但却无法并行化，必须以顺序Waltz过滤算法为基础进行并行化.t46201.gif (2419 bytes)图3 顺序Waltz过滤的QSIM算法的数据依赖关系 对于Waltz过滤，其输入即为输出，因此循环之间存在密切的数据依赖关系(图4). Waltz过滤的输入参数在过滤过程中可能会被修改，而该被改动的参数可能是后继某个Waltz过滤循环的输入参数，从而进一步影响程序控制流的走向.理论上讲，这样的算法是无法并行化的.但如果对Waltz过滤进行仔细的分析，可以发现这种数据依赖关系有其自身的特点，存在某种调度算法使该过滤算法正确地并行执行［10］.但一个更为优越的并行算法来自对于并行约束满足问题的研究.t46202.gif (2784 bytes)图4　Waltz过滤两次循环间的数据依赖关系示意图(假设两个约束共享一个变量)5　并行约束满足问题 QSIM算法所要解决的实际上是一个约束满足问题. Luo，Henry和Buchanan于1994年将并行CSP问题的算法归于基于分布式代理的(Distributed-Agent-Based,DAB)、基于并行代理的(Parallel-Agent-Based,PAB)和基于功能代理的(Function-Agent-Based,FAB)三种不同策略，不同的策略会导致不同的控制结构、问题空间和通信方法［2,3,6］. (1) DAB. 问题根据变量来划分，每个处理器分配一定数量的变量及其值域，而每个变量仅由一个处理器控制，完整的搜索空间由所有的处理器共同分享.在搜索过程中，由于一个约束的不同变量可能在不同的处理器上，因此要做很多通信操作.对于这种策略，控制机制需要解决集中与分散的矛盾，而控制机构本身也会带来通信开销. (2) PAB. 问题根据变量的值域进行划分，每个处理器分配搜索空间的一部分，而这些部分包含了所有的变量，并且相互独立.因此，每个处理器均解决一个CSP问题，而且处理器间没有必要通信.这种策略可以直接使用串行算法，通信量少，而且可以使用启发式搜索策略. (3) FAB. 问题根据控制流来划分，搜索中需要重复执行的独立任务有专门的处理器来完成.如果一个处理器采用串行算法进行搜索，则空闲的处理器可以进行并行的检测.这种方法一般对共享内存的并行机较为适用，因为父进程的数据可以为子进程所使用. 图5中的边表示约束.　DAB策略因为涉及到变量在不同的处理器上的约束， 因此通信量也明显增长.t46203.gif (3419 bytes)图5　(DAB策略根据变量将CSP划分成两个子问题,PAB策略则根据变量的值来划分独立的子空间) 但与一般的CSP不同的是，QSIM的CSP还有自己的特点，而这些特点也对并行化具有影响. .回溯算法是通过在双重约束网络中寻找解答来解决CSP的，因此其搜索空间为T=tuples1×tuples2×…×tuples C.而且搜索是基于每个约束的元组进行的. .需要CSP的所有解. .在产生每个变量的后继状态时，最多只有4种不同的状态，也就是说，每个约束的元组数最多为16或者64个. .QSIM内核经常执行同样的QDE，CSP的约束网络是不变的，只有可能定性值pvals变化了. 上述特点使得我们可以方便地选择并行化的方案.依据PAB策略来并行化全局解释函数，首先是解决好搜索空间的划分问题.对于全局解释而言，约束表达了约束网络中的变量，而元组则是这些变量的值域，进一步地，元组本身也是由几个变量构成，这就是QSIM的CSP的双重约束.并行化要求将元组划分成互不相交的子空间，且满足：gs46301.gif (932 bytes) 一个明显的划分方法是基于约束的元组集合进行(Constraint Based Partition，CBP)，每个约束的元组集合均被划分为k个互不相交的子集：tuples i=tuples i,1∪…∪tuples i,k,由此将问题划分为k个子问题.为了产生更多的子问题，这种划分可以扩展到其它约束，而不同的约束的子集的所有组合均必须为全局解释所搜索，这样才能保证子问题的并集可以还原为原问题，子问题的解可以导出原问题的解.比如说：三个约束的元组分别被划分为i，j和k个子集，则全局解释需要搜索ijk个子空间. 一个更为理想的划分方法是基于变量的值域进行的(Variable Based Partition，VBP).通过观察可以发现，相关约束的元组之间并非相互独立的，而是依赖于共享变量的值域.因此，当共享变量的值域被划分为k个子集时，所有相关约束的元组集合也被相应地划分为k个子集，而每个子集中的元组的共享变量的值都是相同的，而且这个值等于该共享变量相应子集的值. 与CBP相比，VBP的最大优势在于处理过程中可以放弃大量的子问题，而只关注于那些共享变量值相同的子集，那些共享变量值不相同的子集一定与边一致性冲突.这种处理方法大大缩小了搜索空间.举例而言，如果a个相关约束共享某个变量，而该变量的值域可被划分为k个子集，则共产生了k个子问题.而如果采用CBP，则产生了a k个子问题，每个子问题的规模均与VBP产生的子问题相当.由于一个变量的度是有限的(•4)，若要产生更多的子问题，这种划分需要扩展到其它变量. 如果此时回过头来看Waltz过滤，如果不是在Waltz过滤后进行VBP划分，而是在元组过滤后就进行VBP划分，然后再由Waltz过滤和全局解释分别对划分出来的子问题进行处理，此时不仅可使全局解释并行处理，同时也可圆满地解决Waltz过滤的并行化难题.6　任务调度策略 并行程序的负载平衡是非常重要的.当负载不平衡时，会有处理器处于空闲状态，从而降低系统效率，使加速比下降［5］. 由于采用了顺序Waltz过滤算法，不同约束的元组过滤之间没有数据依赖关系，可以并行操作.而对于Waltz过滤和全局解释，由于采用了PAB方法，问题可以分成若干子问题，而这些子问题之间也不存在数据依赖关系，因此也可并行处理.但任务调度策略的不同可以影响各处理器之间的负载平衡，进而影响整个并行算法的加速比. 负载对加速比的影响的最坏情形是：各处理器负载已经均衡，而最耗时的任务最后调度.解决负载不平衡问题的方法是设法使最后调度的任务计算量尽可能少，从而使空闲处理器的空闲时间总量减少，达到提高加速比的目的. 对于元组过滤而言，每个约束的元组过滤任务的计算量是固定的，但由于约束类型的不同，约束过滤的计算时间也不同.根据实验测量，MULT约束的元组过滤的计算量一般在其它约束(如D/DT)的元组过滤计算量的20倍以上，ADD约束的计算量其次，是D/DT 的8倍以上［10］.由于任务本身的负载有很大的区别，当调度策略不当，就会使处理器的负载差距很大.由于元组过滤的顺序是可以确定的，因此，我们根据实验统计结果，将约束依计算量从大到小排列，从而使得最后调度的任务计算量相对减少，处理器的负载趋于平衡（图6）.我们将其称为启发式约束过滤, 其伪代码如下：01.gif (4379 bytes)图6　两种不同的调度方案对元组过滤算法加速比的影响 while(有约束过滤任务){ if(有空闲处理器){ 将预计计算量最大的约束过滤任务调度到该处理器； ｝/* end if */ ｝/* end while */ 对于Waltz过滤和全局解释而言， 任务的工作量无法事先预估，但如果将一个问题尽可能地划分成更多的子问题，每个子问题的计算量就会减少，从而也可以达到平衡负载的目的.由于PAB方法根据变量的值域进行划分，因此变量的顺序就会影响划分的子问题数.以下三种方法各有其优势： PAB-CON：相关约束多的变量优先被划分，因此更多的约束的元组集合被划分. PAB-DOM：依据变量的pvals集合中元素的多少来划分，因此相关约束的元组被划分得更细. PAB-TUP：依据相关约束的元组数来分，元组数多的约束优先划分.7　并行CCF的条件执行 如果对图6做更进一步的研究还可以发现，虽然采用了最佳调度策略，但由于元组过滤的任务之间负载差距太大，各处理单元的功能仍然没有得到充分的利用.当处理器数目不是远远小于问题规模时，任务的数目有限，使得启发式调度算法也不能有效地解决负载平衡问题，导致算法的性能下降，这说明这样的并行元组过滤算法可扩展性能并不好. 为了平衡任务本身的负载，有必要对于比较复杂的CCF(如MULT和ADD的CCF)进行并行化(约束MULT和ADD的并行CCF算法参见文献［10］).元组过滤函数每形成一个元组就调用CCF函数检查该元组是否符合约束要求，如果是MULT或者ADD约束，就调用其相应的并行CCF. 一般情况下，问题的规模总是大于处理器数目的，这意味着并行CCF并不总能获得空闲处理器.如果并行CCF在没有获得空闲处理器的情况下，调度算法使该任务处于阻塞状态的话，则当所有的任务均为MULT或者ADD约束时，由于元组过滤本身已占据了所有的处理器，已不存在空闲处理器，此时所有的元组过滤均在等待空闲处理器，从而导致死锁.为了解决该问题，我们重新审视并行CCF函数.可以发现，当没有空闲处理器时，并行CCF实际上是不必要的，因为各处理器已被充分利用.因此，并行QSIM算法采用了条件并行CCF策略.其做法是：当元组过滤在调用CCF时不能得到空闲处理器，则在当前处理单元执行CCF的子任务；如果可以得到空闲处理器则将CCF的子任务调度到该处理器处理.这种算法的思想是，一旦一个处理器空闲时，而当前又有MULT或者ADD约束需要或正在进行元组过滤，则该处理器会得到一个任务.这种串行和并行CCF的条件执行平滑了负载，对于有MULT或ADD约束的模型，该算法几乎可以使负载完全平衡，从而使加速比有了明显的提高.并行CCF的调度算法为 for(所有元组）｛ if(有空闲处理器）｛将当前元组的CCF任务调度到该处理器；｝ else ｛将当前元组的CCF任务当做串行任务完成;} }/* end for */8　并行QSIM算法的总体结构和数据通信分析 由于PAB划分的子问题对于Waltz过滤和全局解释均适用，因此，TPQSIM算法的总体结构如图7所示.完整的TPQSIM算法参见文献［10］,下面给出其伪代码：t46501.gif (3977 bytes)图7　并行QSIM算法TPQSIM的总体流程 TPQSIM(MIMD-DM) Begin:while(有变量var没有处理){ if(有空闲处理p){ 发送变量var及其值域到P; 发送信息启动P; }/*generate-pvals*/ if(有计算结果){接收计算结果; } /*receive-pvals*/ } while(变量的计算结果没有完全收到){ if(有计算结果){接收计算结果;} } /*状态转换结束*/ while(有约束con没有过滤){ if(有空闲处理p){ 发送约束con的所有变量及其可能定性值到P; 发送信息启动P; } /*tuple-filter*/ if(有计算结果){接收计算结果; } /*经过过滤的元组集合*/ } while(约束的计算结果没有全部收到){ if(有计算结果){接收计算结果; } } /*元组过滤结束*/ 异步发送约束网络到各处理器; /*预设约束网络*/ 采用PAB方法对问题空间进行划分; while(有子问题){ if(有空闲处理p){ 发送子问题的约束元组到P; 发送子问题的变量在子空间中的可能定性值pvals到P; 发送信息给P启动Waltz过滤和Form-all-states; } /*tuple-filter*/ if(有计算结果){接收计算结果; } /*子问题的CSP解*/ } /*end while*/ while(有变量var计算结果未收到){ if(有计算结果){接收计算结果; } } /*Waltz过滤和全局解释结束*/ end /*算法*/ 由于采用了并行算法中常见的Fork-Join-Fan结构［5］，系统的逻辑结构自然形成星形.即对于MIMD-DM模型而言，传统的逻辑结构是有一个主节点负责调度和通信，其它节点为从节点，完成计算任务.这种结构在问题规模很大时，主节点的调度和通信任务很重，成为瓶颈. 因此，在实际调度时，有一部分从节点也参与调度和通信，从而构成树状逻辑结构.该并行算法与传统的fork-join扇结构有所区别，从节点也承担了一部分通信和调度任务，从而缓解了主节点的负载压力，提高了算法的效率. 此外，需要指出的是，由于对于定性仿真而言，约束网络是不变的，仅有pvals和元组在变化，因此对于MIMD-DM的模型而言，在各个处理器单元上仅需建立一次约束网络即可.在问题划分前，根节点将约束网络广播到各处理单元，问题划分成子问题后，各个处理单元均可在约束网络中对子问题进行求解.一个子问题解决了，不必再建立约束网络就可接受子问题并处理.与每次分配子问题均需要向处理单元传送约束网络的做法相比，约束网络预设置的方法的好处在于大大减少通信量.假设处理器数目为p个，划分的子问题数为n个，一次约束网络的传送时间开销为t com，则前者的时间总开销为nt com，而约束网络的预设置的通信时间总开销为pt com.当p<<n时，通信效率的提高是惊人的.9　并行QSIM算法的加速比 加速比是考察并行算法好坏的重要依据.TPQSIM由一组并行算法组成，每个并行函数的加速比参见表3［10］.与串行QSIM算法的效率的讨论类似，由于QSIM算法的独特性，在离线的情况下给出精确的加速比几乎是不可能的.但关于加速比的讨论有助于对算法效率的估计和评价.表 3　TPQSIM算法各并行子函数的加速比 假设QSIM算法串行执行的时间为t seq=t gs-seq+t tf-seq+t wf-seq+t fas-seq，状态转换、元组过滤、Waltz过滤和全局解释的时间开销占总开销的比例分别为α，β，γ和η，且α+β+γ+η=1，则gs46506.gif (873 bytes)从而有gs46507.gif (982 bytes)实际上Waltz过滤与全局解释是一次调度的，因此有gs46508.gif (829 bytes)由于CCF函数有些过于平凡,因此仅MULT和ADD两种函数实现了并行化,且是条件并行的,。

系统建模与仿真中国科学技术大学 计算机学院邵晨曦，曾凡平关于“系统建模与仿真”•学时：主讲40学时学分：2•时间+教室(西区3B116)–第1-14周，每周一(3,4,5)–9:45-10:30 10:35-11:20 11:25-12:10•课号：01116801 教学对象：1021501(本科生)•考核形式：–作业30%+考勤20%+50考试或课程报告(待定)•开课目的：优化知识结构、增强竞争力系统建模与仿真第1章概述4本课程的内容及教学参考书•概述(3学时)–相关概念、分类、仿真软件(工具)；曾凡平，自编讲义•确定性(线性)系统的建模与仿真(21学时)–连续和离散系统的建模与仿真方法；曾凡平，自编讲义•系统定性建模仿真方法与技术(6学时)–邵晨曦，《定性仿真导论》•系统建模与仿真专题(9学时)–数字化企业概述(拟)；邵晨曦–生物系统建模与仿真(拟)；郑浩然–网络建模与仿真(拟)；曾凡平系统建模与仿真第1章概述5前8次课内容(计划)1.概述2.连续系统建模与仿真基础3.连续系统的模型4.连续系统的分析与预测5.离散系统建模与仿真基础6.离散系统的模型7.离散系统的分析与预测8.系统行为的校正与仿真系统建模与仿真第1章概述6授课方式•如何学好本课程–认真听课–独立完成作业•成绩评定方法–待定•本课程的讲授方式–以多媒体教学为主–理论讲解与Matlab软件演示相结合系统建模与仿真第1章概述7第1章概论1.1 系统概念与分类1.2 系统模型1.3 系统仿真1.4 MATLAB/Simulink仿真环境及仿真模型框图系统建模与仿真第1章概述81.1 系统概念与分类1.1.1 信号与系统的概念–系统(system)是由若干个功能和结构相对独立的实体(部件)组成的、具有一定整体功能和综合行为的整体。

系统中的部件通常被称为子系统。

子系统之间通过某些媒介（比如物质、能量和信息）而相互联系、相互制约、相互作用。

第４６卷　第１期２０２４年１月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６　Ｎｏ．１Ｊａｎｕａｒｙ ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０１ ０２３７ ０８　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２１０２４；修回日期：２０２３０４１８；网络优先出版日期：２０２３０７０３。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ２／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０７０３．１３５１．００４．ｈｔｍｌ 通讯作者．引用格式：邵松世，刘海涛，袁昊稢，等．多状态系统任务成功性仿真评估［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（１）：２３７ ２４４．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＳＨＡＯＳＳ，ＬＩＵＨＴ，ＹＵＡＮＨＪ，ｅｔａｌ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｏｒｍｉｓｓｉｏｎｓｕｃｃｅｓｓｏｆｍｕｌｔｉ ｓｔａｔｅｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（１）：２３７ ２４４．多状态系统任务成功性仿真评估邵松世１，刘海涛２，袁昊稢２， ，张志华１（１．海军工程大学舰船与海洋学院，湖北武汉４３００３３；２．海军工程大学基础部，湖北武汉４３００３３） 摘　要：针对多状态系统任务成功性评估问题，通过对系统运行规则进行分析，将其状态分为成功态和失败态两类。

在计算系统状态持续时间分布和不同状态之间转移概率的基础上，利用半马尔可夫过程，建立系统运行的状态转移模型。

通过分析使用、维修和保障资源约束的作用机理，对多状态系统任务成功性评估进行仿真设计。

最后，结合示例验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：多状态系统；任务成功性；状态转移；仿真模型中图分类号：Ｅ９２ 文献标志码：Ａ 犇犗犐：１０．１２３０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ５０６Ｘ．２０２４．０１．２７犛犻犿狌犾犪狋犻狅狀犲狏犪犾狌犪狋犻狅狀犳狅狉犿犻狊狊犻狅狀狊狌犮犮犲狊狊狅犳犿狌犾狋犻 狊狋犪狋犲狊狔狊狋犲犿ＳＨＡＯＳｏｎｇｓｈｉ１，ＬＩＵＨａｉｔａｏ２，ＹＵＡＮＨａｏｊｉｅ２， ，ＺＨＡＮＧＺｈｉｈｕａ１（１．犆狅犾犾犲犵犲狅犳犖犪狏犪犾犃狉犮犺犻狋犲犮狋狌狉犲牔犗犮犲犪狀犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犖犪狏犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犠狌犺犪狀４３００３３，犆犺犻狀犪；２．犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犉狌狀犱犪犿犲狀狋犪犾狊，犖犪狏犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犠狌犺犪狀４３００３３，犆犺犻狀犪） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｍｉｓｓｉｏｎｓｕｃｃｅｓｓｏｆｍｕｌｔｉ ｓｔａｔｅｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｒｏｕｇｈａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｓｙｓｔｅｍｏｐｅｒａｔｉｎｇ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｅｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｉｎｔｏｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｓｔａｔｅａｎｄｆａｉｌｓｔａｔｅ．Ｂｙｇｉｖｉｎｇｔｈｅｄｕｒａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｅｓａｎｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｔａｔｅｓ，ｕｓｉｎｇｓｅｍｉ Ｍａｒｋｏｖｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｕｎｎｉｎｇｓｔａｔｅｔｒａｎｓｆｅｒｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｕｓｅ，ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｆｏｒｍｉｓｓｉｏｎｓｕｃｃｅｓｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ ｓｔａｔｅｓｙｓｔｅｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈｒｏｕｇｈｅｘａｍｐｌｅｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｍｕｌｔｉ ｓｔａｔｅｓｙｓｔｅｍ；ｍｉｓｓｉｏｎｓｕｃｃｅｓｓ；ｓｔａｔｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ０　引　言任务成功性是描述装备／系统性能的一项重要指标，主要反映装备／系统在开始时处于可用状态的情况下，在规定的任务剖面中完成规定功能的能力［１５］，常用任务成功概率（ｍｉｓｓｉｏｎｓｕｃｃｅｓｓｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ＭＳＰ）来度量。

附录A参考阅读材料§A.1参考书目这里列出的部分参考书目有电子版下载，主要下载地址是超星和傲雪书库。

§A.1.1原版教材课程教材John C.Tannehill,Dale A.Anderson and Richard H.Pletcher,Computational Fluid Me-chanics and Heat Transfer:Series in Computational and Physical Processes in Mechanics and Thermal Sciences(1997:Taylor&Francis)(e)John David Anderson,Computational Fluid Dynamics:The Basics with Applications (1995:McGraw Hill)§A.1.1.2(e)Joel H.Ferziger and Milovan Peric,Computational Methods for Fluid Dynamics(1999: Springer-Verlag)§A.1.1.3(e)Culbert ney,Computational Gasdynamics(1998:Cambridge University Press)§A.1.1.4经典书籍P.Wesseling,Principles of Computational Fluid Dynamics(2001:Springer-Verlag)§A.1.1.1 (e)R.LeVeque,Finite Volume Methods for Hyperbolic Problems(2002:Cambridge University Press)(e)P.J.Roache,Fundamentals of Computational Fluid Dynamics(1998:Hermosa Publisher)C.A.J.Fletcher,S.A.Orszag,M.Holt and Roland Glowinski,Computational Techniques for Fluid Dynamics1:Fundamental and General Techniques(1991:Springer-Verlag)(e)C.A.J.Fletcher,Computational Techniques for Fluid Dynamics2:Specific Techniques for Differential Flow Categories(1991:Springer-Verlag)(e)Charles Hirsch,Numerical Computation of Internal and External Flows,Volume1Funda-mentals of Numerical Discretization(1990:John Wiley&Sons)Charles Hirsch,Numerical Computation of Internal and External Flows,Volume2Compu-tational Methods for Inviscid and Viscous Flows(1990:John Wiley&Sons)阅读材料T.J.Chung,Computational Fluid Dynamics(2002:Cambridge University Press)§A.1.1.5 (e)J Donea and A Huerta,Finite Element Methods for Flow Problems(2002:John Wiley and Sons)(e)Rainald Lohner,Applied CFD Techniques:An Introduction Based on Finite Element Meth-ods(2001:John Wiley and Sons)T.H.Pulliam Harvard Lomax,Fundamentals of Computational Fluid Dynamics:Scientific Computation(2001:Springer Verlag)(e)J.Blazek,Computational Fluid Dynamics:Principles and Applications(2001:Elsevier Science)(e)附录A参考阅读材料C.Pozrikidis,Introduction to Theoretical and Computational Fluid Dynamics(1997:Oxford University Press)Anil Date,Introduction to Computational Fluid Dynamics(2005:Cambridge University Press)Vijay K.Garg,Applied Computational Fluid Dynamics:Mechanical Engineering Series (1998:Marcel Dekker)Roger Peyret,Handbook of Computational Fluid Mechanics(1996:Academic Press)John F.Wendt,J.D.Anderson,G.Degrez and E.Dick,Computational Fluid Dynamics: An Introduction(1996:Springer-Verlag)可压缩流动E.F.Toro,Riemann Solvers and Numerical Methods for Fluid Dynamics,A Practical In-troduction,2nd edition,(1999:Springer-Verlag)Matania Ben-Artzi and Joseph Falcovitz,Generalized Riemann Problems in Computational Fluid Dynamics(2003:Cambridge University Press)B.Cockburn,C.Johnson,C-W Shu,E.Tadmor,Advanced Numerical Approximation of Nonlinear Hyperbolic Equations(1998:Springer-Verlag)不可压流动Suhas V.Patankar,Numerical Heat Transfer and Fluid Flow:Computational Methods in Mechanics and Thermal Science(1980:Hemisphere Publishing Corporation)(e)H.K.Versteeg and W.Malalasekera,An Introduction to Computational Fluid Dynamics: The Finite Volume Method(1996:Addison-Wesley)(e)D.Drikakis and W.Rider,High-Resolution Methods for Incompressible and Low-Speed Flows:Fundamentals and Applications(2004:Springer Verlag)Paolo Orlandi,Fluid Flow Phenomena:A Numerical Toolkit(1999:Kluwer Academic Publishers)(e)P.M.Gresho and R.L.Sani,Incompressible Flow and the Finite Element Method:Volume 1:Advection-Diffusion,Volume2:Isothermal Laminar Flow(2000:John Wiley and Sons)Dochan.Kwak,M.M.Hafez,Numerical Simulations of Incompressible Flows(2003:World Scientific)P.G.Tucker,Computation Of Unsteady Internal Flows:Fundamental Methods with Case Studies(2001:Kluwer Academic Publishers)Stefan Turek,Efficient Solvers for Incompressible Flow Problems:An Algorithmic and Computational Approach(1999:Springer-Verlag)§A.1参考书目§A.1.2国内教材主要教材傅德薰,马延文.计算流体力学.高等教育出版社,2002.(超星)任玉新,陈海昕.计算流体力学基础.清华大学出版社,2006.参考教材阎超.计算流体力学方法及应用.北京航空航天大学出版社,2006.张涵信,沈孟育.计算流体力学:差分方法的原理和应用.国防工业出版社,2003.(超星)吴子牛.计算流体力学基本原理.科学出版社，2001.(超星)陶文铨.数值传热学.西安交通大学出版社，2001.水鸿寿.一维流体力学差分方法.国防工业出版社,1998.(超星)阅读教材吴德铭,郜冶.实用计算流体力学基础.哈尔滨工程大学出版社,2006.韩占忠,王敬,兰小平.FLUENT流体工程仿真计算实例与应用.北京理工大学出版社,2004. (超星)王福军.计算流体动力学分析:CFD软件原理与应用.清华大学出版社,2004.(超星)李万平.计算流体力学.华中科技大学出版社,2004.刘儒勋,舒其望.计算流体力学的若干新方法.科学出版社,2003.(超星)总装教材.计算流体力学及应用.国防工业出版社,2003.(超星)陶文铨.计算传热学的近代进展.科学出版社，2000.(超星)王承尧等.计算流体力学及其并行算法.国防科技大学出版社,2000.(超星)朱自强.应用计算流体力学.北京航空航天大学出版社，1998.(超星)刘顺隆，郑群.计算流体力学.哈尔滨工程大学出版社，1998.(超星)李宝宽.炼钢中的计算流体力学.冶金工业出版社,1998.苏铭德，黄素逸.计算流体力学基础.清华大学出版社,1997.(超星)刘超群.多重网络法及其在计算流体力学中的应用.清华大学出版社,1995.(超星)傅德薰.流体力学数值模拟.国防工业出版社，1993.(超星)陈材侃.计算流体力学.华中理工大学，1992.(超星)刘导治.计算流体力学基础.北京航空航天大学出版社,1989.(超星)吴江航，韩庆书.计算流体力学的理论、方法及应用.科学出版社,1988.(超星)马铁犹.计算流体动力学.北京航空学院出版社，1986.(超星)附录A参考阅读材料§A.1.3其他书目多重网格(Multigrid)Pieter Wesseling,An Introduction to Multigrid Methods(2004:R.T.Edwards,Inc.),[Cor-rection version of1992:John&Wily](e)湍流计算(Tubulence)Dimitris Drikakis and Bernard J.Geurts,Turbulent Flow Computation(2002:Kluwer Aca-demic Publishers)Volker.John,Large Eddy Simulation of Turbulent Incompressible Flows(2004:Springer-Verlag)D C.Wilcox,Turbulence Modelling in Computational Fluid Dynamics(1998:DCW Indus-tries)(e)网格生成(Mesh Generation)Joe F.Thompson,Bharat Soni and Nigel P.Weatherrill,Handbook of Grid Generation (1998:CRC Press)(e)Pascal Jean Frey and Paul-Louis George,Mesh Generation:Application to Finite Elements (2000:Hermes Science Publications)基本算法ngtangen,Computational Partial Differential Equations:Numerical Methods and Diffpack Programming(1999:Springer-Verlag)有限元法Juan C.Heinrich and Darrell W.Pepper,Intermediate Finite Element Method:Fluid Flow and Heat Transfer Applications(1997:Taylor&Francis)Hou-Cheng Huang,Zheng-Hua Li and Asif mani,Finite Element Analysis of Non-Newtonian Flow:Theory and Software(1999:Springer-Verlag)R.W.Lewis and B.A.Shrefler,The Finite Element Method in the Static and Dynamic Deformation and Consolidation of Porous Media(1998:John Wiley&Sons)高阶方法C.Canuto,M.Y.Hussaini,A.Quarteroni and T.A.Zang,Spectral Methods in Fluid Dynamics(1988:Springer-Verlag)George Em Karniadakis and Spencer J.Sherwin,Spectral/HP Element Methods for CFD (1999:Oxford University Press)(e)M.O.Deville,P.F.Fischer,E.H.Mund,High-order methods for incompressiblefluidflow (2002:Cambridge University Press)(e)Andrei I.Tolstykh,High Accuracy Non-Centered Compact Difference Schemes for Fluid Dynamics Applications(1994:World Scientific)John P.Boyd,Chebyshev and Fourier Spectral Methods(2001:Dover Publications)(e) Roger Peyret,Spectral Methods with Application to Incompressible Viscous Flow(2002: Springer-Verlag)Andrei Giniatoulline,An Introduction to Spectral Theory(2005:R.T.Edwards,Inc.)。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910830678.5(22)申请日 2019.09.04(71)申请人 沈阳工业大学地址 110870 辽宁省沈阳市铁西区经济技术开发区沈辽西路111号(72)发明人 邵虹　叶春晖　崔文成　刘阳　(74)专利代理机构 沈阳智龙专利事务所(普通合伙) 21115代理人 周智博　宋铁军(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/40(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)G06F 16/583(2019.01)G06F 16/587(2019.01)(54)发明名称一种基于深度学习的伪装军事目标识别方法及系统(57)摘要一种基于深度学习的伪装军事目标识别方法及系统，第一步：将采集的地理图像进行预处理：第二步：将预处理之后的地理图像与地理信息库中检索出来的该地域、同时段标准图像进行重合匹配差异对比；第三步：将通过差异点比对有明显差异的图像传入放置于云服务器端的卷积神经网络代码块中，进行识别，经过多次的卷积、池化、降维直至网络收敛，融合出特征图像后进入全连接层，将特征图像转化为向量并将输出向量继续传入函数分类器中执行分类器中的SoftMax Loss算法得到图片分类结果。

本发明极大减少了人工成本，且通过计算机自动学习，与传统人工识别相比，识别效率和准确度都有了极大提升。

权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 110738100 A 2020.01.31C N 110738100A1.一种基于深度学习的伪装军事目标识别方法，其特征在于：该方法的步骤如下：第一步：将采集的地理图像进行预处理：第二步：将预处理之后的地理图像与地理信息库中检索出来的该地域、同时段标准图像进行重合匹配差异对比；第三步：将通过差异点比对有明显差异的图像传入卷积神经网络代码块中，进行识别，经过多次的卷积、池化、降维直至网络收敛，融合出特征图像后进入全连接层，将特征图像转化为向量并将输出向量继续传入函数分类器中执行分类器中的SoftMax Loss算法得到图片分类结果。

基于定性仿真的故障诊断方法流程The process of fault diagnosis based on qualitative simulation involves several key steps. Firstly, it is crucial to establish a qualitative model of the system under consideration. This model captures the fundamental behaviors and interactions of the system components, without focusing on precise numerical values. It serves as a foundation for simulating the system's response to various scenarios.基于定性仿真的故障诊断方法流程包括几个关键步骤。

首先，建立待考虑系统的定性模型至关重要。

该模型捕捉系统组件的基本行为和交互，而不关注精确的数值。

它作为模拟系统对各种场景响应的基础。

Next, a set of qualitative simulations are conducted to explore the system's potential behaviors. These simulations allow us to understand how the system might react to different inputs or perturbations. By comparing the simulated behaviors with actual system observations, we can identify deviations or inconsistencies that may indicate the presence of faults.接下来，进行一系列定性仿真以探索系统的潜在行为。

定性仿真在医疗诊断研究中的应用
邵晨曦;张琪;白方周
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2001(13)4
【摘要】定性仿真是处理不完备信息的有效方法，处理医学领域的不确定问题已经成为它的一个重要研究领域。

本文介绍了当今定性仿真在医学领域的应用实例，重点说明了脑电信号源定位模型、糖尿病病人血糖代谢模型和肾脏模型中的定性仿真方法，为在医学领域进一步的研究提供借鉴。

【总页数】5页(P508-511)
【关键词】定性仿真;动力学模型;医疗诊断;数学模型
【作者】邵晨曦;张琪;白方周
【作者单位】中国科学技术大学计算机科学技术系
【正文语种】中文
【中图分类】R44;TP391.9
【相关文献】
1.Monte-Carlo方法在浅海声速不确定性研究中的应用仿真 [J], 笪良龙;黄海;黄建波
2.世界家庭医生组织(WONCA)研究论文摘要汇编——基于规范化过程理论的SMART MOVE干预在全科医疗中的应用效果的定性研究 [J], GLYNN L
G;GLYNN F;CASEY M;本刊编辑部
3.定性仿真技术在故障诊断中的应用 [J], 李郝林
4.定性仿真在锅炉状态监控和故障诊断中的应用 [J], 王洪江;孙保民;田进步
5.定性仿真和功能推理在系统故障诊断中应用 [J], 李国华;耿锋;胡昌华;刘福君因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

PQSIM：一个面向分段函数的定性仿真算法
张琪;邵晨曦;白方周
【期刊名称】《信息与控制》
【年(卷),期】2001(30)2
【摘要】QSIM算法针对的是连续函数 ,无法处理不同状态满足不同约束的问
题 .PQSIM算法作了相应改进 ,增加两个新的约束 :判断约束 IF和赋值约束 EQ,限定约束作用的状态集合 ,从而可以有效地对分段函数系统进行定性仿真 .本文给出实例验证算法的正确性 ,算法时间复杂性证明
【总页数】4页(P120-123)
【关键词】定性仿真;分段函数;判断约束;赋值约束;PQSIM算法
【作者】张琪;邵晨曦;白方周
【作者单位】中国科学技术大学计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.分段函数求导的一个简便而严谨的算法 [J], 龚谊承;李寿贵
2.一个面向仿真程序的任务聚类算法 [J], 王宏力
3.面向分段函数的定性仿真算法PQSIM及其在脑电图研究中的应用 [J], 邵晨曦;张琪;白方周
4.一个求一维Lipschitz函数总极值的确定性算法 [J], 姜佩磊;张连生
5.一个基于QSIM算法的定性仿真系统GQSS [J], 白方周;陈源;鲍忠贵
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TSDG：一种用于故障诊断的定性仿真方法
邵晨曦;张俊涛;白方周
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2006(32)9
【摘要】符号定向图仅应用系统静态症状,诊断结果存在冗余.附带时序信息的TSDG方法,在两类阈值5级符号定向图的基础上,应用诊断对象的动态症状和历史信息,根据传播故障信息的一致路径,搜索真正的故障源.时序信息限定了故障诊断中的因果关系,消减了诊断的空间.TSDG在带热交换和混合的管道系统中的应用,验证了诊断系统的正确性.
【总页数】3页(P225-227)
【作者】邵晨曦;张俊涛;白方周
【作者单位】中国科学技术大学计算机科学与技术系,合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学与技术系,合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学与技术系,合肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.一种基于投影积分算法的微电网稳定性仿真方法 [J], 李鹏;原凯;王成山;黄小耘;黄红远
2.一种改进的确定性瑞利衰落波形仿真方法 [J], 胡凯;崔琛
3.一种AFDX网络端系统确定性仿真方法 [J], 于峰;李雯;张逸飞
4.一种高效的并行定性仿真方法TPQSIM [J], 涂永忠;白方周;方瑾;陈忠保;邵晨曦
5.基于比较的一种定性仿真方法 [J], 顾宇红;石纯一
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密码协议的SPIN建模和验证
邵晨曦;胡香冬;熊焰;蒋凡
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2002(030)0z1
【摘要】为了将模型检测这种强有力的系统验证技术应用于网络协议的安全分析,形式化建模仍然是目前的关键问题和难点所在.本文提出了一种基于高级过程描述语言的建模方法.根据入侵者角色和攻击目标的不同,从入侵者的角度分析协议的运行模式,为每个主体建立过程模型,用模型检测工具进行分析验证.对BAN-Yahalom 协议的SPIN分析验证了这种方法的可行性.该方法具有一定的通用性,对其它网络协议的分析有很好的参考价值.
【总页数】3页(P2099-2101)
【作者】邵晨曦;胡香冬;熊焰;蒋凡
【作者单位】中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥,230027;中国科学技术大学计算机科学技术系,安徽合肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.133.1
【相关文献】
1.密码协议的SPIN建模和验证 [J], 邵晨曦;胡香冬;等
2.运用SPIN对开放授权协议OAuth 2.0的分析与验证 [J], 程道雷;肖美华;刘欣倩;
梅映天;李伟
3.基于Spin的安全协议形式化验证技术 [J], 冉俊轶;吴尽昭
4.运用SPIN对云环境双向认证协议Nayak的安全性验证 [J], 肖美华;梅映天;李伟
5.基于SPIN的MIXCOIN协议形式化分析与验证 [J], 王西忠;肖美华;杨科;宋佳雯;朱志亮
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