面向航天型号软件的混成建模语言研究

随着我国航天事业的快速发展,软件在航天器中的作用和地位越来越突出,航天软件逐渐成为航天型号任务成败的关键之一.航天型号软件普遍具有实时性高、可靠性要求高、运行环境复杂以及航天器结构复杂、资源受限等特点,这给航天型号软件的描述、设计、分析和实现带来了巨大的挑战.嵌入式周期控制系统语言(SPARDL)仅关注了离散时间的动力...     

超燃冲压发动机燃烧流场纹影图像无监督分割方法

超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号,如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象,基于深度神经网络方法,发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先,采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割,为语义信息明显相同区域分配伪标签;其次,设计了一种全卷积特征提取神经网络,并使用残差结构对各个通道进行加权,提取纹影图像高级语义特征;最后,使用交叉熵目标函数优化网络模型,并通过阈值滤波操作去除噪声像素点,提升语义分割效果。结果表明：与K-means及自适应高斯阈值方法相比,本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的,能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务,可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构     

基于语义的仿真网格模型资源发现技术

针对现有网格资源管理中间件缺乏对仿真模型资源语义层次的描述和发现匹配这一问题,引入本体概念,定义了仿真模型描述本体,实现了对仿真模型的语义描述;提出了基于本体推理的仿真模型语义匹配算法,将仿真模型语义匹配的量化程度映射到了 上的连续值域,并且支持仿真模型输入/输出的组合匹配;将研究结果应用于仿真网格的仿真模型匹配发现服务的实现中,通过典型的应用实例,有效地验证了提出的仿真模型描述本体和语义匹配算法.      

面向开发过程的产品结构形式化建模

为满足开发过程产品结构数据的动态结构配置、动态任务协作、动态目标求解、动态状态跟踪等应用需要,在对开发过程产品结构属性及其相互关系进行分析的基础上,提出了一种面向开发过程应用的产品结构形式化模型.结合产品开发活动的时域行为特征,给出了产品结构的时域定义,并以此为基础构建了产品结构模型的时域扩展定义.通过分析产品状态与开发任务时域行为的映射关系,在产品结构时域扩展定义的基础上,提出了基于时间截面的开发过程产品结构状态追踪方案及算法,并通过模拟产品对象在开发过程中的状态变迁过程,验证了模型及相关应用方案的实用性和有效性.      

基于WordNet本体和PLSA的语义Web服务发现

提出了一种基于WordNet本体标注和概率潜在语义分析(PLSA,Probabilistic Latent Semantic Analysis)的语义Web服务发现方法OntoPLSA.首先使用WordNet本体标注Web服务的操作名、参数以及用户请求,以经过标注后的输出参数集合为词汇集,服务描述文档集合为文档集,组成词汇-文档矩阵,以该矩阵为输入,使用PLSA方法对服务集进行分类,并将用户请求带入PLSA模型,确定其所属的类;然后在类中以标注后的输出参数为键,含有这个输出的服务的列表为键值,建立一个映射表,查找与用户请求的输出相似的映射表键,进而找出对应的键值,即服务列表;最后根据QoS(Quality of Service)和用户请求中的输入参数确定满足条件的服务结果集合.在415个Web服务组成的数据集上的测试结果表明,性能较其他方法有优势,召回率和R准确率也得到了改善.     

基于深度视觉语义嵌入的视频缩略图推荐

视频缩略图作为视频内容最直观的表现形式,在视频共享网站中发挥很重要的作用,是吸引用户是否会点击观看该视频的关键要素之一。一句与视频内容相关的描述性语句,再搭配一幅与语句内容相关的视频缩略图,往往对用户更有吸引力,因此提出一种深度视觉语义嵌入模型来构建完整的视频缩略图推荐框架。该模型首先使用卷积神经网络（CNN）来提取视频关键帧的视觉特征,并使用循环神经网络（RNN）来提取描述语句的语义特征,再将视觉特征与语义特征嵌入到维度相同的视觉语义潜在空间;然后通过比较视觉特征与语义特征之间的相关性来推荐与特定的描述语句内容密切相关的视频关键帧作为视频缩略图推荐结果。在不同类型的网络视频数据上的实验表明,所提方法能够有效地从网络视频中推荐出与给定描述性语句内容较相关的视频缩略图序列,提升视频的用户浏览体验。      

一种结合全局和局部相似性的小样本分割方法

针对小样本分割中如何提取支持图像和查询图像共性信息的问题,提出一种新的小样本分割模型,同时结合了全局相似性和局部相似性,实现了更具泛化能力的小样本分割。具体地,根据支持图像和查询图像全局特征和局部特征之间的相似性,提出了一种新型注意力谱生成器,进而实现查询图像的注意力谱生成和区域分割。所提注意力谱生成器包含2个级联模块:全局引导器和局部引导器。在全局引导器中,提出了一种新的基于指数函数的全局相似性度量,对查询图像特征和支持图像的全局特征进行关系建模,输出前景增强的查询图像特征。在局部引导器中,通过引入局部关系矩阵对支持图像特征和查询图像特征之间的局部相似性进行建模,得到与类别无关的注意力谱。在Pascal-5i数据集上做了大量的实验,在1-shot设定下mIoU达到了59.9%,5-shot设定下mIoU达到了61.9%,均优于现有方法。      

基于本体的软件安全性需求建模和验证

由软件引起的灾难性事故原因往往源于安全性需求,目前主观的人工评审方法并不能满足软件安全性需求严格的验证要求.因此,讨论了软件安全性需求的定义,遴选了国内外公认的相关标准和手册作为需求验证的知识基础,根据"七步法"建立了本体模型,利用本体模型中的概念和关联来形式化地描述规则以支持验证;同时基于以上研究内容设计和实现了软件安全性需求形式化建模和验证的工具原型,并对使用工具实施验证和使用人工评审实施验证进行了对比分析实验.实验结果表明形式化工具原型在验证时间和验证次数上都大大优于人工验证方法,同时工具原型具有良好的易用性.     

基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法

在不加深网络的前提下,为提高孪生网络的特征表达能力,提出基于高层语义嵌入的孪生网络跟踪算法。利用卷积和上采样运算设计了语义嵌入模块,有效融合了深层特征和浅层特征,达到了优化浅层特征的目的,且该模块可以针对任意网络进行灵活的设计与部署。在孪生网络框架下,对AlexNet骨干网络不同层之间添加2个语义嵌入模块。在离线训练阶段进行循环优化,使深层语义信息逐渐转移到较浅的特征层,在跟踪阶段,舍弃语义嵌入模块,仍采用原始的网络结构。实验结果表明：相比于SiamFC,所提算法在OTB2015数据集上精度提高了0.102,成功率提高了0.054。     

社会化标注系统中用户需求偏好的一种获取方法

传统的检索系统由于其通用的性质,难以满足不同用户所拥有的不同需求偏好.在社会化标注系统中,信息用户能够主动参与网络信息资源的组织与获取,因而其个性化的需求偏好能够较充分地得以体现.文中基于专家制定的叙词表来确定用户需求可能的语义空间维度,然后对用户标注过程中所运用的标签词汇进行量化,在此基础上,运用较成熟的BP神经网络模型,计算出标签词汇与叙词表之间的关联权重,进而用该权重矩阵来表示用户的语义性偏好特征,该语义模型能够在语义空间中定量化地确定信息用户的偏好向量.