轨道交通控制软件中基于场景的需求分析方法

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针对轨道交通控制软件的形式化方法,在实际工程应用中存在形式化建模和系统级场景验证困难的问题。提出一种面向轨道交通领域的形式化建模和需求确认及验证方法。通过非形式化、半形式化到形式化规约三步演化过程,为形式化规约构建提供模板。在对需求的确认和验证中,根据形式化规范建立需求模型,导出相关图表,基于此检查领域专家关注的场景。同时制定场景描述规则,使场景可以在需求模型中正确执行。在此基础上,从特殊变量、效率、场景质量三方面对场景进行优化,更充分地验证需求的正确性。实验结果表明,对于典型车载控制软件,该方法较传统分
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针对RFID设备在读取标签信息时产生的高度冗余会造成实时传输压力、存储空间浪费和上层应用分析结果不可靠等问题,提出一种动态附加布隆过滤器算法(Dynamic-Additional Bloom Filter, DATRBF)来清除RFID冗余数据。首先结合RFID动态数据流特点,利用时间和阅读器因素的影响设计了基础布隆过滤器(Time-Reader Bloom Filter, TRBF),然后根据定
随着电力系统、交通系统、通信系统等基础设施网络的广泛使用,提高复杂网络的鲁棒性具有重要意义。重连机制是一种高效且简洁的方法,常用于提高网络的鲁棒性。基于0阶零模型的重连机制通过对边的随机删除和创建操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的边数,但会引起节点的度值发生变化,如基于香农熵的重连算法;基于1阶零模型的重连机制通过随机选择两条边进行换边操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的度分布,但随机选边难以准确找到合适的节点,增加了算法的时间成本,如基于最大连通分支的重连算法。因此,为了保持网络的度分布且
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视频问答是视觉理解领域中非常重要且具有挑战性的任务。目前的视觉问答(VQA)方法主要关注单个静态图片的问答,而现实生活中的数据是立体动态的视频。此外,由于问题的复杂性,视频问答任务必须根据问答问题恰当地处理多种视觉特征才能获得高质量的答案。文中提出了一个通过利用局部和全局帧级别的视觉信息来进行视频问答的多共享注意力网络。具体来说,以不同帧率提取视频帧,并以此提取帧级的全局与局部视觉特征,这两种特征
文中旨在设计一种可以自动评估图像质量,并达到与人类视觉系统相一致的客观评价算法。针对大多数传统的全参考图像质量评价方法只在空域中分析图像,并且在池策略上存在不足,文中提出了一种基于随机森林的空域-频域联合特征全参考彩色图像质量评价方法。该方法首先在空域上提取色度和梯度特征,刻画图像的颜色信息和空间结构信息;在频域上提取log-Gabor滤波器组响应后的纹理细节信息以及空间频率特征,将二者作为联合特
近年来,深度学习被广泛应用于图像超分辨率重建。针对基于深度学习的超分辨率重建方法存在的特征提取不充分、细节丢失和梯度消失等问题,提出一种基于通道注意的递归残差深度神经网络模型,用于单幅图像的超分辨率重建。该模型采用残差嵌套网络和跳跃连接构成一种简洁的递归残差网络结构,能够加快深层网络的收敛,同时避免网络退化和梯度问题。在特征提取部分,引入注意力机制来提升网络的判别性学习能力,以提取到更准确、有效的
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推荐系统能够有效解决信息过载等问题,得到了国内外众多学者的广泛关注。真实世界中的应用场景往往可以建模成异质信息网络,因此基于异质信息网络表示学习的推荐算法成为了近年来的研究热点。然而,当前的研究工作仍然存在异质信息提取缺乏深度、节点的复杂关系发掘不充分等问题。为解决这些问题,文中提出了基于异质信息网络表示学习与注意力神经网络的推荐算法。首先,提出了保持语义关系与结构拓扑的异质信息网络表示方法;然后,设计了基于元路径的随机游走策略来获取异质信息网络中的节点序列,对序列过滤并生成用户和项目在不同元路径下的表示