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基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 90-95页

作者：马占有郭昊李召恺李健祥北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750030

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换... 详细信息

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换算法,实现从UML模型到NuSMV模型的自动转换;最后,使用计算树逻辑对系统的属性进行描述,并通过NuSMV完成对系统的形式化验证.以一个双按键并发电梯系统为例,说明了基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证过程.

关键词：模型检测统一建模语言模型转换并发系统符号模型检测器

面向智能硬件的模数时钟域混合调节延迟锁相环研究与设计

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面向智能硬件的模数时钟域混合调节延迟锁相环研究与设计

作者：晏恺重庆理工大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的迅速发展,智能硬件已经成为各行业中不可或缺的核心技术和基础设施。从智能手机到物联网设备,从工业自动化到智能交通,智能硬件的应用无处不在,正在不断地改变着我们的生活和工作方式。在智能硬件的内部结构中,常见... 详细信息

随着人工智能技术的迅速发展,智能硬件已经成为各行业中不可或缺的核心技术和基础设施。从智能手机到物联网设备,从工业自动化到智能交通,智能硬件的应用无处不在,正在不断地改变着我们的生活和工作方式。在智能硬件的内部结构中,常见的设计包括高速混合传输芯片,这些芯片同时集成了模拟电路和数字电路。然而,由于模拟域和数字域之间的混合特性,容易出现相互干扰的问题,如模拟信号串扰、时钟抖动、功耗增加和时序不稳定等。因此,在混合芯片的设计过程中,必须适当的调节模拟和数字时钟域相位,保证数据在跨模数时钟域传输的时候能正确传输。在这种情况下,延迟锁相环(DLL)作为调节模拟域和数字域时钟的关键组件变得尤为重要和必不可少。本文设计了一种模数混合延迟锁相环控制电路,包括相位量化器、延迟线、占空比调节电路和控制模块。其中,相位量化器包括高速XOR门、低通滤波器和闪存式模数转换器(flash ADC)。高速XOR门单元和低通滤波共同工作,用于将数字域和模拟域的相位关系转化为电压信号,flash ADC将电压电平量化为数字信号传输给控制模块。延迟线包括粗略延迟线和精细延迟线,用于缩短调控范围比和调节步骤。占空比调节电路保证经过DLL输出的时钟稳定。延迟线控制模块由有限状态机(Finite State Machine,FSM)、两个上下移位计数器、保护带和两个温度计译码器组成,通过flash ADC返回的相位差去实时调整延迟线的延迟量,FSM状态机实时追踪和保持高速混合传输芯片中模拟与数字时钟域之间的精确相位关系。最后基于12nm Fin FET工艺对该模数混合延迟锁相环控制电路进行了设计与验证,完成了逻辑综合与形式验证等相关工作,得到了初步的面积、功耗以及时序报告。该模数混合延迟锁相环控制电路在10GHz下,调整精度达到ps级,占空比偏差小于0.1%,能自动跟踪外部环境变化,使其在各种工作环境下均满足设计需求,尤其适用于高速高精度混合传输芯片。

关键词：延迟锁相环模数混合高速高性能时序调节

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三相双频并网逆变器拓扑及控制方法研究

三相双频并网逆变器拓扑及控制方法研究

作者：马东恺北方工业大学

学位级别：硕士

目前中国和世界正处于能源技术的转型期和变革期,发展分布式可再生能源已经成为了全球的大趋势,而随着可再生能源发电系统的发展和普及,其中并网逆变器作为发电系统和电网的接口,得到了广泛的关注。由于并网逆变器在将直流电能转化为交... 详细信息

目前中国和世界正处于能源技术的转型期和变革期,发展分布式可再生能源已经成为了全球的大趋势,而随着可再生能源发电系统的发展和普及,其中并网逆变器作为发电系统和电网的接口,得到了广泛的关注。由于并网逆变器在将直流电能转化为交流电能时,不可避免的会产生高频谐波注入电网,若不对此加以治理,则会增加线路和设备的损耗,甚至引发火灾造成人员伤亡。此外,当发电系统通过并网逆变器将电能传输到电网中时,由于电力电子器件的频繁通断,和电流流经电力电子器件和滤波电感时,均会产生不可忽视的损耗,影响能量传输效率。因此,高并网电能质量和低损耗成为了并网逆变器的热门研究方向。本文研究了一种三相双频并网逆变器,该逆变器由功率与辅助单元构成。功率单元以低开关频率运行,可以在降低开关损耗,确保电能高效稳定传输至电网;辅助单元采用前馈补偿的方法,输出补偿电流用于减少并网电流纹波,提升并网电能质量。采用低开关频率传输电能、高开关频率补偿电流纹波的方法,可以有效减少系统损耗。通过前馈补偿的方法避免了提取谐波,降低了对采样精度和电流控制带宽的要求。通过理论分析和仿真实验可以得出三相双频并网逆变器的优势,其优点如下:(1)对于控制系统来说,功率单元和辅助单元采用同一套控制芯片进行控制,在控制方面不会增加额外成本。(2)对于系统采样来说,由于计算辅助单元前馈补偿电压中所需的功率单元输出电压是通过开关驱动信号进行估算得出的,因此不需要对功率单元输出电压进行采样,同时对于采样精度和电流控制带宽的要求也并不高。(3)相较于功率单元,辅助单元输出的功率很小,这意味着在辅助单元逆变器开关器件选型上可以选择小功率的器件,滤波器的电感用量也小于功率单元,因此相比传统并网逆变器,其增加的硬件成本总体可控。(4)由于加入了辅助单元,可以通过前馈补偿电压的方式,抵消功率单元输出电流的纹波,改善并网电流质量,可以减轻系统对于滤波器电感的需求,降低一部分电感用量。

关键词：双频并网逆变器非隔离型逆变器电能质量损耗

水体和植被对夏热冬冷地区微气候调节作用的数值模拟研究

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水体和植被对夏热冬冷地区微气候调节作用的数值模拟研究

作者：陈晗恺上海师范大学

学位级别：硕士

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一种基于可解释性的对抗攻击方法

一种基于可解释性的对抗攻击方法

作者：徐晟恺华东师范大学

学位级别：硕士

近年来,人工智能技术发展迅速。深度学习在人工智能中具有重要地位,但由于其黑盒性质,人们难以对模型决策做出像是人类思考过程一样的解释。这样的低可解释性在高风险环境中会带来问题,因此对可解释性的研究有着重要意义。另一方面,深... 详细信息

近年来,人工智能技术发展迅速。深度学习在人工智能中具有重要地位,但由于其黑盒性质,人们难以对模型决策做出像是人类思考过程一样的解释。这样的低可解释性在高风险环境中会带来问题,因此对可解释性的研究有着重要意义。另一方面,深度学习中存在对抗攻击问题。神经网络模型内部的处理过程难以从人的思维角度理解,是导致人与模型在对抗样本分类上产生差异的主要原因。由此可见,在深度学习中,对抗攻击问题与模型的低可解释性之间存在着密切的关系。以上述思想为研究动机,本文进行了相关的研究与分析。我们从人工智能的可解释性(XAI,Explainable AI)角度出发,研究对抗攻击问题,提出了一种基于可解释性的对抗攻击方法,在对抗样本与原始样本之间的距离方面,对对抗攻击中的经典方法做出了优化。图像领域的可解释性主要分为特征学习、像素归因和概念检测等,其中像素归因可认为是特征学习中的一个特例。本文分别基于概念检测和像素归因进行了研究。本文先是在基于概念的可解释性方面进行研究。首先,基于TCAV和ACE,本文提出了概念掩码,用于有效地分离图像,并提取图像的敏感部分。然后,通过重点攻击概念掩码部分的像素,我们提出了CM-PGD(Concept Mask based Project Gradient Descent)攻击,其仅针对原图中分类敏感像素进行扰动,减少了对抗样本与原始样本之间的总像素之差,从而使得最终生成的对抗样本更为接近原图。实验结果表明,与原PGD攻击相比,CM-PGD攻击在总像素变化大小和像素变化个数两个指标上均具有明显降低。我们还以Deep Fool为代表,与优化目标是使得对抗样本与原始样本之间的距离尽可能小的对抗攻击方法进行了对比。另外,从人工智能的可解释性中的其它角度出发,本文还使用类似的方法对基于像素归因的可解释性进行对抗攻击进行了研究与分析。

关键词：可解释性概念检测像素归因对抗攻击对抗样本

蒙古栎低质林改造后2010—2023年林地土壤质量的综合评价及未来6a土壤质量变化趋势预测——以2009年改造的蒙古栎低质林为例

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东北林业大学学报 2024年第6期52卷 106-113,128页

作者：刘慧董希斌张佳旺郭奔滕弛宋梓恺张雨晨森林持续经营与环境微生物工程黑龙江省重点实验室(东北林业大学) 哈尔滨150000

在黑龙江省大兴安岭林区的加格达奇林业局翠峰林场174林班,以蒙古栎(Quercus mongolica)低质林为例,2009年进行不同采伐带宽度的顺山皆伐,每条采伐带设置在近似相同海拔高度,皆伐带带长均为300 m,带宽分别为6、10、14、18 m,采伐后在每... 详细信息

在黑龙江省大兴安岭林区的加格达奇林业局翠峰林场174林班,以蒙古栎(Quercus mongolica)低质林为例,2009年进行不同采伐带宽度的顺山皆伐,每条采伐带设置在近似相同海拔高度,皆伐带带长均为300 m,带宽分别为6、10、14、18 m,采伐后在每种采伐带分别补植了西伯利亚红松(Pinus sibirica)、兴安落叶松(Larix gmelinii)、樟子松(Pinus sylvestris),共设置12个不同改造样地;2010—2023年,测定12个不同改造样地的7个土壤养分指标(有机质质量分数、全氮质量分数、全磷质量分数、全钾质量分数、速效氮质量分数、速效磷质量分数、速效钾质量分数),应用模糊综合评价法、主成分分析法对土壤质量进行综合评价;结合2010—2023年对样地土壤养分质量评价结果,采用非线性自回归外部输入(NARX)神经网络模型预测2024—2029年各样地的土壤养分质量状况,分析未来6 a土壤养分质量变化趋势。结果表明:2023年测定的改造样地的土壤养分质量,91.67%的改造样地满足功能标准。补植樟子松样地中,只有采伐宽度为14 m的样地土壤养分质量相对稳定,其他采伐宽度的样地土壤养分质量状态不稳定。在2024—2029年,除了采伐宽度为10、18 m宽带中补植樟子松的样地以及采伐宽度为14 m宽带中补植西伯利亚红松的样地土壤养分不稳定外,其他样地未来6 a总体看土壤养分质量均较好,为Ⅰ级。构建的评价模型框架,可为低质林改造样地土壤养分质量综合评价及预测提供技术支持,弥补了土壤观测的数据盲区。

关键词：蒙古栎低质林改造土壤养分

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基于实例迁移学习的跨工况刀具剩余寿命预测

航空学报 2024年第13期45卷 197-209页

作者：强碧瑶史恺宁任军学史耀耀西北工业大学机电学院西安710072 西北工业大学航空发动机高性能制造工信部重点实验室西安710072 西北工业大学航空发动机先进制造技术教育部工程研究中心西安710072

精确可靠的刀具剩余寿命预测可以减少加工过程中刀具过度使用和未充分使用的比率,从而最大限度地提高加工可靠性并降低生产成本。传统机器学习方法在预测刀具剩余寿命时依赖于训练数据和测试数据遵循相同分布的假设,以及广泛的离线测量... 详细信息

精确可靠的刀具剩余寿命预测可以减少加工过程中刀具过度使用和未充分使用的比率,从而最大限度地提高加工可靠性并降低生产成本。传统机器学习方法在预测刀具剩余寿命时依赖于训练数据和测试数据遵循相同分布的假设,以及广泛的离线测量数据。然而在实际加工过程中,由于加工条件的变化和有限的刀具磨损数据,致使传统方法在跨工况预测刀具剩余寿命时精度较差。针对该问题,提出一种基于实例迁移学习的刀具剩余寿命预测方法,以达到准确预测跨工况条件下刀具剩余寿命的目的。首先,利用迁移学习算法动态调整多个源域中所有实例的权重,充分利用与目标数据高度相关的源域信息来改善模型的泛化能力,从而利用少量目标域数据预测目标工况下的刀具剩余寿命。其次,为了提升迁移学习算法的时间序列预测能力,开发了递归高斯过程回归模型作为基学习器,通过延迟反馈对相邻时刻的刀具剩余寿命进行约束,与此同时还减少了特征准备工作并降低了模型复杂度。结果表明,该方法可以有效提升跨工况下刀具剩余寿命的预测精度,预测效果也证实了方法的稳定性和可靠性。

关键词：跨工况实例迁移学习递归高斯过程回归时间序列预测刀具剩余寿命

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神经渲染及其硬件加速综述

计算机研究与发展 2024年

作者：严忻恺霍宇驰鲍虎军之江实验室江苏省专用集成电路设计重点实验室(无锡) 计算机辅助设计与图形学国家重点实验室(浙江大学)

神经渲染是一种基于深度学习的新兴图像和视频生成方法，它将深度学习模型和计算机图形学的物理模型相结合，从而获得可控和逼真的场景表示和渲染，实现对诸如光照、相机参数、姿态等场景属性的控制.一方面，神经渲染既可以充分利用深... 详细信息

神经渲染是一种基于深度学习的新兴图像和视频生成方法，它将深度学习模型和计算机图形学的物理模型相结合，从而获得可控和逼真的场景表示和渲染，实现对诸如光照、相机参数、姿态等场景属性的控制.一方面，神经渲染既可以充分利用深度学习的优势，实现传统前向渲染流程的加速，也可以为影像的逆向渲染和3维场景重建等特定任务提供新的解决方案；另一方面设计适应神经渲染流水线的创新硬件结构，突破现有图形处理器的并行计算和功耗瓶颈，有望为虚拟现实和增强现实、影视创作和数字娱乐、人工智能和元宇宙等未来重点领域提供重要支撑.综述了神经渲染的技术内涵、主要挑战和研究进展，在此基础上分析了神经渲染流水线对硬件加速支持的共性需求和当前主流神经渲染硬件加速结构的特点，进而讨论了神经渲染处理器架构的设计挑战，最后展望了其未来的发展趋势.

关键词：神经渲染硬件加速神经渲染处理器多层感知机光线步进哈希表

基于可解释性方法的网络问政效果研究——以“有话请您说”网络问政平台为例

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系统科学与数学 2024年第5期44卷 1478-1500页

作者：魏子恺唐锡晋中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学北京100049

随着数字化政府建设的加速推进,网络问政在中国社会治理中发挥着不可忽视的作用.为了探讨影响网络问政效果的关键因素,该研究以泸州市网络问政平台“有话您请说”中的相关数据为研究对象,采用多种机器学习和深度学习模型结合的文本数据... 详细信息

随着数字化政府建设的加速推进,网络问政在中国社会治理中发挥着不可忽视的作用.为了探讨影响网络问政效果的关键因素,该研究以泸州市网络问政平台“有话您请说”中的相关数据为研究对象,采用多种机器学习和深度学习模型结合的文本数据挖掘方法,识别网络问政文本中的特征变量,构建问政满意度分类模型,并结合多种可解释性方法分别从结构特征和语义特征对模型结果进行解释分析.研究发现:问政情感,问政文本长度,诉求类型,回复情感,回应单位类型,回应时间等变量均对问政满意度有不同程度的影响.此外,研究构建的可解释性框架还能够有效识别问政中的时间,地点,组织机构名称等关键内容.

关键词：网络问政公众满意度可解释性方法文本分析