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基于UML时序图的集成测试序列自动生成

计算机工程与应用 2005年第19期41卷 108-111页

作者：马伟张毅坤西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

该文研究了基于UML时序图的集成测试序列自动生成方法。该方法分析了时序图的语义信息并添加语义约束规约生成可测试模型,从中提取相关信息生成有限状态机;然后使用Wp方法构造测试序列;最后使用中国邮递员算法对Wp方法进行改进生成最优... 详细信息

该文研究了基于UML时序图的集成测试序列自动生成方法。该方法分析了时序图的语义信息并添加语义约束规约生成可测试模型,从中提取相关信息生成有限状态机;然后使用Wp方法构造测试序列;最后使用中国邮递员算法对Wp方法进行改进生成最优测试序列。该方法生成的测试序列长度相对较短,并能充分满足测试用例覆盖需求。

关键词：集成测试测试序列自动生成时序图 Wp方法中国邮递员算法

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基于时序图的替补种子节点挖掘算法研究

燕山大学学报 2023年第5期47卷 433-440页

作者：许成伟邹晓红燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

针对时序图中种子节点失效问题,提出了一种可适用于大规模时序网络的替补种子节点挖掘算法。算法分为启发式预选与贪心式终选两个阶段,预选阶段从失效种子节点局部入手,结合时序图中信息传播的时序特性,定义了节点可替换度的概念,并将... 详细信息

针对时序图中种子节点失效问题,提出了一种可适用于大规模时序网络的替补种子节点挖掘算法。算法分为启发式预选与贪心式终选两个阶段,预选阶段从失效种子节点局部入手,结合时序图中信息传播的时序特性,定义了节点可替换度的概念,并将其作为选点依据为失效种子节点构建替补列表。终选阶段通过对替补列表中备选节点进行边际效应计算,进一步筛选出能够使得网络影响力达到全局最优的替补种子节点。实验结果表明本文算法挖掘所得替补种子节点可替代性较高,其影响力在保证对特定区域节点高覆盖率的同时,依旧能够维持较高的网络全局影响力。

关键词：影响力最大化时序图替补种子节点边际效应

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基于π演算的时序图的建模

计算机工程与科学 2012年第6期34卷 174-177页

作者：姜梦稚赵风景上海电机学院电子信息学院上海200240 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

UML建模方式广为开发人员使用,但其非形式化的描述方法缺少对所描述内容的形式建模过程,本文通过运用πI演算描述UML中的时序图,能够对UML图形所涉及的数据和操作行为进行建模,为UML的动态描述图形提供一种建模的途径,本文提出用树形结... 详细信息

UML建模方式广为开发人员使用,但其非形式化的描述方法缺少对所描述内容的形式建模过程,本文通过运用πI演算描述UML中的时序图,能够对UML图形所涉及的数据和操作行为进行建模,为UML的动态描述图形提供一种建模的途径,本文提出用树形结构来组织对象的属性和操作,使得在πI演算能对类和对象的表示和处理。

关键词： πI演算,树形结构时序图形式化建模

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面向多FPGA系统时序图的构建与研究

面向多FPGA系统时序图的构建与研究

作者：向光鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)原型验证被广泛应用于芯片验证。静态时序分析(Static Timing Analysis,STA)是原型验证流程中的一个重要环节,其通过检查电路的时序状况来确保设计符合时序要求。由于芯片设... 详细信息

现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)原型验证被广泛应用于芯片验证。静态时序分析(Static Timing Analysis,STA)是原型验证流程中的一个重要环节,其通过检查电路的时序状况来确保设计符合时序要求。由于芯片设计规模的急剧增长,单个FPGA的容量已经无法满足复杂芯片的验证,因此通常采用多个FPGA组网互连的方法对大型设计进行原型验证,引入了额外的模块间互联延时,对多FPGA组成的系统进行静态时序分析是一个新的挑战。系统级STA软件研发的关键步骤是时序图建模。本文对系统级静态时序分析软件中的时序图构建算法和基于时序图的时序路径搜索算法进行了相关研究,主要研究内容如下:1、本文提出了一种基于剪枝操作和深度优先搜索裁剪构建多FPGA系统时序图的方法,基于多线程技术设计了一个简洁高效的线程池,并使用该线程池实现了多FPGA系统时序图构建的并行算法。针对电路中可能存在的组合逻辑环路影响静态时序分析软件稳定性的情况,提出了一种基于链表的环路快速检测的方法,从而提升软件的鲁棒性。为了降低系统级时序分析的复杂度,提出了一种对多FPGA之间的时分复用模块进行组合逻辑化建模的方法。2、针对静态时序分析软件中的时序路径搜索耗时的情况,本文对路径搜索算法进行了深入研究,并基于优先队列对最短路径快速算法进行了优化,降低了时序路径搜索的时间复杂度,实现了STA软件中的时序路径快速搜索。为了能够将时序图中的时序路径提取出来,本文基于前向节点表提出了一种链表头插法以快速提取时序路径,并完成了多FPGA原型验证系统中跨FPGA时序路径的建立时间和保持时间的时序裕量计算。3、本文对裁剪构图算法进行了正确性检验,实验结果表明,本文所设计的裁剪构图算法符合预期功能,满足系统级时序分析软件需求。本文所设计的线程池对构图算法在8核CPU上取得了平均1.13倍的加速效果。通过与开源时序分析软件OpenSTA进行了性能对比测试,本文的时序图构建算法相较于OpenSTA工具的运行速度平均提升了10倍,内存消耗平均减少了27%。本文所研究多FPGA系统的时序图构建方法具有一定的实用性和可靠性,对多FPGA系统的静态时序分析工具有重要价值,目前已成功应用于商业领域。

关键词：电子设计自动化多FPGA系统静态时序分析时序图

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基于时序图的多约束路径查询

基于时序图的多约束路径查询

作者：时久超苏州大学

学位级别：硕士

近年来,随着大数据时代的到来以及在线社交网络的兴起,图上的算法研究越来越受到人们的重视,因为无论是社交网络还是交通道路网都可以被抽象为一张图。迄今为止,许多优秀的图算法已经被运用到实际应用中,并且给人们的生活带来了极大的... 详细信息

近年来,随着大数据时代的到来以及在线社交网络的兴起,图上的算法研究越来越受到人们的重视,因为无论是社交网络还是交通道路网都可以被抽象为一张图。迄今为止,许多优秀的图算法已经被运用到实际应用中,并且给人们的生活带来了极大的便利。但是现有的图算法大都基于静态图并且只考虑单个属性,而忽略了实际生活中的时序性以及多属性特征。比如在路网中,不同时刻下两点间是否存在汽车班次;又比如出行时,除了考虑时间因素,人们往往还会考虑道路拥挤程度,汽车油耗等多个属性因素。综合以上情况,本文研究了基于时序图的多约束路径查询问题,在传统的路径查询算法基础上进行扩展和创新,将时序信息和多属性信息嵌入到对图的建模和处理当中,更加真实地模拟了实际情况,也为用户提供了更加准确和细致的结果。本文致力于在时序图上找到满足用户提出的多个属性上的约束的目标路径,这里的目标路径包括最快到达路径以及运行时间最短路径。为了有效并且高效地解决上述问题,本文分别提出了基于Skyline路径的算法以及基于双向搜索的算法。它们充分考虑了图上的时序特征和多属性特征,并在查询的过程中不断剪枝和优化,极大地减少了搜索空间。基于Skyline路径的算法首先通过将时序图转静态图来解决时序性的问题,随后通过计算Skyline路径来解决多属性的问题,最后根据前面两步的结果挑选目标路径;双向搜索算法基于两次遍历思想,先反向搜索判断路径是否满足属性上的约束要求,再正向搜索求解最终的目标路径。本文在真实数据集上进行的对比实验证明了这两个算法的高效性和有效性。最后,本文实现了基于时序图的多约束路径查询系统。

关键词：时序图多约束 Skyline 搜索算法

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基于时序图的医疗风险预测研究

基于时序图的医疗风险预测研究

作者：张帅山东大学

学位级别：硕士

随着信息技术的快速发展以及医疗信息系统的逐步健全,医疗与每个人的日常生活已息息相关,并产生了越来越多可利用的医疗大数据。在医疗领域,包括的医疗数据和信息类型非常广泛,可以大致分为以下三种:临床数据(Clinical Data)、体检数据(... 详细信息

随着信息技术的快速发展以及医疗信息系统的逐步健全,医疗与每个人的日常生活已息息相关,并产生了越来越多可利用的医疗大数据。在医疗领域,包括的医疗数据和信息类型非常广泛,可以大致分为以下三种:临床数据(Clinical Data)、体检数据(Biometric Data)、医保数据(Medicare Data)。基于上述医疗数据进行风险预测模型研究是当今一个很热的医学研究趋势,例如预测病人是否会患某种特定的疾病、预测病人未来会患不同疾病的概率风险等都属于医疗风险预测范畴。若可以利用医学数据进行有效的医疗风险预测模型研究,则可以大大降低医疗浪费,从而提高医疗质量,拥有更好的医疗服务。病人的电子健康档案(EHRs)以电子的形式系统性收集了病人在不同时间点的医疗健康信息,是指导数据驱动医疗研究的主要载体之一。鉴于原始EHRs数据的异构性、稀疏性等特点,直接使用未加工的EHRs去指导个性化医疗是非常具有挑战性的,因此,在进行具体的疾病风险预测应用之前需要对原始EHRs数据进行一致性表示,将未加工的电子健康档案数据转化为临床相关的特征信息是一个值得研究的问题。现已有一些工作基于EHRs数据提出了不同的预测方法,并对医疗数据进行了一致性表示,但使用图以及考虑不同医疗事件之间时序关系的表示形式研究的比较少,然而图具有直观易理解性并且时序关系能够捕捉到疾病未来发展趋势的重要信号,本文将上述两点进行结合,为每位病人构建一个医疗时序图,时序图的表示形式压缩了原始数据使其更紧凑,从而有效解决了医疗数据的稀疏性问题,并且为每位病人的分散数据提供了一种全景概括视图。本文主要在不同类型的医疗数据下,基于构建的病人时序图,针对现有风险预测工作存在的一些不足,对不同的医疗风险预测模型进行一系列研究。本文的具体工作和贡献概括如下:1.提出一种基于病人时序图的疾病风险预测方法(A Data-Driven Approach to Predict Medical Risk Based on Temporal Profile Graph,MTPGraph)。首先对每位病人的原始电子健康档案数据(EHRs)进行一致性表示,即提出一种时序图的表示形式;其次运用改进的Apriori频繁项集挖掘算法TRApriori,基于病人时序图挖掘频繁特征图;根据图的重构原理,每位病人的时序图可由时序特征图重新构成,最终获得针对不同病人的重构系数(即特征向量),对病人是否会患某种特定疾病进行有效预测。通过对两种真实临床场景的实验验证并与传统方法比较,结果显示该疾病风险预测方法可达到更好的预测效果。2.提出一种基于病人时序图表示的协同评估预测模型(Collaborative Prediction Model of Disease Risk by Mining Electronic Health Records,CAPM),仅需依赖病人EHRs数据中的疾病ICD-10编码来对病人未来会患不同疾病的概率风险进行预测。首先将每位病人的原始EHR数据表示为时序图;其次提出一种混合协同过滤方法,基于个人医疗历史记录和与其相似病人的医疗数据对每位病人的患病风险进行预测;另外,为了能够进行早期预防,提出一种计算对应疾病开始时间的方法。通过在真实的EHR数据集上进行的实验,结果证明CAPM能更好的对病人未来会患哪些疾病及对应疾病可能的开始时间进行预测。3.提出一种基于多类型医疗数据的疾病风险预测模型。首先将病人的三类医疗数据(临床EHRs、体检数据、医疗保险数据)进行有序链接,为每位病人构建一个医疗时序图;其次提出改进的AGM算法,基于所有病人的医疗时序图本身来挖掘频繁子图,利用所挖子图对病人是否患病进行预测;基于真实世界的三类型数据集对该方法在特定临床场景下进行验证,实验结果表明,与传统方法相比该方法是有效及高效的。

关键词：医疗数据时序图疾病风险预测

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以时序图理论来优化高校设计素描的创意教学

装饰 2012年第3期 114-115页

作者：林辉绵阳师范学院艺术与设计学院

时序图在现代系统控制、计算机编程、项目管理等领域有着广泛的运用,对于提高系统的效率、优化内部资源有非常重要的作用,而设计素描作为一门工业设计和工业造型的基础课程,其系统性和目的性的特征决定了该课程适用于时序图的应用范围,... 详细信息

时序图在现代系统控制、计算机编程、项目管理等领域有着广泛的运用,对于提高系统的效率、优化内部资源有非常重要的作用,而设计素描作为一门工业设计和工业造型的基础课程,其系统性和目的性的特征决定了该课程适用于时序图的应用范围,而这也正是设计素描区别于传统素描的关键所在。

关键词：时序图设计素描创意造型能力

基于图神经网络的时序图异常检测和链接推断方法研究

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基于图神经网络的时序图异常检测和链接推断方法研究

作者：陈凯哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

图数据在日常生活中是广泛存在的，例如在社交网络中，用户之间以朋友的关系相互连接;推荐系统中，用户和商品以购买关系相互连接。对节点间连接关系的探索有助于相关领域内结构特征的提取。因此，对图数据的挖掘和研究具有重要的意义... 详细信息

图数据在日常生活中是广泛存在的，例如在社交网络中，用户之间以朋友的关系相互连接;推荐系统中，用户和商品以购买关系相互连接。对节点间连接关系的探索有助于相关领域内结构特征的提取。因此，对图数据的挖掘和研究具有重要的意义。近年来，图神经网络作为一个新兴的领域，涌现了很多优秀的研究成果，这些对于图神经网络的研究，很多都是基于静态图的，即图中的节点和边都是固定不变的。然而，在现实世界的应用中，很多图都会随着时间逐渐演化，即图中的节点和边会随着新事件的发生出现或消失，不同领域内图的动态演化具有不同的规律。这些图的动态变化规律是基于静态图设计的图神经网络无法捕捉的。因此，本文主要研究内容为设计能够捕捉图拓扑结构变化规律的时序图建模算法，主要工作如下：　　提出了基于motif的邻域特征聚合算法。该算法主要包括邻域特征提取模块和序列特征提取模块。邻域特征提取模块采用基于motif的时序随机游走采样算法，使得模型更加关注时间维度上相近、结构连接上紧密的邻居节点，并充分利用motif子图的先验知识，来获取相关领域内具有丰富语义的节点局部特征。在序列特征提取模块中，首先对节点的特定行为进行序列采样，再利用Transformer模型的编码器进行节点的行为特征提取，同时设计了基于时间差的绝对位置编码，来获取节点行为随时间变化的规律。最后，将模型提取的节点特征表示用于时序图异常检测任务，在数据集UCI和DIGG、以及珍爱网在线用户交互记录数据集上均取得了很好的检测效果。　　提出了基于动态字典的时序图motif提取算法。针对不同领域的时序图，需要不同的专业知识设计不同的motif结构进行邻域采样。为了增强模型学习时序图演化规律特征的能力，本文设计了动态字典模块来提取不同时序图的典型演化规律。字典的动态更新算法保证了字典中保存的时序图演化规律是随时间更新的。同时，为了避免节点的序号特征对提取的时序图演化规律产生较大的影响，本文设计了一种不依赖节点序号的匿名编码方式（集合内最短路径编码，SPD）来初始化节点特征。最后，通过连接预测任务检验模型的特征提取能力，在时序图Wikipedia、UCI和Enron上都取得了很好的预测效果。

关键词：图神经网络时序图动态字典随机游走图异常检测链接推断

基于多属性时序图的动态Skyline路径查询方法研究

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基于多属性时序图的动态Skyline路径查询方法研究

作者：张港辽宁大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的快速发展,关于图数据的研究越来越广泛。路径研究一直是热门话题,对于静态图上的路径查询,已经有许多成熟的算法和数据结构。这些算法可以在静态图上找到最短路径,但是这些算法忽略了时间因素,在应用中非常有限。而... 详细信息

近年来,随着互联网的快速发展,关于图数据的研究越来越广泛。路径研究一直是热门话题,对于静态图上的路径查询,已经有许多成熟的算法和数据结构。这些算法可以在静态图上找到最短路径,但是这些算法忽略了时间因素,在应用中非常有限。而对于时序图上的路径查询,主要涉及到最早到达时间、最短路径和最快时间路径等问题。这方面的研究主要侧重于单约束路径,忽略了多元约束条件的情况,不能满足用户的多样化查询需求。为了解决多元约束最优路径查询问题,学者们提出了Skyline路径查询问题。Skyline路径查询是一种查询多元最优路径的方法,是由Skyline查询拓展而来。Skyline路径查询在基于网络的应用程序中得到了广泛应用,例如交通导航、地图搜索等。然而,目前的Skyline路径查询主要集中在静态图上的多元约束路径查询,没有考虑到时序图上的路径查询。此外,现有的Skyline路径查询方法只能针对可以量化的元素进行查询,无法满足用户的个性化需求。针对上述路径查询中存在的问题和挑战,本文提出了多属性时序图上的Skyline路径查询问题。为了解决这个问题,本文设计了名为Main Point(MP)的索引结构以及基于该索引结构的查询算法。同时,考虑到时序图的动态变化,本文还提出了全局更新的时序图上的Skyline路径查询问题,并利用MP索引的动态更新和基于分区的Skyline路径查询索引来解决该问题。论文的主要研究内容及创新之处如下:(1)为了解决传统路径研究中忽略时间因素以及不能满足用户多样化查询需求问题,本文提出了多属性时序图上的Skyline路径查询问题,该问题考虑了多元约束条件包括时间因素、标签因素,能够满足用户的个性化需求。为了解决该问题,本文首先构建了MP索引结构,它分为Main Point节点选择和Mout集合构建两个阶段。其次,基于MP索引以及双向拓扑结构,本文提出了一种高效的查询算法,用于在多属性时序图上提供Skyline路径查询。(2)针对时序图随时间变化的特点,本文提出了全局更新的时序图上的Skyline路径查询问题。为了解决该问题,本文利用MP索引的动态更新来对最优Skyline路径进行增量计算,并将计算结果加入到滑动窗口进行遍历。同时,还设计了基于分区的Skyline路径查询索引来进行查询。具体来说,本文首先将滑动窗口中的数据进行空间划分,然后进行数据映射,构建支配关系树,最后计算支配关系得到当前滑动窗口中的最优Skyline路径以及影响区域。随着滑动窗口滑动,时序图上的Skyline路径可以实时更新。(3)实验表明本文提出的算法在真实数据集和合成数据集上都表现出了优异的性能,能够更快地响应用户的查询需求,证明了算法的可行性和有效性。

关键词：时序图 Skyline路径多属性索引结构查询算法