不完备离散事件系统的当前状态不透明性
本文针对不完备系统模型,研究不完备离散事件系统的当前状态不透明性.根据系统的实际输出与预测输出之间的差异,构建了一个具有学习功能的学习诊断器.这种学习诊断器不仅能够模拟系统的状态转移,而且还可以将系统缺失的状态信息通过学习得到恢复.通过引入集合覆盖理论处理由学习诊断器得出的结果,提出了一种基于学习诊断器的不完备离散事件系统当前状态不透明性的验证算法.
离散事件系统、不完备模型、不透明性、学习诊断器
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国家自然科学基金项目61673122;广东省教育厅省级重大项目2014KZDXM033;广东省公益研究与能力建设专项资金项目2015A030402006;广东工业大学计算机学院重大奖项培育项目2016PY01
2019-08-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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