基于OBDD的描述逻辑ALCIO判定算法
obd标定原理
obd标定原理OBD标定原理随着汽车技术的不断发展，汽车电子控制系统的应用越来越广泛。
而OBD（On-Board Diagnostics）作为汽车电子控制系统中的一项重要技术，能够实时监测和诊断车辆的工作状态，并通过标定来优化车辆的性能。
本文将介绍OBD标定原理及其作用。
一、OBD标定的概念OBD标定是指通过对车辆传感器和执行器进行校准，使其输出的参数值与实际情况一致，以保证车辆的正常运行和性能优化。
标定过程中，通常需要对传感器的输出信号进行采集和分析，然后通过调整控制器的参数来校准传感器输出，以达到预期的效果。
二、OBD标定的原理OBD标定的原理主要包括以下几个方面：1. 传感器校准：传感器是OBD系统中的关键部件，负责采集各种参数，如发动机转速、车速、氧气浓度等。
在标定过程中，需要对传感器的输出信号进行校准，使其输出的参数值准确无误。
2. 数据采集与分析：在进行OBD标定时，需要对车辆传感器输出的信号进行实时采集，并通过数据分析来判断传感器输出是否准确。
通过采集和分析数据，可以发现传感器输出的异常情况，并进行相应的调整。
3. 参数调整：通过对控制器的参数进行调整，可以改变传感器的输出值。
调整控制器参数的目的是使传感器输出的参数值与实际情况相符，从而保证车辆的正常运行和性能优化。
4. 标定结果验证：在完成标定后，需要对标定结果进行验证，以确保标定效果的准确性和稳定性。
验证的方法通常是进行实际测试，比较测试结果与预期结果的差异，从而判断标定是否成功。
三、OBD标定的作用OBD标定在车辆电子控制系统中起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：1. 节能减排：通过OBD标定可以优化发动机燃烧过程，减少能量损失，从而提高燃油利用率，减少尾气排放，达到节能减排的目的。
2. 提升驾驶体验：通过对传感器的标定，可以提高车辆性能，如提高加速性能、提升悬挂系统的稳定性等，从而提升驾驶体验。
3. 故障诊断：OBD系统可以实时监测和诊断车辆的工作状态。
国六OBD的原理、报警策略及影响培训(1)_看图王
国六OBD的原理、报警策略及影响内容一、OBD的定义和作用二、法规实施时间三、国六OBD四、OBD一般技术要求五、驾驶员限制系统激活和解除六、OBD风险什么是OBD(On-Board Diagnostics):OBD——是用于控制车辆排放的一种在线监测诊断系统，它能够检测到影响车辆排放的故障的发生并通过存储相关的故障代码指示故障可能发生的区域及原因。
注意：OBD系统不是直接监测车辆排放通常OBD功能集成在发动机电控系统中，而不需要单独的系统或装置为什么要OBD电子电气部件监控满足欧六要求的发动机采用的传感器和执行器数量大幅增加，OBD监控要求提高名词定义驾驶循环：是指由发动机启动、（车辆）运行、发动机停机和从发动机停机至发动机下次启动前的时间组成的连续过程。
暖机循环：发动机经充分运转，使冷却液温度比发动机启动时上升至少22K，并且达到最低60℃温度的过程。
操作循环:是指由发动机启动、发动机运转、发动机停机和直到下次发动机启动组成的时间过程；在该过程中，一个指定的OBD 系统应能完成监测；若存在故障，应能被监测到。
点火循环计数器：记录车辆进行发动机启动操作次数的计数器。
A 类故障发生时排放不超OTL 限值也可以影响OBD 系统执行对A 类和B1类故障监测功能的故障。
影响OBD 系统执行对B2类故障监测功能的故障要划分为B1类或者B2类。
影响OBD 系统执行对C 类故障监测功能的故障要划分为C 类或者B2类。
故障分类激活模式1 激活模式2 激活模式3 激活模式4激活条件无故障C类故障B类故障且B1计数器＜200hA类故障且B1计数器＞200h钥匙上电发动机启动差异化显示策略差异化显示策略差异化显示策略差异化显示策略钥匙上电发动机未启动统一显示策略统一显示策略统一显示策略统一显示策略报警系统激活模式1钥匙上电发动机启动钥匙上电发动机未启动MI正常准备就绪无故障MI正常未准备就绪无故障MI不正常MI 自检准备就绪故障状态显示报警系统2122激活模式2,3,4钥匙上电发动机启动钥匙上电发动机未启动MI正常准备就绪激活模式4MI正常未准备就绪激活模式3MI正常准备就绪激活模式2MI自检准备就绪故障状态显示MI正常未准备就绪激活模式4MI正常未准备就绪激活模式31次MI闪烁，包括1s亮+1s灭报警系统驾驶员限制系统激活1驾驶员限制系统激活2驾驶员限制系统激活3驾驶员限制系统解除1驾驶员限制系统解除2●误报错：系统正常但OBD 报错额外的服务成本额外的质保成本或导致召回●漏报错：系统故障但OBD 未报错法规风险，罚款企业形象的负面影响六、OBD 风险因为国六OBD 监测对象和监测项目的增多，需ECU 增加相应故障判断逻辑，增加了大量基于模型的部件可信性、转化效率等策略。
“离散数学”中的OBDD案例教学研究
“离散数学”中的OBDD案例教学研究摘要:“离散数学”是计算机专业的核心课程,是研究计算机科学的数学理论基础。
有序二叉决策图(OBDD-Ordered Binary Decision Diagram)是描述布尔函数的一种新的有效的数据结构。
文章提出在课本知识的讲授过程中,引入OBDD来解析离散数学在计算机专业其他学科中的具体应用,加深学生对所学知识点的理解,并激发学生的学习兴趣和创新能力,从而引导学生充分认识离散数学在计算机专业中的重要作用。
这对于提高“离散数学”课程的教学水平和质量,以及学生对后续课程的学习和今后进一步的科学研究均具有现实意义。
关键词:离散数学;OBDD;数据结构;教学“离散数学”是现代数学的一个重要分支,是计算机专业必修的基础课程之一。
离散数学在数据结构、程序设计语言、数值与符号计算、操作系统、软件工程、数据库、人工智能与机器人、网络、计算机图形学以及人机交互等各个领域,都有着广泛的应用[1-2]。
离散数学研究的是各种离散形式的对象和它们的结构及其相互关系,其主要目标是培养学生掌握课程的基础理论和培养学生的数学抽象能力与严密的逻辑推理能力。
它的主要内容包括数理逻辑、集合论、数论、图论和代数结构与布尔代数等。
“离散数学”是一门概念多、理论性强、高度抽象、教学内容跨度大的课程,它不像计算机专业中的Java程序设计、面向对象程序设计等应用性课程那样能被学生直接应用于软、硬件开发,而是一堆符号、公式、定义、定理,为此在教学过程中常遇到的问题就是学生的学习积极性普遍不高,认为该课程的学习对今后的学习以及能力的提高无任何作用。
众所周知,学生学习的动力来源于学习的兴趣,因此笔者认为教师可以利用课堂教学有意识地补充一些有关离散数学在某个具体的应用研究领域的研究成果,并将计算机专业知识融入“离散数学”教学中,来引导学生充分认识离散数学在计算机专业中的重要作用,从而激发学生对“离散数学”这门课程的学习兴趣。
一种OBDD表示及其操作算法
一种OBDD表示及其操作算法闵丰;古天龙【摘要】为了提高微处理器环境中数据处理速度及内存利用率,提出一种基于静态二叉链表结构的OBDD操作算法.该算法以节点四元化属性值作为计算表的映射关键值,基于后序遍历演绎几种典型OBDD操作,包括Apply、ITE操作.实验以传统递归操作算法的链式数据处理为参照,证明了在微处理器环境下,基于OBDD节点四元化数据的状态分析操作算法及其查询方式具有更高的内存利用率与计算效率.%In order to improve the processing speed and memory utilization rate of ordered binary decision diagram (OBDD) in microprocessor environment,a four-tuple OBDD representation of static binary chain structure is proposed,and several typical OBDD operation algorithm methods based on computational state are proposed,including Apply and ITE operation,which take the node attribute value as the calculation table mapping key.Experiments are based on the traditional recursive operation algorithm for chain data processing and it is proved that the state analysis operation algorithm based on OBDD node quadratic data and its query method have higher memory utilization efficiency and computational efficiency in the microprocessor environment.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2017(037)003【总页数】5页(P203-207)【关键词】OBDD;操作算法;静态二叉链表【作者】闵丰;古天龙【作者单位】桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林 541004;桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TP302.7有序二叉决策图(OBDD)被广泛应用于图的表示及处理、电路综合、模型验证、装配序列规划、可满足性问题等领域[1-6]。
基于OBDD的含圈与或图搜索算法研究
（ 桂林 电子科技 大 学 ａ ．计 算机科 学与工程 学院 ； ．电子工程 与 自动化 学院 ，广西 桂 林 ５ １０ ） ｂ ４ ０４ 摘 要 ：在含 圈与或 图理论框 架基础 上 ， 出了基 于 Ｏ Ｄ 给 Ｂ Ｄ的含 圈与 或 图符号表 示方 法 ， 并提 出了一种 求 解含
圈与或 图最小代价 解 图的符 号搜 索算法。 实验 结果表 明 ， 该算 法在 处理 大规模 含 圈与或 图时具有 明显优 势 。
关键 词 ：含 圈与或 图 ； 大可扩展 子 图；最 小代 价解 图 ； 最 有序 二又 决策 图
中图分类号 ：Ｔ ３ Ｐ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ ．６ ５ ２ １ ） ４ １２ —５ ０ １ ３ ９ （ ０ １ ０ — ３ ５０
的技 术 ， 一个 节 点 被 扩 展 时 ， 一 个 带 有 更 高 启 发 函 数 值 的 当 另 虚 拟 节 点 被 附 加 到 该 节点 上 ； 果 对 该 节 点 的 扩展 构 成 了一 个 如
圈， 虚拟节点给 出一个供选择 的路径跳 出这个圈。在与或图 则 的理论研究方面 ， ｈ ｎ 等人 指出 了传统含圈 与或图定义 的 Ｍａａｔ ｉ
算 法 的改 进 ；２ 是 一 个 启 发 式 搜 索 算 法 ， 自底 向 上 的过 程 ｓ则 其 源于对 Ｈ Ｓ和 Ａ 算 法 的改 进 。Ｍａａｔ分 析 了算 法 的正 确 性 Ｏ ｈｎｉ 和 复 杂性 ， 通 过 实验 证 明 ｓ 和 ｓ 算 法 在 任 何 情 况下 均 可 输 并 １ ２ 出正 确 结 果 。 但 是 在 计 算 时 间 上 ， ２所 用 的 时 问 要 多 于 ｓ
索含ห้องสมุดไป่ตู้与或 图 的搜索 算法 。最 早 的含 圈与 或 图搜 索算 法是
一种基于编码的OBDD模型检测的算法实现
１ 引 言
模 型检 测是 一 种 被 广 泛 使 用 的验 证 有 限 状 态
测 方 法 的 资 料 很 多 ， 是 国 内 很 少 有 关 于 ＯＢ 但 ＤＤ
模 型检 测具 体实 现算 法 的介 绍 ， 文 将 在 由作 者 自 本
行 开 发 的 ＭＣ— Ｄ １ ０的基 础 上 介 绍 ＯＢ Ｄ ＯＢ Ｄ ｖ ． Ｄ
系统满 足规 范 的 自动化 技术 ， 将形 式 化 规范 描 述 它
成命 题 时态 逻辑 包 括 Ｌ Ｌ（ 性 时态 逻辑 ） Ｃ Ｔ 线 和 ＴＬ
模 型检 测 工具 的具 体实 现 。
（ 支 时态 逻 辑 ） ， 系统 （ 电路 设 计 、 议 ） 分 等 将 如 协 模
总第 ２ ８期 ０ ２ １ 年第 １ ０１ Ｏ期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｉ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
Ｖｏ ． １ Ｎｏ １ １３ ． ０
１１ ８
一
种 基 于 编 码 的 ＯＢ Ｄ模 型 检 测 的算 法 实现 Ｄ
ｏ ｎ ｒ ｄ ｃｎ ｈ ａ ｉ ｉ ｅ ｆＯＢＤＤ ｄ ｌｃ ｅ ｋ ｎ ｏ ｉ ａ ｉ ｎ ｗｉ ｃ ｏ ｖ ｖ ｎ ｍｏ ｅ ｓ ａ ｃ ． Ａｌ ｎ ｔ ｎ ｆｉ ｔ ｏ ｕ ｉｇ ｔ ｅ ｂ ｓｃ ｄ ａ ｏ ｍｏ ｅ ｈ ｃ ｉ ｇ ｉ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｔ ａ ｍｉｒ ｗａ ｅ ｏ ｅ ｄ ｌ ｎ ｔ ｎ ｅ ｎ ｏ ｈ ｉ ｏ ｇｖ ｌｐ ｄ ＯＢＤＤ ｄ ｌ ｈ ｃ ｉｇｄ ｔｃｏ ，ｓ ｅ ｉｉ ｄ ｓ ｒ ｔ ｎｏ ｈ ｒｄ ｃｎ ｈ ｅｆ ｅ ｅｏ ｅ － ｍｏ ｅ ｅｋｎ ｅｅ ｔｒ ｐ ｃｆ ｅ ｃｉ ｉ ｆｔｅＯＢＤＤ ｅ ｅａ ｉｎ，ｓｍ ｐｉｃ ｔ ｎ，ｒ～ ｃ ｃ ｐ ｏ ｇｎ ｒｔ ｏ ｉ ｌ ｉａ ｉ ｆ ｏ ｅ ａｉａ ｉｎ ｔｃ ｎｑ ｅ ｎ ｈ ｏｅｃ ｅ ｋｎ ｒ ｃ ｓ ｓｎ ＤＤ ｒ ｅ ｅｏ ｅ ． Ｔｈ ｌｏ ｉ ｍ ｉ ｌ ｎ ａ ｙｔ ｅ ｄ，ｃｎ ｌ ｔ ｅ ｈ ｉｕ ｓａ ｄ ｔｅｗｈ ｌ ｈ ｃ ｉｇ ｐ ｏ ｅ ｓｕ ｉｇＯＢ ｚ ｏ ａｅｄ ｖ ｌｐ ｄ ｅａｇ ｒｔ ｈ ｓｍｐ ｅａ ｄ ｅ ｓ ｏ ｒａ ａ
基于符号OBDD的保护隐私集合运算协议
相 等 函数 ； 利 用 ＯＢ Ｄ Ｄ 表示 这 ２类 函 数 ， 结合基于 Ｏ Ｂ Ｄ Ｄ 的安 全 函数 评 估 协 议 ， 提 出解 决 保 护 私 有 信 息 的集 合 相 等 判 定 问
题 和集 合 成 员判 定 问题 的 ２ 个 协 议 。所 提 出 的协 议 克 服 了 已有 解 决 方 案 存 在 的 安 全 问 题 ， 且有 较好 的执 行 效 率 。
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｂｅ ｃ ａ ｕｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘｉ ｓ ｔ ｉ ｎｇ ｓ ｅ ｔ ｍｅ ｍ ｂｅ ｒ ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｐｒ ｏｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｔ ｅ ｑ ｕａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｐｒ ｏ ｔ ｏｃ ｏｌ ｌ ｅ ａ ｋ ｔ ｈｅ ｐｒ ｉ ｖ ａ ｔ ｅ ｉ ｎｆ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｔ ｓ， ｔ ｈｅ ｐ ｒ ｏ ｔ ｏｃ ｏｌ ｓ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｏ ｒ ｄｅ ｒ ｅ ｄ ｂｉ ｎａ ｒ ｙ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｄｉ ａ ｇｒ ａ ｍ ａ ｒ ｅ ｐｒ ｏｐ ｏ ｓ ｅ ｄ． Ｔｈｅ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｆ ｕｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｆ ａ ｓ ｅ ｔ ｉ ｓ ｅ ｘｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ｂｙ ｅ ｎ — ｃ ｏ ｄｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｔ ｍｅ ｍｂ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎｔ ｏ ｂｉ ｎ ａｒ ｙ ｃ ｏ ｄｅ ．Ｉ ｎ ａ ｄ ｄｉ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕ ｅ ｄ ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ Ｃａ ｎ ｔ ｏｒ ｃ ｏ ｄｉ ｎ ｇ ａ ｓ ａ ｂｒ ｉ ｄ ｇｅ，ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｔ ｉ ｓ ｅ ｎ ｃ ｏ —
基于OBDD的εL (￢)本体判定算法
ｉ ｃ ｕｄ ｂ ｒ ｎ ｆｒ ｄ ｉｔ ｏ ｌａ ｏ ｍｕ ａｉ ＣＮＦ （ ｎ ｕ ｃｉｅＮｏ ｍ ａ Ｆ ｒ ｗｉｈ ３Ｖａｉｂｅ ｅ ａ ｓ ） ｔ ｏ ｌ ｅ ｔａ ｓｏ ｍｅ ｎ ｏ Ｂ ｏｅ ｎ ｆ ｒ ｌ ｎ ３ Ｃｏ ｊｎ ｔ ｒ ｌ ｏ ｍ ｔ ｒａ ｌｓｐ ｒＣｌｕ ｅ ｖ
得 到 了成 功 应 用 ， 且 在 逻 辑 公 式 的 可 满 足 性 判 定 方 面 也具 有 巨 大 的 应 用 潜 力 。通 过 采 用 ＯＢ Ｄ 实 现 了描 述 逻 辑 并 Ｄ ｅ 判 定算 法 。 以基 于 ＯＢ Ｌ ＤＤ 的 Ｓ Ｑ 判 定算 法 为 基 础 ， 对 描 述 逻 辑 ￡ ’ 行 了 优化 ， 用 标 准 化 规 则 取 代 了 ＨＩ 针 ￡ 进 应 Ｆ Ａ 规 则 ， 构 了 知 识库 模 型 ， 而 将 该 模 型 转化 为满 足 ３ ＮＦ（ 个 从 句 含 有 ３ 变 元 的合 取 形 式 ） 束 的 布 尔 Ｌ Ｔ 重 进 Ｃ 每 个 约 函数 并 利 用 ＯＢ Ｄ进 行 可满 足 性 判 定 ， 以 实例 对 算 法 过 程 进 行 了演 示 。 Ｄ 并 关 键 词 ： 述 逻 辑 ； 致 性 ； ｂｅｕ算 法 ；有 序 二叉 决 策 ３ １６ ＴＰ ０ ． 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ７—０ Ｘ（０ ０ ０ —１２０ ６ ３８ ８ ２ １ ）２０ ３ —５
基于OBDD时序电路设计的验证
Ｖ ｌ３ Ｎｏ ２ ０ Ｏ
Ｊｎ ２ ０ ｕ ０２
文 章 编 号 ：０ １３ ５ （０ ２ ０ ０ ５０ １０ —８ ７ ２ ０ ）２０ ５ —４
基 于 ＯＢ ＤＤ 时 序 电 路 设 计 的 验 证
刘 建 元
（ 西安 邮 电 学 院计算 机 科 学 系 ．陕 西 西 安 ７ ０ ６ ） １ ０ ｔ
定 义 ２ 一 个 ０Ｉ ３ ＤＤ是 有 序 的二 叉 判 定 图 Ｇ ， ＝（ Ｇ Ｖ，
Ｅ， 如 果 在 变 量 集 合 上 有 全序 关 系 ＜ ， 足 对 任 意 非 端 结 点 “∈ Ｖ ， 果 ∈ Ｖ 是 “ 的 左 或 右 ， 满 如
收 稿 日 期 ：０ １ｌ Ｏ ２ ０ 一０ ｌ
符 号轨 迹 计 算 等 文 献 ［ 绍 了 如 何 用 基 于 二 叉 判 定 图 ＯＢ ５介 Ｊ ＤＤ 和 分 支 时 态 逻 辑 Ｃ 的 验 ＴＬ
证 和综 合 系统 ＶＩ 验 证 ８位 微 处 理 器 Ｐ Ｃ 的设 计 及 Ｐ Ｃ设 计 中 部 分 时 序 电 路 的 等 价 性 Ｉ Ｉ 本 文主 要 研 究 基 于 二 叉 判 定 图 ＯＢ Ｄ 和 分 支 时 态 逻 辑 Ｃ Ｄ ＴＬ 验 证 数 字 设 计 的 原 理 ， 进 一 步 并 给 出 时 序 电路 等 价 性 验 证 的方 法
ｆ（，＝口 口 。 ＾ （ ） （ － （ ）， ｚ ） （ ） ｆ（ ） ＋口 口），（ 口）
这 里 “ ” 示 逻 辑 乘 ， ＋” 示 逻 辑 加 ， 一 ” 示 逻 辑 补 一表 “ 表 “ 表
定义 ４ ～ 个 ＯＢ ＤＤ 是 简 化 的 ＯＢＤ ＲＯ ＤＤ）Ｇ ＝（ ， ， 足 下 述 条 件 ： Ｄ（ Ｂ Ｖ Ｅ） 满 （ ） 任 意 的 “， ∈ ｖ ， “ １对 口 若 ≠ ， ｒ “） ｒ ） 则 （ ≠ （ ； （ ） 任 意 的非 端 结 点 “∈ ｖ ， ．“） ￡（ ２对 ＾ （ ≠ “）
基于OBDD的拆卸序列表示模型的优化
是 拆 卸 序 列 的 ＡＮＤ ＯＲ 图 表示 模 型 存 在 冗 余 信 息 ．通 过 对 ＡＮＤ ＯＲ 图 模 型 作 等 价 变 换 ， 除 ＡＮＤ ＯＲ 图 表 示模 — — 消 — 型 中 的冗 余 信 息 ． 设计 了拆 卸 序 列 的 优 化 表 示 模 型 的 生 成算 法 ， 立 了优 化 的基 于 ＯＢ Ｄ 的拆 卸 序 列 表 示 模 型 ， 建 Ｄ 用
ｆ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｓ ｓ ｅ ｂ ｙ ｏｒ ｔｏ ｆｄｉａ ｓ ｍ ｌ ．Ｔｈ ｏｕ ｑ ｖ ｌｎｔｔ ａ ｓ ｏｒ ｔｏｎ ｏ ｒ ｇｈ ｅ ｕｉ ａ ｅ ｒ ｎ ｆ ｍａ ｉ ｆＡＮＤ— ＯＲ ａ ｇｒ ｐｈ，ｓ ｃ ｅ ｎｄ ｎ— ｕ ｈ ｒ ｄｕ ａ
ｃ ｓ ｅ ｉ ｉ ｔ ｄ． Ｆｕｒ ｈ ｒ ｏｒ ｙ ｉ ｌｍ ｎａ ｅ ｔｅｍ ｅ， ｇ ｎ ｒ ｔｎ ｌ ｏｒｔ ｍ ｆ ｏ ｔｍ ｉｅ ｅ ｒ ｓ ｎｔｎｇ ｍ ｏ ｅ ｏｒ ｄ ｓ ｓ ｅ ｅ ａ ｉ ｇ ａ ｇ ｉｈ ｏ ｐ ｉ ｚ ｄ ｒ ｐ ｅ ｅ ｉ ｄ ｌｆ ｉａ — ｓ ｍ ｂｌ ｅ ｅ ｃ ｓ ｄ ｓｇ ｄ ａ ｕ ｈ ｍ ｏ ｅ ａ ｅ ＢＤＤ ｓ ｅ ｔ ｂ ｉ ｈ ｄ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔｄｉａ ｓ ｍ — ｅ ｙ ｓ ｑｕ ｎ ｅ ｉ ｅ ｉ ｎｅ ｎｄ ｓ ｃ ｄ ｌｂ ｓ ｄ ｏｎ Ｏ ｉ ｓ ａ ｌｓ ｅ ｏ ｒ ｐｒ ｓ ｎ ｓ ｓ ｅ ｂ ｙ ｓ ｑｕ ｎ ｅ ｏ ｏ ｐｌ ｘ ａ ｓ ｍ ｂ ｙ． Ｆｉ ａ ｘ ｒｍ ｅ ｈ ｌ ｅ ｅ ｃ ｆｃ ｍ ｅ ｓ ｅ ｌ ｎ ｌｅ ｐｅ ｉ ｎｔｓ ｏｗ ｓ ｔ ａ ｅ ｏ ｙ ｓ ａ ｅ ｏｆｏ ｉ ｉｅ ｅ ｈ ｔ ｍ ｍ ｒ ｐ ｃ ｐｔｍ ｚ ｄ ｒ ｐ— ｒ ｓ ｎ ａ ｉ ｏ ｌｂａ ｅ ｎ Ｏ ＢＤ Ｄ ｓ ｍ ｕ ｈ ｌｓ ｈ ｎ ｔ ｔｏ ｅ ｅ ｔ ｔｏｎ ｍ ｄｅ ｓ ｄ ｏ ｉ ｃ ｅ ｓ ｔ ａ ｈａ ｆ ＡＮ Ｄ— Ｒ ａ Ｏ ｇｒ ｐｈ． Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：ｄ ｓ ｓ ｅ ｂｌ ｅ ｕｅ ｃ ｉ ａ ｓ ｍ ｙ ｓ ｑ ｎ ｅ；０ ＢＤ Ｄ ； ｒ ｐ ｅ ｅ ａ ｉ ｎ ｍ ｏ ｅ ｅ ｒ ｓ ｎｔ ｔｏ ｄｌ
一种基于符号变换的描述逻辑ALC超协调推理算法
一种基于符号变换的描述逻辑ALC超协调推理算法张小旺;肖国辉【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2011(038)003【摘要】In an open,constantly changing and collaborative environment like the forthcoming Semantic Web, it is reasonable to expect that knowledge sources will contain noise and inaccuracies. It is well known,as the logical foundation of the Semantic Web, description logic is lack of the ability of tolerating inconsistent or incomplete data. Recently, some paraconsistent scenarios were used to avoid trivial inferences so that inconsistencies occurring in ontologies could be tole-rated. Their inference powers are always weaker than that of classical description logics even handling consistent ontologoies since they cost the inference power of description logics. This paper proposed a tableau algorithm based on sign transformation which has stronger reasoning ability. We proved that the new paraconsistent tableau algorithm is decidable and has the same reasoning ability with the classical Description Logic over consistent ontologies.%语义万维网作为一个开放、不断更新而且相互协作的环境,经常会包含一些不协调的或不精确的信息.众所周知,描述逻辑是语义万维网重要的逻辑基础,然而描述逻辑缺乏处理不协调或不完全信息的能力.近来一些超协调方案通过限制或阻止使用一些推理规则来避免推理的平凡化,从而容忍本体中出现的不协调.因为这些方法限制了描述逻辑系统的推理能力,所以推理能力弱于经典的描述逻辑推理能力,即使在处理协调的本体时.提出一种基于符号变换的具有强推理能力的超协调推理算法.证明了该算法是可判定的,而且在处理协调的本体时该推理系统与经典逻辑系统具有相等的推理能力.【总页数】7页(P206-212)【作者】张小旺;肖国辉【作者单位】北京大学信息科学系,北京,100871;安徽大学数学科学学院,合肥,230039;维也纳技术大学信息系统研究所,奥地利维也纳,A-1040【正文语种】中文【相关文献】1.基于OBDD的描述逻辑ALC判定算法 [J], 黄聪;古天龙;常亮2.描述逻辑ALC中的ABOX反绎推理算法 [J], 马严伟;古天龙;常亮3.描述逻辑ALC基于RBox的推理 [J], 王雪瑞;李拴保4.非周期TBox框架下的推理——拟经典描述逻辑与超协调表演算 [J], 吴尽昭;侯晖;李绍荣5.基于OBDD的描述逻辑ALCIO判定算法 [J], 常亮;高申;李德波;古天龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
利用OBDD编码的快速二值图算法
利用OBDD编码的快速二值图算法吕关锋;苏开乐;陈清亮;徐旭东【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2009(003)003【摘要】The ordered binary decision diagram (OBDD) is proposed to encode binary images,which can lead to a considerable amount of storage-saving.Based on it,various operations on binary images encoded as OBDDs are presented,i.e.,decoding and set operations(union,intersection,difference,symmetric-difference,inclusion and complement).Experimental results show that those OBDD-based operations are faster than other schemes used to encode binary images.%对利用有序二元判定图OBDD编码二值图像进行了研究,该方法可以节约大量的空间,并在此基础上,提出了各种二值图的算法,包括解码和集合运算(并、交、差、对称差、包含和互补.实验结果表明这种基于OBDD编码的方法比现有的二值图编码方法效率更高.【总页数】6页(P303-308)【作者】吕关锋;苏开乐;陈清亮;徐旭东【作者单位】北京工业大学,计算机学院,北京,100022;北京大学,高可信软件技术教育部重点实验室,北京,100871;暨南大学,计算机科学系,广州,510632;北京工业大学,计算机学院,北京,100022【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.二值图像序列的符号OBDD表征模型的研究 [J], 孙自广;李春贵;伍轶明2.适用于MPEG-4形状编码的快速二值运动估计算法 [J], 宋明;孙强3.适用于MPEG-4形状编码的快速二值运动估计算法 [J], 宋明;孙强4.利用四叉树编码的快速二值图像逻辑运算方法 [J], 郭斯羽;周卫方;温和;梁梦霞5.二值图像截断四叉树编码及快速逻辑运算方法 [J], 梁梦霞;郭斯羽;刘敏;凌志刚;温和因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于OBD的汽车油耗估算
基于OBD的汽车油耗估算
徐聪;郝琭璐
【期刊名称】《汽车工业研究》
【年(卷),期】2017(000)004
【摘要】针对目前汽车油耗测量方法成本高和操作复杂的问题,基于OBD数据流信息,以BP神经网络为框架,构造出一个简易的汽车油耗估算模型.测试结果表明:该模型能够很快地输出瞬时油耗数据,除了少数样本外,模型输出的相对误差能够控制在8％以下,能够满足一般性评估要求.
【总页数】4页(P22-25)
【作者】徐聪;郝琭璐
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.融合OBDD的网络可靠性评估算法
2.基于OBD系统的发动机扭矩估算
3.基于ROBDD的电路功耗估算方法
4.基于OBDII&EOBD的机动车监测系统分析与设计
5.基于多元线性回归的汽车油耗预测模型
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Apriori算法实验报告及程序之欧阳与创编
欧阳与创编 2021.03.08 Apriori算法实验报告学号：姓名：专业：计算机应用技术教师：计算机学院目录欧阳与创编 2021.03.081 Apriori实验1.1 实验背景现在, 数据挖掘作为从数据中获取信息的有效方法, 越来越受到人们的重视。
关联规则挖掘首先是用来发现购物篮数据事务中各项之间的有趣联系。
从那以后, 关联规则就成为数据挖掘的重要研究方向,它是要找出隐藏在数据间的相互关系。
目前关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等。
关联规则的挖掘问题就是在事务数据库D中找出具有用户给定的满足一定条件的最小支持度Minsup和最小置信度Minconf 的关联规则。
1.1.1 国内外研究概况1993年，Agrawal等人首先提出关联规则概念，关联规则挖掘便迅速受到数据挖掘领域专家的广泛关注.迄今关联规则挖掘技术得到了较为深入的发展。
Apriori算法是关联规则挖掘经典算法。
针对该算法的缺点，许多学者提出了改进算法，主要有基于哈希优化和基于事务压缩等。
1.1.2 发展趋势关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究内容之一, 主要研究事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据项之间隐藏的、有趣的规律。
关联规则挖掘最初仅限于事务数据库的布尔型关联规则, 近年来广泛应用于关系数据库, 因此, 积极开展在关系数据库中挖掘关联规则的相关研究具有重要的意义。
近年来,已经有很多基于Apriori算法的改进和优化。
研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。
到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境下的关联规则挖掘算法；多值属性关联规则挖掘；关联规则更新算法；基于约束条件的关联规则挖掘；关联规则并行及分布挖掘算法等。
bdd obdd 程序 可靠性
bdd obdd 程序可靠性
首先，一个非汇聚节点，有0边和1边，0代表节点表示的元件运行，1代表本元件失效
计算可靠性时：此处是0边的概率（即元件x的可靠性），是1边的概率（即元件x的不可靠性）。
则是指1边所连接的节点的不可靠性，是指0边所连接的节点的可靠性。
对于PMS BDD
相连的两个节点可能是不同的两个元件，也可能是同个元件的不同阶段；连接不同的两个元件时，上述BDD评估方法同样适用
连接同元件的不同两个阶段的1边时
（此公式证明方法需了解无需强记）
MBDD（多状态二元决策图）
相连的两个节点可能是不同元件，也可能是相同元件的不同状态（state）
不同元件依旧采用传统BDD评估方法
当0边连接同元件的不同状态变量时，
此处的
此外还有LBDD,MMDD的评估方法需了解。
但以上几种方法需理解并应用。
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（ 桂林 电子科 技大 学计算 机 科学 与工 程学 院 ， 广西桂 林
Ｇｕ ｌ Ｇｕ ｎ ｘ ， ４ ０ ４， ｉ ａ ｉ ｎ， ａ ｇ ｉ ５ １ ０ Ｃｈ ｎ ） ｉ
摘 要 ： 定 描 述 逻 辑 ＡＬ Ｏ 中 的 任 一 知 识 库 ， 用 ＮＮ 给 ＣＩ 应 Ｆ变 换 和 Ｆ ＡＴ 规 则 对 其 进 行 预 处 理 ， 过 一 个 重 构 Ｌ 通 过程将知识库 中 Ｔ ｏ Ｂ ｘ模 型 转 化 为 布尔 函数 ， 后 将 布 尔 函数 转 换 为 有序 二 叉 决 策 图 （ Ｂ Ｄ 表示 形 式 ， 而 然 Ｏ Ｄ ） 从 调 用 已有 的 ＯＢ Ｄ 软 件 包 进 行 可 满 足 性 判 定 ， 现 描 述 逻 辑 Ａ Ｃ Ｏ 的判 定 算 法 。该 算 法 在 实 现 描 述 逻 辑 的 Ｄ 实 Ｌ Ｉ 推 理 方 面 与 经 典 的 Ｔａｌａ ｂｅｕ判 定 算 法 在 性 能 上 可 以相 互 弥 补 和 配合 。 关键词 ： 描述 逻辑 有 序 二 叉 决 策 图 枚 举 算 子 可满 足性 判定
Ｋｅ ｒ ： ｅ ｃ ｉ ｔｏ ｏ ｃ ｏｒ ｅ ｅ ｎ ｒ ｃｓｏ ｉ ｇｒ ｍ ， ｙ ｗｏ ｄｓ ｄ ｓ ｒｐ ｉ ｎ ｌ ｇｉ ， ｄ ｒ ｄ ｂｉ ａ ｙ ｄｅ ｉｉ ｎ ｄ ａ ａ ｎｏｍ ｉ ａ ｓ ｓ ｔｓ ｉ ｂ ｌｔ — ｈｅ ｋｉ ｇ ｎ ｌ ， ａ ｉ ｆａ ｉｉｙ ｃ ｃ ｎ
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广 西 科 学 院学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＧｕ ｎ ｘ ａ ｅ ｆＳ ｉ ｎ ｅ ｏ ｒ ａ ａ ｇ ｉＡｃ ｄ ｍｙ ｏ ｃｅ ｃ ｓ ｏ
２ １ ，６ ４ ：０ ～ ４ ５ Ｏ Ｏ ２ （ ）４ １ ０
Ｖｏ１ ６， ｏ． Ｎｏｖ ｍ ｂｅ １ ．２ Ｎ ４ ｅ ｒ２０ ０
中图 法 分 类 号 ： ３ １ ＴＰ ０ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ２７ ７ （ ０ ０ ０ — ４ １０ ຫໍສະໝຸດ １０ —３８ ２ １ ）４０ ０—５
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ａ ｉｆａ ｉ ｔ — ｈ ｃ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ Ｏｒ ｅ ｅ ｎ ｒ ｃｓｏ ａ ｒ ｍ （ — ｓ ｒ ｃ ： ｓ ｔｓ ｉ ｂ ｌ ｙ ｃ ｅ ｋ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｄ ｒ ｄ Ｂｉ ａ ｙ Ｄｅ ｉｉ ｎ Ｄｉｇ ａ ｉ ＯＢ
基 于 ＯＢ Ｄ 的描 述 逻 辑 ＡＬ Ｉ Ｄ Ｃ Ｏ判 定 算 法
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