等价类

摘要： “等价类”是一种重要的数学思想方法,它是“分类”方法的引申,分类后同一类中的对象就具有了某种等价性。张奠宙教授在《小学数学教材中的大道理——核心概念的理解与呈现》一书中提到了“等价类”思想,即用一个相等的准则,把彼此相等的对象归为一类,这也是现实世界中普遍存在的现象。

摘要： 为了使概念格模型具有更强的数据处理能力,消除不完备信息带来的影响,针对经典概念格的局限性,本文将粗糙集中的粒化思维融入到概念格中.首先探讨了概念格视角下的信息粒化方法,然后提出了基于等价类和基于极大相容类的知识获取方法,最后给出了实例分析.这些方法一方面有助于概念格与粗糙集的融合,另一方面也为探索不完备形式背景的分析处理机制提供了有益思路.

摘要： 粒度约简是多粒度粗糙集研究的一个关键问题.为了从乐观多粒度粗糙集的角度研究粒度约简问题,消除冗余数据,提高粒度约简的效率,提出基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法.针对乐观多粒度粗糙集模型,引入下近似分布粒度约简的概念;利用线性时间排序算法进行等价类划分,为决策表的压缩和下近似集的计算打下基础;以冗余的决策表为研究对象,以核粒度为初始粒度约简集,以粒度重要性为启发式信息,运用粒度约简算法进行粒度约简,并通过实例分析和实验验证了该算法的有效性.结果表明,算法降低了计算下近似集的时间复杂度,具有较高的粒度约简效率.

摘要： 人类的认知中具有粒化特性,并且同一现象在不同粒度上具有不同的解释.流图为知识的一种表示形式,素有直观性、计算便捷性和并行处理等特征.以属性.值形式的信息系统作为研究对象,针对新属性的添加而诱导的粒度变化,研究流图在不同粒度上的具体演变.流图在新粒度上的有效性取决于所涉及的等价类的变化和Markov性质的成立.具体的,若新粒度上仅有部分等价类中的成员保持Markov性质成立,则粒度变化可将图形结构由一个粒度上的流图转化为新粒度上的用于构成完整流图的基本构件;若Markov性质在新粒度上不成立,则流图可被转化为新粒度上的与流图无关的结构;若新粒度上等价类中的每个成员皆满足Markov性质,则流图在新粒度上保持不变.流感病人信息系统在不同粒度上的具体分析进一步验证了理论结果.这些结论有助于理解和刻画知识与粒度之间的关系,为模拟人类学习和思维奠定基础。

摘要： 本文介绍了等价类与边界值分析两种黑盒测试技术在航空发动机控制软件测试中的应用.采用等价类和边界值分析降低了测试用例之间的冗余.设计用例过程中将等价类和边界值分析获取的输入数据进行适当合并,能进一步减少测试用例数量,降低测试成本.

摘要： 从信息论的角度分析目前属性约简算法的研究成果,并指出它们关于冗余处理显得不够完善;然后利用条件属性间相对独立性特点,划分出等价类,并以此为基础提出一种基于粗糙等价类的属性约简算法.最后对顾客评价表中部分数据进行了实例分析,以此表明该算法能够在保留原始有用数据的基础上有效减少冗余,减小误差,得到良好的效果.

摘要： 本文基于多值逻辑函数的结构理论,研究了有限领域中线性内动机的等价类,首次证明了几种线性内动机的等价类.

摘要： 现有的模糊粗糙集模型过于抽象，对现实问题的解决没有太大的实际意义。而现有的粗糙模糊集模型又对于动态的数据处理能力较差。本文提出一种新型的粗糙模糊集模型，它更好的融合了粗糙集和模糊集对数据处理方面的优点，对于问题的解决有更大的现实意义。其截集可以更好的对数据在等价类间的分布进行分析，在决策的实现中有重要的作用。

摘要： 用粗糙集理论智能数据分析工具,对从诊断实例数据库中的诊断知识挖掘、基于诊断实例数据资源的神经网络模式识别实现方式进行了探讨.强调了数据资源中诊断知识蕴涵的必要性.建立了充分利用数据库中存储的故障实例知识资源的诊断智能知识获取和机器学习模型.该模型利用粗糙集理论的等价类概念实现诊断知识获取,等价类与所获取规则之间的映射关系作为神经网络训练的样本集.该机器学习模型的协调应用有助于逐步提高诊断系统的机器智能.

摘要： 传统的数据挖掘技术如分类、聚类、关联和异常点发现等技术与OLAP技术的结合通常采用的方法是分类、聚类、关联和异常点发现的结果即为任务的终点和目标.然而事实上,在实际需求中用户不仅仅需要分类、聚类等数据挖掘的结果,还进一步希望此结果能与OLAP分析过程紧密结合,让数据挖掘的结果为OLAP数据分析过程服务.在这种情况下,数据挖掘的结果本身并非最终结果,如何将挖掘结果进一步用于OLAP分析才是用户关注的焦点.以聚类挖掘为例,提出了一种在OLAP分析中保持聚类挖掘结果的方法.

摘要： 传统的数据挖掘技术如分类、聚类、关联和异常点发现等技术与OLAP技术的结合通常采用的方法是分类、聚类、关联和异常点发现的结果即为任务的终点和目标.然而事实上,在实际需求中用户不仅仅需要分类、聚类等数据挖掘的结果,还进一步希望此结果能与OLAP分析过程紧密结合,让数据挖掘的结果为OLAP数据分析过程服务.在这种情况下,数据挖掘的结果本身并非最终结果,如何将挖掘结果进一步用于OLAP分析才是用户关注的焦点.以聚类挖掘为例,提出了一种在OLAP分析中保持聚类挖掘结果的方法.

摘要： 传统的数据挖掘技术如分类、聚类、关联和异常点发现等技术与OLAP技术的结合通常采用的方法是分类、聚类、关联和异常点发现的结果即为任务的终点和目标.然而事实上,在实际需求中用户不仅仅需要分类、聚类等数据挖掘的结果,还进一步希望此结果能与OLAP分析过程紧密结合,让数据挖掘的结果为OLAP数据分析过程服务.在这种情况下,数据挖掘的结果本身并非最终结果,如何将挖掘结果进一步用于OLAP分析才是用户关注的焦点.以聚类挖掘为例,提出了一种在OLAP分析中保持聚类挖掘结果的方法.

摘要： IP分类算法是应用在高性能路由器中的一种重要算法,研究IP分类算法对于提高路由器综合性能具有重要意义.基于无冲突哈希函数和AQT算法提出了一种新的IP分类算法NCHAQT(Non-Collision Hash AQT).NCHAQT解决了AQT算法只能应用于二维的情况,使AQT可以应用于五维分类,增强了它的可扩展性.理论分析与仿真实验表明,NCHAQT在时间性能上算法优于经典算法Modular,是一个综合性能较高的包分类算法.

摘要： 本发明实施例提供一种基于边界接口等价类的域内源地址验证方法及装置，该方法包括：根据边界路由器转发表生成子网入接口的ACL验证表，转发表中目的地址和下一跳接口分别为ACL验证表中源地址和入接口；边界路由器若接收到来自其他路由器的边界接口信息报文，则回复本地的边界接口信息，每个边界路由器利用收到的边界接口信息在本地分布式的生成边界接口等价类；边界路由器将本地的ACL验证表发送给接口等价类的其他接口；边界路由器将接收到的ACL验证表中的入接口更换为本地接口后，生成本地子网入接口的ACL验证表，用于源地址验证。该方法有效避免假阳性判断，支持一般化网络拓扑，支持任意路由架构，ACL验证表能够自适应更新。

摘要： 库函数等价性的灵活表示被包括在图像图形实现API中以为图形节点开发人员提供一种用于识别可在异构设备上执行以达到足够等价结果的函数的机制。图像图形执行器可采用通过图像图形实现API定义的等价类对象或函数来并行地向异构硬件资源调度工作子任务以达到更大实现效率。

摘要： 本发明公开了基于Storm的马尔可夫等价类模型分布式学习方法。包括以下步骤：步骤1，使用Storm框架创建集群的计算节点；步骤2，初始化节点创建初始马尔可夫等价类状态，并生成状态图元组；步骤3，搜索节点计算当前状态图元组的所有合法修改操作符，并应用于当前状态图元组上；步骤4，评分节点使用最小描述长度准则计算模型对数据集的拟合度评分；步骤5，输出节点判定状态图元组是否达到局部最优，最终得到最匹配网络流量数据的马尔可夫等价类模型。本发明在入侵检测系统的分类器模型训练问题上，充分利用了分布式存储给计算过程带来的加速优势，提高了入侵检测系统对网络流量数据的实时处理能力。

摘要： 本发明涉及软件测试技术领域，特别涉及一种依据等价类设计软件测试用例的方法。本发明的方法是先建立等价类划分的标准，然后对输入条件进行等价类划分以确定有效等价类和无效等价类；根据前述划分建立等价类表，并依据等价类表设计测试用例并最后输出测试用例。本发明提高了测试用例设计编写的质量和测试效率；可以用于软件测试用例的设计编写。

摘要： 本发明是一种实时Java虚拟机中基于等价类的对象内存状态的记录跟踪方法。本发明方法对Java虚拟机上运行的每个方法，将方法中的所有等价类都记录在一个等价类链表中，方法内每一个对象都将包含在某一等价类中，表示内存信息的内存对象也包含在等价类中；链表中每个等价类的结构包括等价类ID、内存等价类Tag、对象集合、对象成员变量和等价类内存状态，内存等价类Tag标识等价类是否为内存信息等价类，等价类内存状态存储等价类所在的内存区域；利用等价类链表进行对象内存状态跟踪。本发明可以对程序中所有对象的所有可能的内存状态进行记录，为实时虚拟机的后续优化工作做准备，比如对象引用检查的消除等，从而提高了实时性能。

摘要： 本发明公开一种基于等价类的重复任务过程发现方法，通过扩展事件次序关系定义，提出等价类划分同一任务子集的判定定理，在预处理阶段，通过把具有正确依赖次序关系的同名事件划分为同一任务等价类子集，在处理中阶段采用短循环过程发现算法生成WF‑net模型，在处理后阶段对不同的同一任务子集重命名，以达到消除重复任务的目标。其首先读取标准的业务过程XES文件，采用次序依赖关系定义和判定定理检测重复任务，输出采用WF‑net表示的业务过程模型。该方法具有解决较高的处理包含短循环结构、多前驱后继和重复任务过程发现问题的能力，且该方法能保证挖掘结果是正确合理的。

摘要： 本发明适用软件领域，提供了一种基于等价类的数据库内核查询优化方法，所述方法包括：在查询语句进入子查询优化器之后，使用函数处理sql语句中关键词from之后以及关键词where之前的描述：处理显式连接的嵌套树结构或者一个没有指定连接方式的链表，提取表信息，获取表对象，初始化其包含的Col和Eclass位变量，填充链表RELS；处理sql语句中on之后和where之后的限制条件链表quals，依据Eclass位变量对限制条件进行传递；进入枚举器，依据Eclass位变量扩大计划搜索空间，枚举出更多的等价计划，进入代价计算器计算代价；获取最小代价的计划作为最终的执行计划，执行计划被编译成执行树，被传送到执行器中执行。本发明具有性能高的优点。

摘要： 本发明实施例提供一种基于边界接口等价类的域内源地址验证方法及装置，该方法包括：根据边界路由器转发表生成子网入接口的ACL验证表，转发表中目的地址和下一跳接口分别为ACL验证表中源地址和入接口；边界路由器若接收到来自其他路由器的边界接口信息报文，则回复本地的边界接口信息，每个边界路由器利用收到的边界接口信息在本地分布式的生成边界接口等价类；边界路由器将本地的ACL验证表发送给接口等价类的其他接口；边界路由器将接收到的ACL验证表中的入接口更换为本地接口后，生成本地子网入接口的ACL验证表，用于源地址验证。该方法有效避免假阳性判断，支持一般化网络拓扑，支持任意路由架构，ACL验证表能够自适应更新。

摘要： 一种基于等价类代表元索引和存储的拉丁方搜索引擎。包括：用户交互模块、语法解析模块、等价类代表元计算模块、数据索引模块、数据映射模块和数据存储模块。本发明设计了三种索引结合的索引方式来响应用户的不同查询需求；设计的等价类代表元的计算方法(PLS)能快速地计算代表元，从而提高搜索引擎的响应速度，这种计算方法较Nauty也更便于理解，PLS计算出的等价类代表元拥有相同的前缀和相同的元素组合，这种数据特点可以在很大程度上提高压缩率；设计的基于等价类的树状存储结构(LS‑tree)能有效地缓解拉丁方数量的指数爆炸带来的存储压力，也避免了数据的重复存储，在时间和空间上都有很大收益，适用于在线搜索引擎。

摘要： 一种基于等价类分析的基于自动化要求的测试用例生成的系统包括：控制处理器；数据存储器，其包含文本设计要求；文本转换器单元，其被结构化成将文本设计要求转换为机器可读版本的设计要求；要求划分单元，其被构造为将机器可读设计要求划分为一组或多组相关设计要求；等价类划分单元，其被构造为将机器可读设计要求和输入/输出变量处理成一组等价类；等价类分析器单元，其被结构化成分析一组等价类以生成等价类测试并识别未被涵盖的输入空间；边界类分析器单元，其被结构化成识别等价类的边界并生成边界值测试和鲁棒性测试。还公开了一种在系统上可实现的基于等价类分析的基于自动化要求的测试用例生成的方法，以及非暂时性计算机可读介质。