基于事件关系保障识别质量的自适应分析方法
目前自适应软件正在为众多领域系统提供着对运行环境的适应能力.如何建立一种能够保障识别质量的自适应分析方法,使之可从运行环境中快速且准确地识别出异常事件,是确保自适应软件长期稳定运行所必须考虑的研究问题之一.当前运行环境的不确定性给该问题的攻关带来两方面的挑战:其一,现有分析方法一般通过预先建立环境状态与事件之间的映射关系来识别事件.但在系统运行之前,已无法仅凭经验确定环境状态并建立全面且正确的映射关系.仅依赖映射关系建立分析方法的设计思路已无法保障识别的准确性.其二,不确定环境何时会发生何种事件已变得不可预期.如果采用现有设计思路,定期地获取环境状态再进行事件识别,则无法保障识别效率.然而,目前却缺乏应对这些紧迫挑战的相关工作,因此提出了一种基于事件关系保障识别质量的自适应分析方法(self-adaptation analysis method for recognition quality assurance using event relationships,简称SAFER).SAFER采用序列模式挖掘算法、模糊故障树与贝叶斯网络等技术抽取并建模事件因果关系,并基于该类关系与映射关系通过贝叶斯网络的正向推理能力共同识别事件,与传统的仅依赖映射关系的识别方法相比可保证识别的准确性;基于贝叶斯网络的反向推理能力,确定易引发事件的精英感知对象,并动态调整获取精英感知对象状态数据的采样周期,以便于在事件发生后尽快获得相关环境状态,从而保障识别效率.实验结果表明,在自适应软件实际运行过程中,SAFER可实现对事件的识别并保障识别准确性与识别效率,为自适应软件稳定运行提供了有效支持.
自适应软件、质量保障、自适应分析方法、事件识别、贝叶斯网络
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;陕西省自然科学基础研究计划
2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共21页
1978-1998
