基于项重写技术的机器发现逻辑

机器学习与机器发现的研究需要借鉴机器定理证明技术的成果和现代科学哲学的方法论.遵循这两个观点,本文扩展了基于项重写规则法的机器定理证明技术,使之能解决某些有关机器发现的问题.在此基础上给出了Lakatos 发现方法论的一个形式系统,并建立了实现Lakatos方法的算法.     

复制受限的环境演算中模态逻辑的内涵性

环境演算(MA)的模态逻辑AL进行了研究．在考虑了复制操作和限制操作的情况下，提出了逻辑等价的协归纳操作描述，并利用协归纳关系与进程结构同余关系进行比较，证明了若对MA加上约束条件得到子集MAIF^syn，此时逻辑等价(=L)与结构同余关系是等价的，即AL在MAIF^syn中是内涵的．同时发现由于复制操作的存在，AL的内涵性受到了影响，使得AL的区分能力被削弱，但通过对复制公式的构造验证了AL的表达能力．     

多元χ演算运行时错误的不可判定性

针对多元χ演算运行时刻通信安全的判定性问题进行了研究．通过从Lazyλ项到χ项的编码，将判定一个Lazyλ项是否有范式的问题归约为进程是否有通信错误的问题．证明了在多元χ演算中，通讯错误也是不可判定的．结论说明不存在算法直接来检测进程的通信安全性，而只有通过其他间接的手段(如构造类型系统)才能部分达到预防运行时错误的目的．     

利用Pi演算实现对服务交互流程的设计

Pi演算作为一种移动进程代数,可用于分析和设计并行的分布式业务流程。基于Pi演算实现对跨组织服务交互流程的结构与形式化模型设计,主要包括基本服务交互流程和动态交互流程两部分。前者通过Pi演算基本的形式化语义构建交互模型并实现模型描述;后者利用Pi演算的通道移动性,即以名字的传递作为交互信息传递方式来实现对动态交互流程的分析与设计。     

控制网络的确定性延迟演算理论研究

控制网络的服务质量参数,尤其是数据传输的延迟界限,对控制系统的分析和设计尤为重要.网络演算技术能够确定性的建立网络服务质量参数与网络资源之间的映射关系.针对控制网络的特殊性,拓展了网络演算理论,并结合常用的拓扑结构以及调度策略推导出了控制网络服务质量研究中必需的网络演算理论.     

移动通信低时延高可靠业务资源预留算法研究

国际标准化组织3GPP已明确5G移动通信系统增强移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（uRLLC）和大规模机器类型通信（mMTC）三大应用场景。其中uRLLC业务是一种以超低时延、超高可靠性传输数据的业务,eMBB业务则对数据传输速率和吞吐量有明确要求。在系统资源有限的情况下,uRLLC业务和eMBB业务复用时如何保障各自业务的服务质量（QoS）已成为5G移动通信系统多业务场景系统资源分配的核心问题之一。对传统资源预留算法进行对比分析,针对多类型业务场景创新性地提出一种突发业务与随机业务并存的多占比动态资源预留与抢占机制,在保障uRLLC多种业务的超低时延和超高可靠要求的基础上,尽可能提升eMBB业务的吞吐率。经随机网络理论分析,优化设定uRLLC资源动态预留门限和资源抢占门限。仿真分析表明,所提方法在保障uRLLC多种业务的QoS基础上,有效提高了eMBB业务的吞吐量并最高可降低350 ms业务时延。     

Lawson紧的代数L-domain递归方程的逻辑形式

本文的目的是为Lawson紧的代数L-domain递归方程及其解提供一种逻辑刻画。基于N-序列演算上的子系统关系,证明了N-序列演算之集是定向完备的,并在这一定向完备偏序集上引入了三种连续构造算子：提升,联结和以及分离和。从而求解domain结构递归方程的问题可归结为如何构建连续映射的不动点。     

CCSDS分包遥控协议分析

空间数据系统委员会（CCSDS,Consultative Committee for Space Data System）所发布的标准在窄间数据通信领域起着极其重要的作用,很多标准已经转化为ISO国际标准。分包遥控（TC）协议主要用于地面对航天器的控制,其安全性和准确性对航天器至关重要。着重对TC协议进行通信进程演算（CCS）,通过演算没有发现协议中有死锁与活锁等问题,为今后CCSDS协议（如PSLS）的开发提供了有效的分析方法。     

基于LFSN自相似流量模型的随机突发边界分析

基于线形分形稳定噪声(LFSN)的网络业务流模型可以很好地描述流量的自相似和重尾特性,对这种模型的随机突发边界进行理论推导,得出较现有文献更为普遍的结论,尤其是其随机上界更为精确,因此在随机网络演算分析中有着重要意义.同时基于对一般LFSN过程的快速模拟,设计了一种独特的实验方法,得到突发边界随机分布的估计值,验证了理论推导的正确性.     

基于随机网络演算的车联网边缘计算多跳任务卸载性能分析

车联网(IoV)边缘计算通过在网络边缘部署计算资源，可为车载用户提供低时延服务。该文通过随机网络演算(SNC)矩母函数(MGF)法分析车联网移动边缘计算的时延和数据积压性能。首先，分别对车辆高优先级和低优先级业务到达过程、单跳毫米波通信服务过程和边缘计算服务过程进行数学建模；其次，由服务级联定理获得不同优先级业务在多跳网络中的服务过程及其矩母函数表达式；接着，推导了车辆边缘网络不同优先级业务毫米波多跳通信任务卸载的时延和数据积压概率边界闭式解；最后通过蒙特卡罗仿真验证闭式解的准确性。