欧阳丹彤
基于模型的诊断、定理机器证明、自动推理
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- 姓名:欧阳丹彤
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- 担任导师情况:
- 学位:
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学术头衔:
博士生导师
- 职称:-
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学科领域:
计算机科学技术
- 研究兴趣:基于模型的诊断、定理机器证明、自动推理
欧阳丹彤,女,满族,1968年10月4日出生于吉林省长春市。分别在1990年、1993年、1998年于吉林大学计算机科学系获得学士、硕士和博士学位,2001年博士后出站,同年被破格评为教授,2003年被评为博士生导师。现为吉林大学计算机科学与技术学院智能规划与自动推理教研室主任,中国计算机学会理论计算机科学专业委员会委员。
主讲过多门次的本科生课程和研究生课程,其中专业基础课程“离散数学”2004年被评为国家级精品课程。
主要研究方向为:基于模型的诊断、定理机器证明、自动推理。多年来,作为骨干参加完成或独立完成了国家级与省部级项目14项,获省教委科技进步一等奖1项。作为项目负责人完成国家自然科学基金项目1项(被基金委评优)、教育部项目2项、中国博士后科学基金项目1项;01至04年作为课题责任人承担863重大应用示范项目2项;04年承担国家自然科学基金重大项目1项;正在独立承担教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目1项。在国内外核心刊物上发表论文40余篇,00年获全国博士后优秀论文一等奖。
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欧阳丹彤, 赵相福
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-1年11月30日
在基于模型诊断中,一般使用冲突集的所有极小碰集来表达诊断结果。本文提出一种利用与元素相关联的冲突集个数来计算碰集的新方法,并结合带有终止节点的集合枚举树SE-tree形式化地表达计算过程,来逐步地生成所有的极小碰集。由于在Setree中添加了终止节点,因而能够较大地提高搜索的效率。
基于模型诊断,, 冲突集,, 极小碰集,, 集合枚举树
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欧阳丹彤, 姜云飞
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-1年11月30日
虽然对基于模型的诊断存在一系列不同的逻辑定义,但值得庆幸的是存在一个统一的抽象定义,它概括了以往的不同定义。本文在该定义基础上提出了基于模型的中心诊断的概念。通过刻划基于模型的中心诊断过程,论证了基于模型的中心诊断与本原蕴含/蕴含式的直接关系,从而将本文的理论结果与ATMS这类算法联系起来。本文进一步指出,对基于一致性中心诊断的刻划仅仅是本文所给出的刻划的一个特殊情形。
基于模型的诊断,, 基于模型的中心诊断,, 本原蕴含/, 蕴含式.,
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欧阳丹彤, 姜云飞
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-1年11月30日
本文给出了基于一致性的最小正常诊断的概念,并将它与基于一致性的最小反常诊断加以区别。我们证明了:若将系统描述限制在故障理论或在故障理论中扩展有限的正常行为知识,那么使用最小正常诊断能够刻划基于一致性的诊断空间,即最小正常诊断假设成立。我们指出:使用最小正常诊断可以缩小只针对正常行为模型的最小反常诊断所产生的诊断空间,帮助我们找到真正的故障。文中最后还指出了最小正常诊断所适合的诊断任务及诊断领域。
基于模型的诊断,, 故障模型,, 冲突.,
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欧阳丹彤, 姜云飞
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-1年11月30日
摘要本文对溯因诊断的过程和中心溯因诊断的过程进行了刻划。将求中心溯因诊断的过程清晰地分为与领域有关的冲突识别及与领域无关的候选产生两大步骤。不仅指出了基于一致性的中心诊断与中心溯因诊断之间的关系,而且论证了中心溯因诊断与本原蕴含/蕴含式的直接关系。显示出基于一致性的中心诊断空间和中心溯因诊断空间不仅可同时计算,而且可用ATMS这类算法来计算,从而将我们的理论结果与实现联系起来。
溯因诊断,, 中心溯因诊断,, 本原蕴含/, 蕴含式.,
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欧阳丹彤, , 才殿波, 李占山
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-1年11月30日
基于模型的诊断是一项新型的智能推理技术,它可克服传统诊断方法的缺点。分层诊断是减少基于模型诊断计算复杂性的重要方法。以往的分层诊断方法局限于使用单一、固定的分层描述,而同一个分层描述有时能提高诊断的效率,但有时会与非分层诊断效率相同。本文通过使用相应结构抽象树重新安排各层给定的分层描述来创建一个新的分层描述,提出一项新的动态分层诊断技术来提高诊断效率。
基于模型的诊断, 基于一致性诊断, 分层诊断, 结构抽象
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欧阳丹彤, 姜云飞
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-1年11月30日
摘要许多学者将因果关系这一概念应用于基于模型的诊断领域。然而,他们的研究只局限于简单因果理论。文中提出的扩展的因果理论包容了更多的信息。文中指出:扩展的因果理论的诊断空间小于等于相应简单因果理论的诊断空间。文中还将扩展的因果理论用于测试领域,证明了:对于封闭的扩展的因果理论,溯因鉴别诊断等于基于一致性鉴别诊断。这一结果可应用于测试选择的策略。
简单因果理论,, 扩展的因果理论,, 基于模型的诊断,, 测试,, 鉴别诊断.,
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欧阳丹彤, 姜云飞
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-1年11月30日
最近,许多学者意识到了将因果关系这一概念应用于基于模型的诊断领域的重要性。然而,他们的研究只局限于简单因果理论。本文提出的广义因果理论包容了更多的信息。本文指出:广义因果理论的诊断空间小于等于相应简单因果理论的诊断空间。文中给出了当待诊断系统的模型为广义因果理论时的基于模型的诊断、基于模型的中心诊断等概念,论证了基于模型的中心诊断与本原蕴含/蕴含式的直接关系,从而将本文的理论结果与实现联系起来。本文进一步指出,对广义因果理论的基于一致性中心诊断和中心溯因诊断的刻划仅仅是本文所给出的刻划的两个特殊情形.
广义因果理论,, 基于模型的中心诊断,, 本原蕴含/, 蕴含式.,
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【期刊论文】SIMPLIFYING STRUCTURES OF BAYESIAN NETWORKS
欧阳丹彤, Xuchu Dong, Dantong Ouyang, Xiaochun Cheng
,-0001,():
-1年11月30日
Variable elimination algorithm was proposed for inference using Bayesian networks. In this paper, we explore further on simplifying structures of Bayesian networks to reduce computational complexity. We propose the concepts of omissible node and replaceable node, and prove that we could delete the omissible nodes and replace replaceable nodes and their ancestors without affecting inference results using Bayesian networks. In many cases, the network can be simplified by our proposed methods, and therefore, the computational efficiency could be improved in average.
Bayesian networks,, variable elimination algorithm,, omissible node,, replaceable node.,
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【期刊论文】Kernel model-based diagnosis*
欧阳丹彤, OUYANG Dantong *, *
,-0001,():
-1年11月30日
The methods for computing the kernel consistency-based diagnoses and the kernel abductive diagnoses are only suited for the situation when part of the fault behavioral modes of the components are known. The characterization of the kernel model-based diagnosis based on the general causal theory is proposed, which can breakthrough the limitation of the above methods when all behavioral modes of each component are known. Using this method, when observation subsets deduced logically are respectively assigned to be empty or the whole observation set, the kernel consistency-based diagnoses and the kernel abductive diagnoses can deal with all situations. The direct relationship between this diagnostic procedure and the prime implicants/implicates is proved, which links theoretical result with implementation.
model-based diagnosis,, general causal theory,, prime implicant/, implicate,, diagnostic space.,
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【期刊论文】Hierarchical Model-based Diagnosis
欧阳丹彤, OUYANG Dan-tong , , OUYANG Ji-hong, CHENG Xiao-chun
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-1年11月30日
Model-based diagnosis is a new intelligent diagnosis technique which can overcome the shortcomings of traditional diagnostic methods. Hierarchical diagnosis is an important method for reducing the complexity of model-based diagnosis. In this paper, hierarchical description of the device to be diagnosed is proposed and the relationships between different abstract levels are pointed out. The soundness of hierarchical diagnosis is also proved: a diagnosis at the abstract level has a corresponding diagnosis at the detailed level. Furthermore, the incompleteness of hierarchical diagnosis is pointed out: a diagnosis at the detailed level may not have a corresponding diagnosis at its abstract level.
Model-based diagnosis,, Consistency-based diagnosis,, Hierarchical diagnosis
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