基于模型诊断.doc

1、 I 厦门大学 软件学院 本科毕业设计（论文）答辩工作安排 一、 论文完成时间 1、 学生应在 2007 年 5 月 28 日（周一） 前，将： (1)、毕业设计（论文）初稿；（ 2）、毕业论文任务书（需有指导教师的签名和学生本人的签名 ，在校外实习的需同时有校外指导教师的签字 ）、分阶段进度安排；交指导教师。学生提交给指导教师的论文初稿在格式上应严格按照学校的要求执行（见附件），论文请按照“封面、中文摘要（ 400 字）、中文关键词（ 35 个 ）、英文摘要（ 400 字）、英文关键词（ 35 个 ）、 中文 目录、 英文目录、 第一章、第二章、 、第 N 章、致谢 、参考文献、附录”的次序

2、进行排列，可以按照以下方式安排章节：第一章为“引言”；第二章介绍 系统的总体设计； 第三章介绍 系统的详细设计； 第四章给出 系统的实现（运行）结果；第五章为“结束语”。 2、 指导教师对学生的论文应进行认真的修改，包括论文内容和论文格式，特别是论文格式，应严格按照学校的要求执行。同时填写：教师分阶段指导记录、论文评语（包括指导教师评定的成绩和指导教师签名，见附件 1）。 3、 学生必须在 2007 年 6 月 4 日（周 一 ）上午 11： 30 前 ，将论文的正式稿以及 开题报告、 毕业论文任务书、分阶段进度安排、 教 师分阶段指导记录、论文评语 等 （需装订，装订 的次序为论文 正式稿

3、、开题报告、 毕业论文任务书、分阶段进度安排、教 师分阶段指导记录、论文评语， 见附件，装订方式同硕士 学位 论文，装订地点在学校图书馆） 1 份， 交学院罗斌老师（实验楼 203 房间， Tel： 2580499） 。 II 二、 论文评阅时间 学院将安排有关教师对学生的论文进行评阅，评阅教师认真填写评阅意见，并给出评阅成绩。评阅教师在 2007 年 6 月 11 日（周一） 将评阅意见和评阅成绩上交学院罗斌老师 。评阅教师 和被评阅的学生论文名单在2007 年 6 月 5 日（周 二 ）给出。 三、 论文答 辩时间 1、 小组答辩 2007 年 6 月 12 日（周二）全天 （上午 8：

4、00-11： 30，下午 2： 30-5：30）， 191 名参加答辩的学生分为 6 个小组进行小组答辩，具体名单和答辩地点另行公布。 2、 学院公开答辩 2007 年 6 月 14 日（周四）全天 （上午 8： 30-11： 30，下午 2： 30-5：30），各小组评优的学生 （占总人数的 15%， 大约 23 人）将 参加学院 组织的 公开答辩，具体名单 和答辩地点另行公布。 3、 答辩要求 每位学生的论文答辩时间为 15 分钟，其中 10 分钟为学生报告时间（包括软件或硬件系统的演示 时间 ）， 5 分钟为答辩小 组教师提问时间。 参加答辩的每位同学在答辩前需做好充分的准备，将答辩报告

5、用的PowerPoint 和答辩时演示的软件系统预先装到答辩会场的计算机中，有关软件系统安装问题请与各答辩小组的秘书联系。原则上，每位同学都需要III 演示自己开发的软（硬）件系统。 在校外进行实习的同学，如果确实无法将开发的软件带回学校进行演示，可采用截屏、拍照、摄像等方式，将自己所做的工作在答辩过程中展示出来，否则要影响答辩成绩。 四、 毕业设计（论文）成绩评定 每位同学的毕业设计（论文）成绩由 四部分构成： 1、 导师评定的成绩 15% 2、 评阅教师评定的成绩 15% 3、 软（硬）件系统演示成绩 30% 4、 答辩成绩 40% 各部分成绩按照百分制进行打分，最后按照以上比例计算出总评

6、成绩，并折算为五级计分（优秀： 90-100 分；良好： 80-89 分；中： 70-79 分；及格： 60-69 分；不及格： 0-59 分）。 各小组评定本组成绩时，优秀的比例不得超过本组学生数的 15%，并于 2007 年 6 月 13 日（周三）上午 11： 30 前 将小组评定成绩上报学院罗 斌老师处。 软件学院 2007 年 5 月 15 日 IV 本科毕业论文 (科研训练、毕业设计 ) 题 目： XXXXXXXXXXXXX 姓 名： XXX 学 院：软件学院 系： 专 业：软件工程 年 级： 2003 级 学 号： XXX 指导教师（校内）： XXX 职称： XXX 指导教师（校

7、外）： XXX 职称： XXX 2007 年 6 月 X 日 V 摘 要 基于模型诊断是近年来兴起的一项新的诊断技术，它克服了传统诊断技术的一些缺陷，因而能获得更好的效果。但是在目前已有的诊断系统中，一般都默认其有完备而可靠的模型，这在实际中却常常无法实现，因而造成诊断理论与现实过程的脱节。 本文在目前已知的对待诊断设备的可靠描述之外，提出了可加入一部分假设性信息作为对无法完备模型的补充，并且这些假设采用了从规范缺省理论中的规则转化而成的公式形式。这些假设将加入到可以肯定为真的对待诊断设备的已知可靠描述中，形成对设备的新描述，并在新描述的基础上进行推断得出诊 断结果。这样做的目的在于希望加上可

8、修正的假设后，能缩小最终的诊断结果空间。 本文进一步给出了在加入这些假设后诊断系统的相关基本概念，包括含缺省约束的基于模型诊断、最小诊断、部分诊断、中心诊断、蕴含、蕴含式及本原蕴含等等。在此基础上，对于新提出的含缺省约束的基于模型诊断给出了描述诊断空间的不同方法，即分别用最小诊断和中心诊断的方法来刻画新系统的诊断空间。本文同时指出，在含缺省约束的基于模型诊断系统中，最小诊断的错误部件集的超集仍旧构成诊断的充要条件是该系统的所有冲突均为正冲突。 另外，本文还给出了对于含缺省约 束的最小诊断和中心诊断的刻画方法，其中还包括两种刻画含缺省约束的中心诊断的方法及其比较。这两种方法提出了含缺省约束的中心

9、诊断与缺省本原蕴含 /蕴含式的直接关系，并指出了这种刻画即为含缺省约束的基于一致性中心诊断和中心溯因诊断刻画的一般化情形，从而将理论与实现联系了起来。 关键词 ： 含缺省假设的诊断问题；基于模型的中心诊断；缺省本原蕴含/蕴含式 VI Abstract Model-based diagnosis was a rising technology for diagnosis in recent years. It covered some disadvantages of the traditional diagnosis and gets better results. But a complet

10、e and sound model was considered as default in model-based diagnosis systems, and such a criteria was often difficult to reach in practice, which disconnected the diagnosis theory and reality. This paper added some assumptions into the sound descriptions of the device to be diagnosed as a supplement

11、 of the incomplete model, and all the assumptions were described by formulae transformed from default rules of normal default theory. These assumptions with the sound descriptions of the device that were sure to be true formed a new description of the device to be diagnosed. The diagnosis was conclu

12、ded from the new descriptions. The aim of such a practice is to shrink the diagnosis result set by adding the assumptions. The basic concepts of the diagnosis system with some new assumptions were also listed including model-based diagnosis with default assumptions, minimal diagnosis, partial diagno

13、sis, kernel diagnosis, implicant, implicate and prime implicant, etc. And the paper showed different methods to characterize the new diagnosis system which were minimal diagnosis and kernel diagnosis respectively. The paper also indicated that in model-based diagnosis with default constraints the su

14、perset of the wrong components in minimal diagnosis was still a diagnosis if and only if the conflicts of the system were positive. And this paper also characterized the minimal diagnosis and kernel VII diagnosis, including two methods for kernel diagnosis and their compare. The methods showed of th

15、e straight link between model-based diagnosis and the prime implicants / implicates in this assumption-added model-based diagnosis system. In the end, this paper indicates that the link is the generalization of kernel consistency-based diagnosis and kernel abductive diagnosis, which connects the the

16、ory with implementing. Key words: diagnosis problem containing default constraints; model-based kernel diagnosis; prime implicant/implicates. 8 目录 第一章 基于模型的诊断方法 . 12 1.1 基于模型诊断的基本思想 . 12 1.2 与其它传统诊断方法的比较 . 13 1.2.1 与 Diagnostics 方法的比较 . 13 1.2.2 与建立故障字典诊断方法的比较 . 13 1.2.3 与基于规则系统方法的比较 . 13 1.2.4 与判定树

17、方法的比较 . 14 1.3 基于模型诊断的基本过程 . 14 1.4 基于模型诊断的基本方法 . 14 1.4.1 基于一致性的诊断 . 14 1.4.2 溯因诊断 . 17 1.5 基于模型诊断方法之间的比较 . 18 1.6 基于模型诊断方法的缺陷以及目前已有的改进 . 19 1.6.1 模型常常无法完备 . 19 1.6.2 诊断空间常常过大 . 20 1.6.3 诊断效率不高 . 25 1.7 本文的主要工作 . 25 第二章 含缺省约束的基于模型诊断 . 27 2.1 缺省逻辑 . 27 2.2 含缺省假设的诊断问题 . 29 2.3 含缺省假设的最小诊断 . 30 第三章 刻画含

18、缺省约束的基于模型诊断 . 33 3.1 用最小诊断刻画含缺省约束的基于模型诊断 . 33 3.2 用中心诊断刻画含缺省约束的基于模型诊断 . 37 3.3 刻画含缺省约束的基于模型中心诊断 . 39 3.4 举例 . 43 9 第四章 总结 . 44 致谢 . 45 参考文献 . 46 附录 . 457 10 Contents Chapter 1 Model-based Diagnosis . 12 1.1 The Basic Principles of Model-Based Diagnosis. 12 1.2 Compared with Other Diagnosis. 13 1.2.1

19、 Diagnostics. 13 1.2.2 Fault Dictionary . 13 1.2.3 Rule Systems. 13 1.2.4 Decision Tree . 14 1.3 Process of Model-Based Diagnosis . 14 1.4 Basic Method of Process of Model-Based Diagnosis . 14 1.4.1 Consistency-based Diagnosis. 14 1.4.2 Abductive Diagnosis . 17 1.5 Comparison Between Model-Based Dia

20、gnosises . 18 1.6 Defects and Improvements of Model-Based Diagnosis. 19 1.6.1 No Complete Models . 19 1.6.2 Too Many Results . 20 1.6.3 Low Efficiency. 25 1.7 Main Improvements . 25 Chapter 2 Model-based Diagnosis with Default Constraints. 27 2.1 Default Logic . 27 2.2 Model-based Diagnosis with Def

21、ault Constraints . 29 2.3 Minimal Diagnosis with Default Constraints . 30 Chapter 3 Characterizing Model-based Diagnosis with Default Constraints . 33 3.1 Characterizing with Minimal Diagnosis . 33 3.2 Characterizing with Kernel Diagnosis . 37 3.3 Characterizing Kernel Diagnosis with Default Constraints . 394