摘要：为解决复杂场景下离散事件系统动态性高引起的分析困难问题,提出了一种基于着色Petri网的离散事件动态系统建模方法。该方法首先对系统进行信息流分析并建立UML模型,然后根据规则将UML模型映射为Petri网模型,再对Petri网模型进行分层并添加颜色集,建立系统的着色Petri网模型。在向着色Petri网模型转换时,首先将动态系统分解为顶层模型和子模型;然后定义不同的颜色集,用来表示系统运行过程中的指令和状态等信息,减少库所和变迁的使用量;接着对子模型的变迁加载守卫条件和时间戳,使模型能够处理系统的并发和顺序性问题;在此基础上为系统库所添加令牌,用于表示系统中流动的信息资源。CPN Tools测试输出的结果,验证了所提方法的有效性,同时也为系统的设计与优化提供了一定的参考。

摘要：“图”是人类感知世界的重要媒介,图感认知是大脑认知思维中平面图元与三维形体间形成有效转换的关键通道,但人脑在接受图形输入、完成认知处理并实现知识输出的过程是认知心理学和脑科学交叉学科。目前缺乏充分的研究方法和理论基础,因此针对图感认知过程不清晰及认知分析方法缺乏等问题,根据认知事件的脑电位相关性理论,以二维投影图和三维模型为图感认知对象,设计脑电认知测试实验并分析P300电位变化情况。结果表明:图感认知相关部位主要为大脑的前半部分左额叶位置;P300电位值可以用于反映大脑的图感认知程度,大脑对图像内容的接受能力越强,P300电位峰值越低。对比不同样本P300电位变化,可对图感认知过程进行分析,形成对图感认知能力的量化分析方法,提高图感认知内容对大脑的输入效率,对揭示图感输入和认知机理具有启示意义,并为图像交互深度应用反馈优化提供有效依据。