基于网络的可信软件大规模协同开发与演化

随着网络时代的来临,软件的开发模式、运行环境和提供方式发生了巨大变化.互联网作为一种开放的协同工作环境,其中孕育的大规模协同创作机理对软件开发和应用产生了深刻影响.如何将其与工业化可信软件生产相结合以提高软件生产效率和质量,是网络时代软件技术面临的新课题.本文提出汇聚群体智慧的可信软件开发新方法——群体化方法,该方法的核心是"群体协同、资源分享、运行监控、可信分析",支持创新软件作品向可信软件产品转化,支持软件的可信演化.提出一种基于证据的可信软件概念模型,将软件在开发阶段、分享阶段和应用阶段的基础数据作为软件的可信证据,并据此建立了软件演化过程模型;提出一种支持可信软件协同开发与演化的服务模型,支持软件创作与生产深度协同的可信软件社会化生产、开放有序的可信软件资源分享,以及基于海量数据分析的软件可信评估.最后以"十一五"国家高技术研究发展计划重点项目"高可信软件生产工具及集成环境"为背景,阐述了面向群体化方法的关键技术、开发环境和应用实践.     

复杂软件系统的成长性构造与适应性演化

随着信息网络技术的渗透性发展,复杂软件系统正在成为一种泛在的新型软件形态.此类软件系统通常由相当数量的局部自治的软件系统相互耦合关联而成,具有"系统之系统"、"信息—物理"融合系统和"社会—技术"交融系统的特点,表现出成员异质、边界开放、行为涌现、持续演化等一系列新的性质.这些特征打破了传统基于"还原论"思想的软件工程理论和技术所基于的基本假设,使其难以适用于复杂软件系统的构建.本文分析复杂软件系统的内涵、形成特征和基本性质,深入讨论复杂软件系统在构造和演化环节所面临的挑战,借鉴互联网以及生命系统、社会系统和经济系统等复杂系统的形成和演进模式,提出复杂软件系统的"成长性构造"和"适应性演化"法则,阐述这两条法则所涉及的主要科学问题和关键支撑技术.本文试图为复杂软件系统的构建和发展提供新的方法学和架构层面的支持.     

网构软件体系结构代数模型

由于网络化软件的规模和复杂程度的不断增加,设计可伸缩的软件体系结构,开发可演化的软件系统遇到了挑战．挑战之一是很难把软件模型与原系统说明区分开来,使得软件系统的可演化性受到限制．一个有效的途径是建立可范用软件体系结构的抽象模型,指导网构软件设计,从而提高软件模型的概括能力和可伸缩能力．本文提出一种网构软件体系结构代数模型,其中一个创新思想是把网构连接子解释成网构变量的运算．结合代数学方法和软件实现技术,定义了6种网构连接运算,所有运算是对连接子的代数抽象,因此软件体系结构的抽象表达能力得到了加强．为了展示提出代数模型的建模与分析辅助作用,介绍了一个基于代数模型的网构软件设计与演化的案例研究．     

一个网构软件可信实体模型及基于评估的信任度量

对于运行在开放、动态、难控的互联网环境的网构软件,其可信性保障与管理是一个重要课题．目前的研究多是基于信任网络思想的信任度量及演化模型,这种模型对于网构软件来说,在信任的来源、实体间信任关系的约束、信任传递参数的设置方面仍存在着不足．因此,本文引入可信计算中信任链模型的思想,提出了一个网构软件可信智能实体模型,并在此基础上构建了基于评估的信任度量方法．首先通过动态自省、显式自明和自主演化的机制保障了实体本身的可信,建立了信任的基点;并给出了形式化的描述及交互行为的动态监测;然后通过建立Bayes网络综合推荐信任并使用评估方法加以修正,以精确计算信任传递过程中的衰减参数,建立了信任链传递过程中的可信认证机制;最后通过实验验证了所提出方法的正确性．     

ABC:一种全生命周期软件体系结构建模方法

随着计算机硬件能力的快速增长和软件应用规模的不断扩大,软件的复杂性也在持续增长,并始终制约着软件开发效率和质量的有效提升.软件的结构复杂性,尤其是高层结构的复杂性,是软件复杂性的一种重要表现.如何实现对软件高层结构复杂性的有效控制,是当前开放、动态、难控的网络环境下大规模软件系统开发与演化所面临的主要问题.针对这个问题,我们将设计阶段高层结构复杂性的控制模型―软件体系结构模型―扩展到整个软件生命周期,提出了一种以体系结构为中心的软件开发方法―ABC.该方法将软件生命周期各阶段的核心制品与活动,统一到软件体系结构模型及对其连续迭代的细化、映射和转换,实现对软件高层结构复杂性的一致、灵活、系统化的建模和管理.本文旨在系统性地总结ABC方法在软件体系结构建模方面的成果,并重点介绍近几年在协同式特征建模、运行时体系结构生成、体系结构逆向恢复与建模等方面取得的新进展.     

基于复用的软件生产技术

软件复用是提高软件产品质量与软件生产效率的关键技术,在此,重点论述与软件复用及软件构件技术相关的系列问题：描述构件本质特征的构件模型、以领域工程为主要途径的构件获取技术、以构件库为核心的构件管理技术、以应用工程为途径的系统集成组装技术,以及以软件再工程为途径的软件演化技术等.最后,介绍将上述各软件生产技术进行有效集成的软件开发环境:青鸟软件生产线系统.     

基于反射式软件中间件的运行时软件体系结构

提出一种基于软件体系结构(SA)的软件维护与演化方法. 通过运行时软件体系结构(RSA), 系统的运行状态与行为以SA的形式展现, 且操纵该SA视图能导致运行系统进行相应改变, 这种因果关联通过反射式软件中间件实现. 作为一个准确、实时、语义丰富、可操作的SA视图, RSA视构件与连接子为“白盒”实体, 以精确、完整地描述运行系统. 同时, 通过扩展传统的SA描述语言, 以形式化描述RSA, 并使之具备继承设计阶段SA所富含语义的天然能力. 本方法在反射式J2EE应用服务器PKUAS中得到实现, 并通过性能测试考察了RSA对运行系统整体性能的影响.     

基于组织的网构软件程序设计语言及其实现

作为Internet环境下的一种新的软件形态,网构软件的自主性、协同性、适应性、演化性及柔性体系结构等特点对传统的程序设计模型、语言和支撑平台提出了一系列挑战．本文基于组织抽象和agent技术提出了支持网构软件构造的程序设计语言OragentL．首先,OragentL将软件agent作为网构软件中自主实体的抽象,并在这一层面设计和封装系统的自适应和自演化逻辑．其次,OragentL将组织、角色等组织抽象作为一级编程实体,提供了角色扮演、角色组合、角色演化、基于角色的交互、基于组织的自管理等机制为网构软件的动态性特点提供了显式的语言设施和机制支撑．我们设计了OragentL的语法和形式化操作语义,并开发了Oragentburg作为OragentL网构软件的运行时环境,支持0ragentL程序的开发、编译、部署和运行     

OPNET建模机制的研究

在目前的网络规划和设计中,网络仿真软件已成为科研和工程技术人员进行网络建模必备的研发工具.本文介绍了一个功能强大的网络建模和仿真工具OPNET,系统研究了OPNET的三层建模机制,即网络建模、节点建模和进程建模.描述了使用OPNET进行网络仿真研究的基本步骤.最后通过一个实例,论证了OPNET在具体网络规划和设计中的应用,为研究网络仿真技术及利用OPNET进行网络规划和设计提供了重要依据.     

复杂灾害系统风险综合评价的非线性信息动力学模型

自然灾害系统是一个极其复杂的巨系统,它的发生、演化都具有相当复杂的非线性特征.为了从系统演化的角度来研究复杂灾害系统风险综合评价问题,在建模的过程中引入非线性信息动力学模型——最大流原理,以反映复杂灾害系统风险等级的各个指标所构成的系统为研究对象,基于非平衡统计力学方法建立系统随机演化方程,通过给各指标赋予合理的权值使系统趋于稳定,从而实现对复杂灾害系统风险的综合评价.新模型揭示出复杂灾害系统风险耦合的形成模式和演化动力学规律,并结合自组织特征映射网络算法实现对该模型进行数值仿真模拟.最后应用该方法进行中国大陆31个省、直辖市和自治区复杂灾害系统风险综合评价,分析结果验证了该方法的有效性.     

设计模式指导的软件分簇方法

程序理解是一个从计算机程序中获取知识信息的过程,其主要目的是获取软件的各种有关知识以理解开发者的意图,从而支持针对现有或遗产软件系统进行软件评审、错误定位、反向工程、再工程、迁移、维护和复用等软件工程实践.本文提出一种设计模式指导的分簇方法,该方法采用程序中蕴涵的设计模式信息指导开源软件的分簇,运用"分而治之"的策略辅助程序开发者和维护人员快速、方便地理解代码.首先,采用设计模式检测技术从程序代码中抽取设计模式信息;然后,基于设计模式中角色间的相互关系,利用检测出的设计模式信息指导分簇;最后,对分簇结果可视化,以辅助程序理解.基于以上研究工作,开发了原型工具TasteJ并进行了实例研究,设计并实现了以人工为基准的实验来检验本文提出的软件分簇方法,并通过7个软件分簇度量函数,从统计的角度将其与现有主流软件分簇方法进行分析和比较,实验结果显示出本文所提方法的优势.     

互联网时代语音识别基本问题

语音识别技术经过半个世纪的积累,于近年来达到大规模商用水平．本文概括了统计语音识别理论的发展状况,并单独介绍了深度神经网络在声学建模、语言建模、多语言共享、语义识别等方面的卓越性能．深度神经网络的性能优势引起了我们强烈的兴趣．通过回顾类人听觉信息处理对深度神经网络的改进作用,我们意识到,深度神经网络与类人听觉信息处理相结合,必将推进语音识别技术的进一步发展．反过来,深度神经网络技术在语音识别中的进步,也必将推动类人听觉信总、处理技术的进步．语音识别技术后续发展的重点是对深度神经网络的结构和训练算法的改进使之更好地实现类人听觉．最后,我们分析了采用深度神经网络模拟人类听觉的抗噪修复机理和听觉关注机理的可能性．     

一种基于一阶逻辑的软件代码安全性缺陷静态检测技术

软件代码安全性缺陷是可能引发软件系统高危后果的一类重要缺陷,针对该类缺陷的自动化检测和定位技术在软件维护和演化研究领域具有重要意义.本文提出并实现了一种形式化检测方法——基于一阶逻辑的软件代码安全性缺陷静态检测方法,利用命题逻辑和谓词逻辑定义模式路径公式,引入多个与依赖关系相关的谓词构造逻辑函数表达式,作为模式路径节点产生的制导条件,实现了对多类软件代码安全性缺陷的形式化描述,把安全性缺陷检测问题转化成在中间代码对应的有限状态空间中是否存在相应模式路径公式的判定问题.实验结果表明,该方法能适用于大多数类型的软件代码安全性缺陷检测,在对openssl,wu-ftpd等13个开源程序的测试中,准确重现了10个已公开安全漏洞,发现2个未公开安全漏洞.并且,与现有的模型检验等形式化静态分析方法相比,该方法的测试时间和代码规模成渐近线性关系.     

The evolution of domain arrangements in proteins and interaction networks

Proteins are composed of domains, which are conserved evolutionary units that often also correspond to functional units and can frequently be detected with reasonable reliability using computational methods. Most proteins consist of two or more domains, giving rise to a variety of combinations of domains. Another level of complexity arises because proteins themselves can form complexes with small molecules, nucleic acids and other proteins. The networks of both domain combinations and protein interactions can be conceptualised as graphs, and these graphs can be analysed conveniently by computational methods. In this review we summarise facts and hypotheses about the evolution of domains in multi-domain proteins and protein complexes, and the tools and data resources available to study them.Received 20 September 2004; received after revision 23 October 2004; accepted 1 November 2004     

Economic factors and the stock market: a new perspective

It has been widely accepted that many financial and economic variables are non‐linear, and neural networks can model flexible linear or non‐linear relationships among variables. The present paper deals with an important issue: Can the many studies in the finance literature evidencing predictability of stock returns by means of linear regression be improved by a neural network? We show that the predictive accuracy can be improved by a neural network, and the results largely hold out‐of‐sample. Both the neural network and linear forecasts show significant market timing ability. While the switching portfolio based on the linear forecasts outperforms the buy‐and‐hold market portfolio under all three transaction cost scenarios, the switching portfolio based on the neural network forecasts beats the market only if there is no transaction cost. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于函数调用路径的软件实现与设计一致性验证

软件系统开发完成后,验证其是否完成了软件设计说明书的所有功能并且与设计算法一致,是软件测试的一项重要工作.通过人工遍历分析源代码来完成实现与设计的一致性验证是复杂费力的,并且需要测试人员具备丰富的编程经验和较强的算法分析能力.论文提出了一种基于函数调用路径的软件实现自动验证方法.从设计文档和源代码两个方面出发,分别分析其函数调用关系,提取函数调用路径,生成功能簇模型.其中文档方面通过人工理解设计文档,确定函数调用关系,然后自动生成标准功能簇模型;源代码方面通过静态分析,自动获取函数调用关系,提取功能点特征,利用这些特征提取功能点的具体实现算法,自动生成软件的实际功能簇模型.对比两个功能簇模型,验证软件实现与设计的一致性.实验结果表明：算法能够准确获得软件系统的功能结构及实现算法特征,对软件实现与设计的一致性做出有效判定,为软件实现与设计的一致性自动化测试提出一种新的思路.