刻面和规约描述相结合的构件检索

通过分析基于刻面分类和构件规约语法的检索方法,发现刻面分类及其检索方法侧重于构件的静态特征描述,没有考虑构件的行为描述等,而构件规约语法描述部分偏重于构件的行为描述,构件规约对构件中每个功能的语法描述具有独立性.设计一种基于字符串匹配的软构件刻面检索算法,同时考虑到刻面检索没有支持组装这一需求,提出在检索过程中,插入基于构件规约的语法匹配过程,以提供较准确的构件组装信息和提高复用效率.     

一种面向检索的构件描述方法

基于构件的软件工程可以提高软件的质量、降低软件开发和维护的成本，构件的描述是构件检索和复用的基础，提出了一种面向检索的构件描述方法，包括接口描述、语义描述、属性描述和附带档四个部分，用于在构件库中对构件进行描述，并作为构件检索的依据，能够简化构件的语法检索，提高检索的速度和查全率；显式的描述构件、各接口元素的语义及其之间的关系。     

开放体系的异构分布式可复用构件库框架建模

软件构件化是21世纪软件工业发展的大势趋.基于ALOAF(Asset Library Open Architecture Framework,开放体系结构的构件库框架),综合运用分布式对象技术规范CORBA、数据仓库等最新成熟的软件工程技术,从构件库系统的关键技术问题―构件的描述和检索问题入手,着力解决构件库如何才能有效地组织和管理大量可复用构件的问题,以支持开发者在软件开发过程中方便地查询、理解和选取构件,使基于构件复用的软件开发成为现实.     

可复用构件库框架建模研究

软件复用是解决软件危机的比较现实可行的方法之一，为了充分利用可复用构件化，完成大量构件的生产、分类、检索、集成和维护任务，构件库及其相关工具的作用十分重要，为了解决在构件库之间共享资源和无缝互操作的问题，使基于构件复用的软件开发成为现实，可复用构件库框架成为解决问题的关键点，通过对构件库系统及其相关问题进行了一系列更深入的研究，建立了一个基于ALOAF的异构分布式构件库系统框架新的模型．     

CAPP领域构件及构件库的研究

将构件技术引入CAPP系统开发,提出了基于构件的CAPP系统框架、领域软总线和领域构件模型,以及基于构件的CAPP系统集成过程和方法;讨论了CAPP领域构件的基本内容、构件的提取、分类和构件实现的方法;为提高构件重用度和柔性,在构件库管理中提出了功能驱动管理模型,通过实例验证了功能驱动管理的有效性。     

基于Petri网的构件组装模型

针对形式化语义对构件组装和演化描述能力不足的问题,提出了基于Petri网的构件组装模型.以Petri网系统表示构件的静态组装结构,用网中标识在库所中的流动来模拟构件的动态运行过程;构造了6种具有普遍适应性的构件组装运算,给出了构件Petri网的动态运行规则,并通过案例演示了构件Petri网的演化和组装运算过程.为了支持对构件演化过程中波及效应的量化分析,从可达标识图中抽象出构件影响因子用来描述相关构件耦合度的大小,并用以度量构件系统演化时的影响度.该模型可应用于基于构件的软件系统的体系结构描述及构造过程的演化分析.     

军事装备保障类MIS系统构件库模型研究

软件复用作为解决软件危机的有效途径，越来越得到广泛的重视。软件构件库是软件复用的重要依托，它的结构、成分和管理方式是否合理，很大程度上决定着软件复用的成功与否。主要介绍了军事装备保障领域软件构件库模型的设计，并借此探讨了基于构件的软件复用技术在军事装备保障领域软件设计中的应用。     

基于排序形式化规格说明的软构件匹配

基于排序形式化规格说明的软构件匹配是检索可重用构件的有效方法,在软件复用和库检索中,有助于确定一个构件是否可以取代另一个构件或一个构件如何通过修改以满足另一个构件的要求.利用基于排序形式化规格说明来描述软构件的行为,并在构件和方法层次上给出多种不同类型的基于排序形式化规格说明软构件匹配的定义,及其在构件检索中的应用.     

嵌入式数据分析类仪器软件应用框架的开发

基于嵌入式数字化仪器的领域分析,提出了数据分析类仪器嵌入式软件的体系结构和框架描述,并采用构件化技术进行框架设计,开发了一系列针对该类仪器软件的可配置、可扩展的通用构件库和专用构件库.同时,在构件库设计和框架设计中使用了多种设计模式,使框架设计更合理、更易于使用.应用该框架,用户可以按照应用需求选择构件库进行分析类仪器软件系统的构建,以提高开发效率和软件质量,同时获得极短的开发周期.     

一种基于用户需求协作修正的构件检索方法

针对当前主流的构件检索方法只从构件分类和索引的角度出发研究提高构件检索效率,却忽略用户理解与构件描述之间差异的现状,提出一种基于用户需求协作修正的构件检索方法.该方法采用向量对构件功能和用户需求进行统一描述,并基于向量内积相似度实现构件检索;并在此基础上引入反馈机制,根据用户的历史检索记录创建和维护用户需求协作修正模型,通过该模型来对新的用户需求进行协作修正,以此缩小用户理解与构件分类描述之间的差异,提高构件检索效率.在构件库原型系统中分别以平均检索时间和平均目标位置为标准对该方法进行性能评测.研究结果表明:在基于向量的构件检索方法中,对用户需求进行协作修正能有效提高构件检索的准确度,缩短构件检索时间.     

连续属性朴素贝叶斯分类器的依赖扩展研究

针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出了连续属性朴素贝叶斯分类器选择性树结构依赖扩展方法.通过对比实验和分析,证实了扩展后分类器的分类准确率得到明显的改进.     

一种基于粗糙集属性度量的集成分类器

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性。在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子。在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器。通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能。     

贪心约简算法在HSV中的应用

本文研究了粗糙集理论中的属性约简问题。一般的约简算法和改进的约简算法都不能够得到一个令人满意的属性约简结果。为了找到具有较少属性的约简,文中提出了使用贪心约简算法,通过对接受过超选择性迷走神经切断术(HSV)治疗的具有11个属性的20个十二指肠溃疡病人构成的信息系统作近似分析,获取了一个与原决策表分类质量相同的仅含有5个属性的较小属性集。实验证明:用此方法能有效地去除冗余信息,对其症状进行约简提炼,从而获取简单而又能体现症状与病征的规则。     

基于冲模CAD／CAM开发平台的构件库系统的研制

基于冲模ＣＡＤ／ＣＡＭ系统开发平台的设计思想，提出并论述了基于冲模ＣＡＤ／ＣＡＭ系统开发平台软构件库中之软构件的定义、分类、描述与管理机制以及软构件库的树形结构图与软构件库系统——ＳＣＢＭＳ（ＳｏｆｔｗａｒｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔＢａｓｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ）的功能模型及其实现思路，开发了一个原型ＳＣＢＭＳ．     

PCA-FA： Applying Supervised Learning to Analyze Gene Expression Data

In previous gene expression data analyses, supervised learning has mainly focused on the classification of attribute data, such as the different experimental conditions, different known classes of the same tumor and sex, However, supervised learning classification is not suitable for interval-scaled attributes such as age and survival outcome of cancer patients, For this problem, this paper proposed a new method by combining two well-known methods: principal component analysis (PCA) and Fisher analysis (FA). The method, PCA-FA, realizes supervised learning with two types of attributes (nominal attributes and intervalscaled attributes). The fuzzy FA was introduced to model the interval-scaled attributes. In this paper, an approximate linear relationship between gene expression data of lung adenocarcinoma patients and survival outcome is successfully revealed by PCA-TA.     

融合属性信息的知识表示方法

现有的联合知识表示学习模型使用实体描述作为辅助信息来提升表示效果,忽略了互联网中大量有价值的信息。为此,提出一种融合属性信息的知识表示学习方法(AIKR)。首先抓取实体的不同属性,并通过莱文斯坦距离从语料库中匹配属性对应的说明文本;然后利用卷积神经网络对说明文本进行编码;最后将得到的实体属性表示与翻译模型生成的结构表示相结合进行联合学习。实验结果表明,相比仅利用实体描述的方法,融合属性信息的知识表示方法可以学习到更多的语义信息,取得了更好的表示效果。     

基于条件互信息下聚类的朴素贝叶斯分类算法

 采用条件互信息来度量任意2个条件属性之间的关联程度,采用互信息度量各条件属性与类属性间的关联程度,以此作为将各条件属性进行聚类的准则,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术.同时,结合朴素贝叶斯分类算法,构造了改进的朴素贝叶斯分类模型.通过仿真实验表明该文提出的算法具有较好的分类性能.     

基于贡献因子的改进决策树属性选择方法

对传统ID3算法的信息熵作近似变换达到简化计算的目的,并针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性和排斥属性值分布均匀的属性两个缺点,引入贡献因子来改进ID3算法,使属性选择方法平衡的选择划分属性.实验表明,优化后的属性选择方法降低了分类时间,优化了分类结果并能很好地反映实际情况.     

一种面向构件自动化组装的构件检索方法

根据构件自动化组装系统对构件语义检索的需求,介绍了一种面向组装的构件检索方法.该方法将传统的刻面算法与基于领域Ontology的检索匹配算法相结合,借以提高算法的语义检索能力,同时把构件功能采用结构化的描述方式,关联到各个接口.其中详细介绍了构件描述模型和构件检索匹配算法.