基于Use Case的需求建模实践

需求分析是软件工程中至关重要的步骤之一,而Use Case是进行需求分析的重要建模工具．利用Use Case进行需求建模分析,不仅思路清晰,而且容易理解和跟踪,所以日益受到软件设计工程师的青睐,首先阐述Use Case的基本概念和基本特征,然后提出了一种基于Use Case的需求建模方法,并通过一个实例详细讲解了此方法在建模中的廊用,最后总结了在建模过程中需要注意的事项。     

基于最大熵的迭代分割算法

对于一些对象与背景像素灰度值类似的图像以及充满噪声的图像,传统的图像分割算法分割精度较低。为解决这一问题,提出了基于最大熵的迭代分割算法,根据求出的最大熵阈值将图像分为背景和对象两类区域;分别对两类区域求取灰度平均值,以该平均值将图像分为对象、背景和待分割3个区域;再对待分割区域进行迭代求取最终阈值,并根据最终阈值对图像进行分割。实验表明,该算法具有较高的抗噪性能,能精确分割一些轮廓不明显的图像,其分割精度明显好于其他传统图像分割算法。     

基于RoBERTa-RCNN和注意力池化的新闻主题文本分类

针对中文新闻主题因缺乏上下文信息而造成语义模糊和用词规范性不高的问题，提出一种基于RoBERTa-RCNN和多头注意力池化机制的新闻主题文本分类方法。利用数据增强技术对部分训练数据进行回译处理，再通过自编码预训练模型和RCNN对文本进行初步和深度的特征提取，并结合多头注意力思想改进最大池化层。该方法采用融合机制，改善了RCNN中最大池化策略单一和无法进行动态优化的缺陷。在三个新闻主题数据集上进行实验，使用更适用于新闻主题分类的Mish函数代替ReLU函数，并利用标签平滑来解决过拟合问题。结果表明，所提方法相比传统分类方法效果突出，并通过消融实验验证了模型在分类任务上的可行性。