用例建模技术在需求获取中的应用研究

统一建模语言(UML)为面向对象系统定义了一个统一的标准.使用UML提高了与不同背景领域专家、工作流专家、软件工程师和其他专业人员的沟通,UML可以用在各个方面.在描述用例建模技术原理的基础上,重点讨论了它在实际系统中的应用,并对一些相关问题进行了探讨.     

ARBA:基于分解重构技术的LBS隐私保护方法

现有的匿名化方法多采用时空伪装技术,该技术计算负担重,LBS响应延迟时间长,导致LBS服务质量低.为此,提出了分解重构的匿名化方法,该方法首先对接收到的LBS查询集进行分组,形成满足匿名模型的等价类,然后对每个等价类根据不同的策略进行分解和重构,生成新的匿名查询集.此外,面向多种隐私需求,提出了一系列匿名模型,并进一步提出了基于分解重构技术的匿名模型的实现算法MBFAA.实验表明,提出的重构分解技术可以有效地实现各种匿名模型.     

分布式数据库的精简频繁模式集及其挖掘算法

对分布式数据库关联规则的挖掘与精简表示进行了研究,把频繁闭项集和最大频繁项集的概念推广到分布式数据库中,提出了在分布式环境下的频繁模式集的精简表示方法,以及一种基于各站点的全局大项目集的全局频繁闭项集和全局最大频繁项集的挖掘算法.该算法具有占用空间少、通信量小等特点.最后用实例进行了证明.     

基于单帧图像的超分辨率算法

随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一.基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的函数关系.为了从图像中获取更加全面的信息,采用Guided滤波、一阶导数和二阶导数2种方法来提取特征.此外,提出了一种新的字典学习算法R-KSVD,并且改进了后项处理过程.实验结果显示,提出的算法具有较好的超分辨率效果和稳定性.     

消除有限容量演算中的强干扰

为了消除有限容量演算中的强干扰和控制资源的移动,改进了该演算的某些原语,提出了一种新的演算——安全有限容量演算。在新演算中,调整了2个能力,增加了3个能力（相当于动作）和2个余能力（余动作）,并改进相应的归约语义,给出了安全有限容量演算的类型系统。该类型系统控制灰箱的移动性和线程数,并保证在计算过程中灰箱所拥有的资源数被静态地保持在其资源数范围内。