信息系统需求变更统计分析度量方法

为了减少信息系统需求变更对系统开发的影响,必须采用合适的需求工程方法和合适的度量方法及技术来分析需求变更的原因和趋势,从而更好地管理和控制需求变更.本文提出了以统计分析方法对信息系统需求变更趋势、需求变更主要原因、需求变更分布进行度量分析的信息系统需求度量方法.     

项目管理中的需求变更管理

计算机信息系统集成项目管理中的需求变更管理是控制项目范围的关键,特别是电信行业竞争的日趋激烈,支撑系统日趋复杂,变更日趋频繁。只有利用项目管理中的需求变更管理的思路并结合行业特性才能积极适应当前频繁的需求变更,保证项目的正常进行。     

基于块聚类匹配与PCA的图像去噪方法研究

图像去噪是图像处理领域的重要研究方向,局部块匹配和主成分分析法是图像去噪处理的重要手段,传统的块匹配算法只在固定的窗口范围内进行一次相似度的块筛选,这种搜索方式保留了图像的局部特征但对纹理的保护较差,图像存在失真模糊的现象.为解决这一问题,将聚类匹配和局部筛选相结合,通过聚类类别对样本块进行进一步筛选,同时对匹配窗口的...     

软件系统中的需求变更研究

从需求变更这一角。度出发，结合某IT企业开发中心综合管理系统建设的项目过程，分析了需求变更产生的原因。并且结合实践说明如何在软件系统的过程管理中寻找变更应对方式，以减少项目的风险和达到效益的最大化。     

基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。     

需求变更的应对之道

需求分析是软件生命周期中重要阶段,是软件开发的基础;需求变更是对需求分析的结果进行更改,会严重影响软件项目的质量、成本和工期。本文分析了需求变更产生的原因和影响,并给出了对需求变更进行有效控制的对策。     

HSE信息系统需求变更与应对方法

随着人们对健康安全环保事业的重视,HSE信息系统日趋复杂,变更日趋频繁。目前,HSE信息系统(2.0版)正在建设当中,保证项目的正常进行,在HSE信息系统(1.0版)项目管理经验的基础上,针对需求变更为HSE信息系统(2.0版)项目提出管理方案。本文首先阐述HSE信息系统(1.0版)需求变更现状并分析原因,通过引入Scrum框架,为现有开发团队制定一套适合的解决方案合理应对需求变更,以便更好的管理项目。     

基于PCA与ICA的人脸识别算法研究

ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高.     

一种适用于小型软件项目的需求变更控制流程

针对常用的需求变更控制流程过程繁复,适用性不高的缺点,提出了一种可应用在小型软件企业和小型软件项目中应用的需求变更控制流程,该流程遵循了CMM对需求管理的要求,可有效保证需求可追溯,可跟踪,并确保需求及其变更在客户和软件项目之间得到有效沟通。     

基于改进PCA的DOA估计方法

提出了一种改进的主分量分析迭代算法,进行了仿真实验,得出的结论为本算法在估计弱信号性能时要比多重信号分类算法方便。     

基于Labview和PCA分析方法的电子鼻设计

为解决电子鼻在食物品质评价中的应用问题, 设计了基于金属氧化物半导体型气体传感器阵列和\{Labview\}虚拟仪器的电子鼻系统。该系统通过对不同样品进行信号采集建立气味数据库, 信号采集系统由STM32微控制器和24位模数转换器AD7794构成, 采集的信号通过串口被传输到PC(Personal Computer), PC接收数据后, 使用在Labview平台下搭建的上位机软件, 通过内嵌的Matlab脚本对数据进行整理, 最终利用PCA(Principal Component Analysis)对数据进行分析, 获取气味指纹。该系统通过对5种不同种类食用酱的挥发气体进行检测, 建立气味数据库, 进而实现对未知酱品的检测,最终实现了对不同种类的食用酱准确区分的方法。     

基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。     

基于主成分分析法的变风量空调系统传感器故障诊断

在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对变风量（VAV）空调系统的传感器故障,提出一种基于主成分分析（PCA）和法则相结合的传感器故障诊断方法。建立了PCA模型,将由传感器测量值所组成的测量空间分解为主成分和残差两个子空间,进行故障检测后再由基于法则的策略进行故障重构。仿真试验表明,该方法不仅能够准确地检测并隔离传感器故障,而且可以初步地进行故障重构,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础。     

基于故障重构的PCA模型主元数的确定

基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性·     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

基于PCA和神经网络的人脸识别

介绍一种基于PCA和神经网络结合的人脸识别方法。该方法首先利用主成分分析方法对整幅图像进行特征提取,获得最佳描述特征,从而减小神经网络的输入。然后将降维之后的图像数据输入到一个前向传播神经网络中训练。神经网络的权值采用粒子群算法进行优化,用标准人脸数据库中的样本进行测试,最后将该方法与其他方法作了比较。实验结果表明,该方法能够取得更好的效果。     

基于PCA和DWT的强鲁棒数字水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)数字水印算法抗几何攻击能力较弱的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和DWT的新的数字水印算法。新算法对载体图像进行一级小波分解,在低频子带上用主成分分析提取出既含有高频又含有低频成分的主成分系数,将水印嵌入到提取出的主成分系数中。实验结果表明,与传统DWT水印算法相比,该算法不仅明显提高了抗剪裁、旋转等抗几何攻击能力,对加噪、图像灰度值变化等攻击也表现出了很强的鲁棒性。     

文本分类中基于CHI和PCA混合特征的降维方法

中文文本数据的半结构化甚至非结构化的特点使得其分类存在着特征高维的问题,传统单一的特征降维方法难以满足大数据时代的文本分类需求.基于此,提出了一种基于卡方统计(Chi-square statistics,CHI)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的混合特征降维方法(CHI-...     

基于CAN总线的发动机PSA故障诊断系统

针对传统发动机故障诊断方式存在故障事后检修及查询困难等问题,提出一种基于CAN总线的发动机在线故障诊断系统模型.以CAN总线实时采集的发动机控制单元各传感器状态数据为诊断样本,利用主成分分析(PCA)实现输入变量降维和去相关;采用减法(subtractive)聚类算法完成模糊推理过程;应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立起PSA(PCA-subtractive-ANFIS)故障诊断模型.研究表明PSA故障诊断模型是有效的.仿真结果表明,其拟合能力、收敛速度及抗噪能力均优于PCA-BP网络模型.