开源软件Linux内核的进化分析

开源软件各种版本的源代码和相关开发信息是软件工程研究者研究软件进化的重要数据源.文中研究了Linux的进化规律,归纳了开源软件项目的数据源及数据收集方法,并给出了Linux内核的软件进化的分析方法和相关分析结果.得出了Linux目前以超线性方式进化,而进化的主要推动力是适应系统硬件资源的进化的结论,并提出了快速测算大型开源软件复杂性的方法.     

具有强化学习策略的决策树算法

传统决策树在对不平衡数据进行分类时,提高正类的权重和舍弃部分负类的信息,造成负类的预测精度较低.文章引入强化学习思想,提出一种基于马尔可夫决策过程的改进决策树方法.根据马尔可夫决策过程、当前分裂特征的标准化互信息和马修斯相关系数作为信息增益率的奖励或者惩罚,形成新的特征选择标准.实验结果表明,与其他传统方法相比,改进的...     

基于SharePoint技术的校园网数据中心构建

本文提出一种校园网数据中心构建方案.该方案结合现有业务系统,利用SharePoint技术将分布在校园网中的应用系统集成到一起,并以统一门户展现给最终用户.     

基于PowerBuilder实现多层分布式应用

介绍了PowerDynamo的工作原理,以及在PowerBuider开发环境中基于PowerDynamo、JaguarCTS建立Web应用的技术核算,详细说明了如何使用PowerBuider创建Webtarget站点、创建网页及编写脚本。     

基于Petri 网软件过程执行机制的研究

在软件过程执行机制中,两种传统的过程执行机制——前摄式和反映式存在模型复杂性和执行灵活性之间的矛盾。分层机制可以缓解这种矛盾,但又缺乏严密的形式化定义。采用基于Petri网的软件过程执行机制的建模和分析方法,给出了准确的形式化定义,很好地描述了软件过程执行机制中的同步、并发和异步等特点,解决了早期"前摄式"机制的过程支持缺陷,降低了反映式机制建模的复杂性。     

地理学视角下POI大数据的应用研究及反思

以兴趣点(POI)等为主要代表的地理大数据为增强人地系统认知提供了重要新视角,为推动现代地理学发展提供重要支撑。基于应用、方法与尺度具体总结了POI大数据在地理学特别是人文经济地理学领域的创新应用及进展,发现在机器学习等方法驱动下,POI大数据逐渐从单一应用视角转向多尺度耦合研究,对物质空间、人类活动及人地关系耦合机制的精细化认知增强,促进多尺度区域决策支撑能力。同时,也必须注意的是,受数据质量、获取水平及信息挖掘等能力的影响,在今后及未来一段时间,应着重构建POI及其他地理大数据的长效共享机制,增加小尺度实地质量评估实证研究,加快地学数据增值导向,在知识发现、决策支撑和知识传播等方面发挥更大价值。     

缺失数据下EV模型的渐近性质

在缺失响应变量的不完全数据下,考虑半参数EV模型,利用二阶段估计的方法求出了EV模型中参数β和非参数g的估计量^βn,^gn.研究了它们的强相合性及渐近正态性.     

基于数据分组处理方法的聚类分析模型

与通常的聚类方法相比,客观聚类分析方法能自动、客观地确定聚类个数并找到最优聚类方案.通过算法步骤的剖析和算例分析,对客观聚类分析方法的核心构件,即一致性准则的不足进行了评价.利用偶极子给出了新的一致性准则,提出了数据分组处理(GMDH)聚类分析方法.从理论分析和实证比较两方面论证了新的一致性准则的优越性,指出了GMDH聚类分析方法是客观聚类分析方法的发展.     

一种基于核主元分析的非参数控制限算法

实际过程中,监控指标值往往不满足确定的概率分布,给控制限的计算带来了困难,现有的计算方法计算复杂、精度差.根据高维空间良好的分类特性,提出一种基于核主元分析(KPCA)的监控指标控制限计算方法,将监控指标值映射到高维空间,再在高维空间中对其映射数据进行监控,实现了控制限的间接求取,避免了复杂的计算.