DFA模型及其语言的结构化代数规约

本文首先阐述了利用ＤＦＡ模型技术进行状态转换系统描述存在的主要问题，提出了利用代数规约技术解决这些问题的可行性．然后介绍了新一代具有松散语义的代数规约语言ＳＰＥＣＴＲＵＭ及其主要规约操作符的语法和语义，并根据ＤＦＡ模型及其语言的数学定义，给出了它们的结构化代数规约。

支持模型重用的舰艇作战仿真模型框架

针对舰艇作战仿真研究中的模型重用问题,改进面向实体的系统分析和描述方法,即EATI(Entities、Actions、Tasks、Interactions,实体、动作、任务、交互)方法,提出面向角色的舰艇作战仿真系统分析与描述方法,即RA-EP(Roles、Actions;Entities、Processes,角色、行动;实体、过程)方法;提出了领域相关、应用和实现无关的舰艇作战仿真模型框架的设计思想与设计方法,设计并实现了舰艇作战仿真模型框架;说明了模型框架支持模型重用的实现方式,即基于模型框架的三阶段仿真设计与实现方法。为复杂系统建模与仿真领域中的模型重用提供了一条重要的技术途径。

仿真模型重用方法综述

仿真模型重用是当前仿真领域的热点研究问题,在复杂系统建模与仿真中有着广泛而现实的需求。实现仿真模型重用,一方面要提高建模人员面向重用进行建模的意识,更重要的是提供支持模型重用的技术途径。将当前支持仿真模型重用的方法归纳为多阶段建模方法、基于模型框架的方法、基于模型与模型表示的规范化与标准化方法、综合使用上述方法的综合集成方法,分析说明了每种方法的基本思想、重用原理和实现途径。仿真模型重用是一个系统工程,贯穿于模型研制和使用的各个阶段,采用综合集成方法是实现仿真模型重用系统化和工程化的必须和必然。

基于CORBA的软件构件开发方法研究

首先讨论了软件构件及其框架的技术特点,分析了CORBA的技术规范,在此基础上提出了一种基于CORBA体系结构下的软件构件开发方法。并利用IDL给出了实例的接口定义模型。

一种改进灵敏度分析的在线自适应极限学习机算法

针对极限学习机及其改进算法计算复杂、自适应调整能力弱等问题,深入分析隐节点灵敏度计算方法,引入贡献度的相关思想,提出改进的灵敏度计算方法,以符合大众认知.在保证训练预测精度的前提下,提出改进的极限学习机算法,通过自适应删除和增加隐节点,控制隐节点数量,降低算法复杂度.实验结果表明,相比传统极限学习机及其改进算法,本文提出的算法在训练时间和预测精度等都有有效提高.

航空订票业务的Web服务建模及组合兼容性验证

Web服务通过组合基本服务为解决复杂问题提供了方法,于是近年来越来越受到关注。当前交互式下的Web服务在实际组合中还存在诸多问题,其中就包括Web服务组合验证问题。运用Pi演算对航空订票业务的Web服务进行形式化建模,改进基于Pi演算的推理,提供一种验证多个Web服务组合是否兼容的方法。为证实该验证方法,进一步采用MWB工具展示了Web服务组合兼容性的验证过程。

社交网络项目推荐模型及应用研究

将社交网络中目标用户和朋友之间相同兴趣产生的原因解释为潜在因子空间中的潜在因子,对社交网络中目标用户和朋友用户共同兴趣进行潜在因子分析,构建基于用户朋友关系的社交网络项目推荐模型,预测社交网络目标用户喜欢的项目。将基于社交网络项目推荐模型应用于实际应用场景中,研究表明与基于协同过滤技术的推荐方法相比较,该模型能够显著提高推荐质量,并具有良好的可扩展性。

UML在Web组件建模中的应用研究

基于Web的应用越来越受到人们的欢迎,对Web应用进行有效的建模成为Web应用成功与否的重要因素之一。统一建模语言(UML)是一种用于可视化、说明、构建并文档化软件系统的标准建模语言,该文首先简要介绍了UML的产生背景以及UML的各种框图,在此基础上提出了利用UML的扩展构造基于Web的应用程序。

一种基于社会信任潜在因子模型的推荐方法

随着社交网络的快速发展、社交网络用户规模的不断扩大,如何为用户推荐感兴趣的信息变得越发困难。传统的推荐方法利用用户兴趣的历史数据来预测用户未来感兴趣的项目,忽视了社交网络中的信任关系,导致推荐方法的推荐质量不高。针对上述问题,提出了基于社会信任潜在因子模型的推荐方法。该方法引入社会信任来度量社交网络中朋友之间的隐含信任关系,根据社会信任程度来选择用户信任的朋友,对用户信任的朋友与目标用户的共同兴趣进行潜在因子分析,构建基于社会信任的潜在因子模型,实现目标用户的前k个项目推荐。真实数据集上的对比实验结果表明,基于社会信任潜在因子模型的推荐方法在推荐质量上优于现有的推荐方法。

一种新的在线自适应混合RBF网络学习算法

针对RBF网络序贯学习算法参数多、计算复杂等问题,深入分析RBF网络隐节点贡献度计算方法,提出基于主成分和周期性的贡献度计算方法,改进RBF网络GAP学习算法,细化算法中增加、删除和替换隐节点的条件,控制隐节点数量,自适应调整RBF网络结构.实验结果表明,相比传统RBF网学习算法,该算法在可靠性和泛化能力上都有显著提高.

一种基于线性逻辑的构件组装方法研究

构件组装是基于构件的软件开发中的一个重要环节.本文利用线性逻辑描述了具有语义信息的构件结构,描述了独立于具体的计算环境、具有普遍适用性的三种构件组装关系,利用定理证明的方法,根据现存构件的描述和构件组装关系自动生成构件组装的方案,并从被适应的构件描述中推导出复合构件的描述,以提高对构件适应过程的描述和分析能力,为构件组装形式化分析、组装正确性的检验提供了保证,并列出了一些值得进一步研究的问题.

基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究

面对连锁店日益增长的海量数据,给出了一个完整的决策支持系统模型,包括决策支持系统的体系结构、主要功能、OLAP系统与数据挖掘应用的建立,重点论述了连锁店数据仓库的设计与实现过程,并对创建系统模型时应注意的问题做了相应的阐述。

构件适应和组装的形式化语义描述

构件适应技术是基于构件的软件工程中一个很难解决的问题,分析了三种构件适应结构的应用条件,采用了形式化语义的方法描述和推导了与构件以及构件适应相关的问题,根据构件描述与应用需求描述动态地选择不同的适应层次来适应构件,从被适应的构件描述中推导出复合构件的描述,为构件适应的形式化分析、组装正确性检验提供了保证,并列出了一些值得进一步研究的问题。

软构件行为适应的Petri网方法研究

构件适应技术是基于构件的软件工程中一个很难解决的问题。分析了软构件行为描述及行为关系,提出了构件行为的进程代数描述转换为Petri网描述的转换规则及转换算法,根据Petri网的同步距离性质计算交互的软构件行为之间的匹配关系,自动生成行为适配器的描述,提出了一种解决软构件交互过程中产生的行为不匹配问题的形式化方法,并列出了一些值得进一步研究的问题。

一种基于DW+OLAP+DM的连锁销售决策支持系统模型

面对连锁超市日益增长的海量数据,文章针对连锁销售的业务特点,运用数据仓库、联机分析、数据挖掘技术给出了一个完整的决策支持系统模型。实践证明该系统能对数据进行快速和准确的分析。

填充函数法改进的BP网络SPDS算法

BP网络的训练算法的一个普遍问题是易陷入局部极小.为了解决SPDS算法的这个问题,针对其特点设计了一组新填充函数.通过对该填充函数的分析,证明了用它代替目标函数进行搜索的等价性,并据此改进了SPDS算法.算法的仿真试验证明:当SPDS算法陷入局部极小点时,用设计的填充函数代替目标函数,从而使算法不受局部极小问题的羁绊,可以快速收敛到全局极小点.

BP网络的SPDS算法的局部极小问题分析

针对BP网络的训练算法SPDS算法,研究了局部极小问题.利用基于单参数动态搜索算法的SPDS算法的变量逐一搜索的特点,证明了每次迭代的等价误差函数均为拟凸函数,进而极小点存在并可求出.将迭代必将收敛的初值集合定义为全局极小区域,针对局部极小问题给出L-SPDS算法,并证明了SPDS算法的全局极小区域沿坐标轴方向扩张的区域既是L-SPDS算法的全局极小区域,从而SPDS算法收敛于全局极小点的可能性大大增加了,算法的仿真试验也证明了这一点.

基于KPN的动态服务组装模型

提出了一个基于KPN(Kahn Process Network)的动态服务组装模型,目的是减少动态服务组装的不可预见性以及服务不匹配现象,提高动态组装的成功率。该组装模型采用KPN及相应的KPN调度策略对服务之间的动态交互进行建模。介绍了该组装模型的数据流建模及调度策略,并以一个船舶信息查询系统为例,介绍了该组装模型在实际中的应用。

通用构件行为适应方法研究

基于构件的软件工程中,构件行为适应是一个关键的问题.目的是为了解决构件交互过程中由于行为不兼容而引起的各种不匹配问题.给出了解决构件行为不匹配的一种通用的方法.该方法首先根据给定的构件接口的行为协议描述计算构件行为之间的同步关系,得到适配器的描述.然后在构件的同步产品中,利用死锁来检测具有同步行为关系的行为之间的不匹配.利用构件及适配器描述计算同步矢量产品的过程中,根据同步矢量来计算适配器的行为协议,适配器通过一对互补事件与被适应构件进行交互.适配器适应交互的构件行为,使得构件交互过程中没有死锁发生,实现对消息顺序的重新排序,解决了具有数据传递的构件行为之间的不匹配问题.最后,用一个实例对文中所述方法进行了说明.