一种基于类层次图的分析面向对象程序的框架

从类层次图 CHG( class hierarchy graph)出发 ,提出一个基于 CHG的分析面向对象程序的框架 OOAF( object- oriented analyzing framework) ,讨论了 OOAF的功能、算法和设计思想 ,给出了子对象识别以及可见方法、主导方法的确定算法 ,建立了可见方法类层次图 ;并且通过计算方法的继承集、改写集以及对方法改写边界的确定 ,生成程序的虚函数调用图 。

无线传感器网络中基于低能量自适应聚类层次协议的多帧通信机制

基于低能量自适应聚类层次(Low-Energy Adaptive Clustering Hierachy,LEACH)的通信协议,提出了适用于无线传感器网络的Multi-frame LEACH多帧通信机制。通过定量分析传感器节点的通信能量消耗,建立了聚类首领剩余能量与通信流量的关系模型。MF-LEACH通信机制加入了聚类状态检查阶段,阐述了可用的规则;在数据传输阶段,应用预测策略动态决定传输数据帧的数量。初步的研究表明:Multi-frame LEACH能更有效节省能量,提高通信效率。

面向对象数据库系统中的类层次并发控制技术

为了改进传统面向对象数据库 (OODBs)中并发控制模式的不足 ,提出了一种基于特殊类的类层次并发控制技术 ,这种模式可以用于无论是单继承还是多继承的任何应用程序 。

基于模糊类层次的广义模糊关联规则挖掘

项目的分类通常是呈模糊类层次,该文基于模糊类层次的概念,讨论模糊关联规则支持度和置信度的计算,并给出挖掘广义模糊关联规则的两个扩展算法。

面向对象数据库系统中类层次及其复杂性研究

从面向对象数据库系统中类层次的基本概念出发，讨论了对象与类的成员关系和类与类之间的交互依赖关系，提出了一种类层次模式描述语言，并讨论了将该语言表达为一阶逻辑的方法．

面向对象数据库中的类层次并发控制技术

讨论面向对象数据库中的 1种基于锁定的并发控制模式。类的层次性是面向对象数据库的 1个重要属性。目前的类层次并发控制技术只适合于一些特定的环境。在这些特定的类的基础上研究 1种不管是单继承还是多继承 ,可以适合所有类的并发控制技术。

一类层次型职称编码维护的设计和实现

本文针对层次型职称编码维护的现状,分析和讨论了一种界面友好且操作方便的自动编码方案,并详细介绍了其设计和实现方法,该方法可提高整个应用系统的可维护性和可重用性。

面向对象数据库中的模糊类层次建模

本文提出了一种建立面向对象数据库中模糊类层次模型的方法。利用属性与类的相关和对象与类间的语义距离来建立对象与类的关系;利用属性与类的相关和类与子类间的语义距离来建立类与子类的关系。同时,讨论了模糊类层次中多重继承的问题。这种模型扩充了现有的面向对象数据模型,并与其兼容。

基于类层次对象的发动机特性计算研究

基于面向对象分析与设计的思想 ,将发动机特性计算的仿真模型概括为部件、工质流、流动关系 3个层次 ,并将这种层次关系表达为类属层次结构。通过一个涡扇发动机特性计算的实例 ,验证了这种建模方式的可扩充能力和重用性。

辽宁石油化工大学化学工程与技术学科入选辽宁省高等学校一流学科A类层次

辽宁石油化工大学化学工程与技术学科始建于1950年,下设化学工艺、化学工程、工业催化、应用化学、生物化工等5个二级学科。化学工程与技术学科在2012年全同第三轮学科评估中列辽宁省属高校并列第l位,并于2014年人选辽宁省一流特包学科第二层次。在2016年全国第四轮学科评估中,化学工程与技术学科在参评的144所高校(其中具有博士学位授予权的高校5l所)中并列第30位,进入前20%一30%(B档),再次并列辽宁省属高校笫l位,与第三轮学科评估相比在全国学科的位次提升明显。

基于Galois继承格的类层次组织

面向对象的编程方法从两个方面支持了软件重用，即用户直接实例化的类重用和实现者通过继承生产子类，从而也产生了用户角度类层次体系与实现者的类继承体系的分离。即使是实现相同功能集合的类库，由于其实现者技术不同类层次体系也不一致。本文通过对类继承关系的深入分析，提出了一个基于Ｇａｏｌｉｓ继承格的用户类层次体系结构，从而方便用户对类层次的理解及类的获取。

基于用户层次聚类的联邦学习优化方法

联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,该文提出了一种基于用户层次聚类的联邦学习方法。设计了一种联邦学习收敛评估的方法,用于判断全局模型收敛程度;当全局模型收敛时进行聚类用户操作,能够更加准确地找出相似程度较高的用户;通过余弦相似性的层次聚类方法,将具有相似性的用户进行聚类操作,从而减少因数据异构带来的影响。此外该文还采用较大深度的模型WideResNet提高用户本地训练精度。该文采用数据集EMNIST、CIFAR10,调整用户数据之间的角度,分别进行了两类用户和三类用户的聚类联邦学习实验。实验结果显示,与相关经典联邦学习算法FedAvg相比,采用聚类策略后,其训练准确度提高约10%。

基于层次聚类的终端波形相似度评价方法

为深入挖掘录波波形在配电终端健康状态评估中的作用,提出了一种基于层次聚类与层次分析相结合的配电终端健康状态评估方法。通过动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法计算源信号波形与终端录波波形的距离。将各指标对终端采样的影响两两比较,构建比较矩阵,进行层次分析,计算各指标权重。将权重与各指标下的聚类结果相结合,提出适用于终端采样波形全局对比的评估体系。通过计算源信号波形与终端采样波形之间的相似度,与评估体系比较判定终端的健康状态,实验证明该方法能为配电终端的健康状态评估提供数据支撑。

基于多特征符号聚合近似和层次聚类的户变关系识别方法

针对低压配电台区拓扑档案中可能存在的户变关系异常问题,文中提出了一种基于多特征符号聚合近似(MF-SAX)和层次聚类的户变关系识别方法。首先,运用符号聚合近似表达方法将用户电压时间序列转化为字符串序列,并引入电压波动系数和电压变化趋势两个附加参数对其特征表达进行强化。然后,基于编辑距离生成用户电压曲线相似性矩阵,并结合层次聚类算法实现户变关系的识别。最后,实际算例结果表明,提出的方法相比于现有方法准确率更高,误报更少,能直接应对数据缺失的情况,且具有更高的效率。

基于凝聚层次聚类算法的ATT&CK模型改进

在应用ATT&CK模型(网络攻击模型)进行网络安全威胁分析的过程中,ATT&CK模型提供的技术集合过于复杂。针对ATT&CK模型应用复杂的问题,论文对模型的技术集进行聚类简化研究,提出了基于聚类算法的模型改进方法,首先对ATT&CK模型的技术集合进行量化和聚类趋势评估,然后对量化的数据应用凝聚层次聚类算法得到简化的聚类结果,最后通过实验验证模型改进有效性。

基于多信息融合的层次聚类测井曲线自动分层方法

随着人工智能的快速发展,机器学习的应用范围越来越广泛,将机器学习的方法用于测井曲线分层可以提高分层效率和精度。在利用测井资料进行岩性识别、沉积相分析等研究时,先要对测井曲线进行分层。文中提出一种基于多信息融合的层次聚类分层方法,实现了对测井曲线的自动分层。首先,采用滤波的方式滤除曲线上的噪点,对数据进行归一化处理,消除量纲的影响;其次,通过特征优选,选择包含较多地层信息的特征曲线,构造一个滤波器,将其中相似性较高的曲线融合,曲线融合的权值通过遗传算法求得;最后,使用层次聚类方法对多信息融合后的测井数据进行划分,将分层结果与人工分层结果进行对比验证。该方法能够提高分层效率,为地质勘探工作提供可靠的分层依据。

基于凝聚层次聚类的接地网定向支路减维腐蚀诊断优化方法

为了更有效地对接地网水平支路导体的腐蚀故障情况进行诊断,采用模型仿真方法对基于电网络理论的接地网腐蚀诊断方法进行分析,针对现有接地网腐蚀诊断模型存在的缺陷,提出了一种基于凝聚层次聚类的接地网定向支路减维腐蚀诊断优化方法。该方法通过分析恒定直流激励下接地网各支路电阻变化对于端口的灵敏度规律,利用支路端口灵敏度对接地网可及端口进行凝聚层次聚类,以选出最优端口测量组合;然后采用定向支路减维方法对各端口电阻方程进行支路筛选,将灵敏度低于判定阈值的导体支路划为未知支路,高于判定阈值的导体支路划为健康支路,以降低腐蚀诊断模型的病态程度和计算维度。在某模拟变电站接地网上对该方法进行了仿真验证,结果显示优化后的整体诊断相对误差仅为3.07%,远小于普通接地网腐蚀诊断的6.74%,证明该方法能显著提高接地网腐蚀诊断精度,可为接地网腐蚀诊断提供理论指导。

适应风电场宽频振荡研究的模糊度量层次聚类法

为助力“双碳”目标实现,推动风电产业发展,研究并治理风电场并网宽频振荡问题迫在眉睫。为建立适用于风电场振荡研究且能准确高效反映实际风电场输出特性的仿真模型,提出基于模糊度量的层次聚类法,改善传统综合层次聚类算法使用距离度量造成的聚类结果偏移。利用F检验法定量评价聚类效果,横向比较F评分确定最优聚类方案,纵向比较确定最优聚类分群数。评价结果表明,模糊度量层次聚类法的聚类效果良好。最后采用PSCAD结合青海省海南新能源基地风电场实例进行了仿真分析,验证了模糊度量层次聚类法对风电场聚类的适用性。

无线传感器网络中一种基于聚合层次聚类的分簇路由算法

针对无线传感器网络中节点连接以及能量受限不足的问题,为了延长网络寿命,提出了一种基于AHC的分簇路由算法(HACCRA)。该算法首先运用AHC对网络节点分簇,接着为簇首选择、簇形成和路径构建分别定义了恰当的决策目标函数,运用能量阈值、提出距离阈值、并且路由过程优先考虑簇首节点之间的一对一连接,有效解决了路由算法中分簇和路由不衔接的问题。仿真结果表明,与JCR、ICR以及DCK-LEACH相比,HACCRA能够更好地实现网络节点的能耗均衡,保证网络数据传输的连接性,从而延长网络寿命。