软件度量筛选研究

根据度量需求选择合适的度量是度量实施中的一大问题。基于PSM给出的度量选择准则和GQ(I)M模型,提出基于模糊群决策理论的度量筛选模型(MTM)。该模型从利益攸关者角度出发,根据评估指标,对根据GQ(I)M模型得到的基度量进行评估,然后验证度量目标的可达性并删除冗余的基度量,最终得到利益攸关者一致满意的无冗余的基度量集,实现度量的科学筛选。最后通过案例演示模型在度量筛选中的应用。

基于Linux的实时操作系统的分析与研究

本文讨论了实时操作系统的现状及标准 L inux作为实时应用的一些不足 ,并从实现机制上分析了造成这些不足的原因 .在此基础上 ,深入分析了现有的实时 L inux操作系统的特性和设计实现原理 。

基于有限域的椭圆曲线密码体制的建立研究

使用椭圆曲线作为公钥密码体制的基础是由于定义在有限域上的椭圆曲线上点的集合可构成阿贝尔群 ,由此可定义其上的离散对数 ,即椭圆离散对数 .而求此离散对数是非常困难的 ,由此双方可以构造公钥密码体制 ,但选择适合的曲线及在其上的计算又是复杂的 .文中分析研究了利用有限域上的椭圆曲线构建密码体制的相关问题 ,对于适于建立密码体制的一类椭圆曲线进行了相应的仿射代换和其运算的映射变换 ,对椭圆曲线构建密码体制的椭圆离散对数问题进行了分析研究 .论述了构建有限域上的椭圆曲线密码体制的思想及方法 .

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法,使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中.该方法的基本思路是,将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型,给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法,进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计,并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习,以解决假设条件要求的转移概率的时不变性.原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性.

基于中间件技术的分布式应用系统中访问控制的研究

在分布式应用系统中,利用中间件技术的访问控制,目的是限制计算机系统的合法用户所能进行的操作。文章首先对现有的.NET安全、Java安全平台、CORBA安全服务等中间件技术的访问控制现状进行描述和比较,随后介绍了三个重要的研究方向,讨论它们的应用前景,并分析研究热点和发展趋势。

椭圆曲线密码体制快速算法研究

椭圆曲线密码体制是一种基于代数曲线的公开钥密码体制。使用椭圆曲线作为公钥密码体制的基础是由于定义在有限域上的椭圆曲线上的点的集合可构成阿贝尔群，由此可定义其上的离散对数，即椭圆离散对数。而求此离散对数是非常困难的，由此双方可以构造公钥密码体制，但椭圆曲线密码体制上的计算又是很复杂的，在实际实现过程中执行速度往往很慢。从构建快速、安全的密码体制的思想出发，文章分析了影响椭圆曲线密码体制执行速度的相关问题，为了提高椭圆曲线密码体制的运行速度，设计了其上的快速算法。

特征驱动开发的应用研究

特征驱动开发是软件工程领域的一种新方法,与现有的方法相比,特征驱动开发使开发人员将注意力放在最能体现“客户价值”的核心模块上。该文通过特征驱动开发在一个具体项目中的应用,对特征驱动开发实践作了详细阐述,并分析了特征驱动开发在明确的职责分配和精确的进度管理等方面的成功之处。

非函数依赖程序不变量动态检测技术研究

讨论了程序不变量的内涵,研究并建立了程序不变量动态生成系统的理论模型。在该模型中,针对非函数依赖程序不变量动态生成理论、方法和技术进行了阐述。基于数据库的理论提出了一种新的非函数依赖程序不变量动态检测技术,针对各种常见非函数依赖程序不变量类型建立了一系列检测方法。此不变量检测技术通过数据库中提供的SQL条件查询功能,灵活地检测各种常见类型的非函数依赖程序不变量,并且可以根据用户的实际需要随时指定新的程序不变量查询条件。该方法和Daikon等现有的程序不变量检测工具检测方法比较具有明显的特色和优势:第一,基于关系数据库技术,具有良好的可扩展性;第二,使用SQL条件查询功能实现非函数依赖程序不变量检测,检测方法具有很好的灵活性。

基于多CPU的并行数据处理系统的研究

并行运算已成为解决大型软件在微机上运行速度过慢的一个有效方法。文章在对ＴＭＳ３２０Ｃ５０单片计算机和ＰＣ机处理数据进行分析的基础上，研究了由两片ＴＭＳ３２０Ｃ５０及其外围电路构成的并行加速卡与ＰＣ机共同组成的并行系统实现的有关问题。

一种基于路径的测试数据自动生成算法

提出了一种新的基于路径测试数据自动生成的算法.该算法将路径中的线性谓词函数直接作为线性算术表示来构造谓词函数关于输入变量的线性约束,仅当谓词函数是输入变量的非线性函数时,才计算其线性算术表示.因而不必计算所有谓词函数的线性算术表示,也不必计算谓词片和确定输入依赖集,以及构造谓词函数关于输入变量的增量的线性约束.理论分析和实例证明,该算法具有简单、容易、有效且计算量小等特点.

基于频繁模式树的普遍化关联规则挖掘

提出了基于频繁模式树的普遍化关联规则挖掘算法 MGAR- FP,充分利用频繁模式树的性质 ,避免大量候选模式的生成和频繁模式匹配 ,提高了挖掘的效率和速度 .实验表明 ,算法是有效的 ,比传统的普遍化关联规则挖掘算法Cum

量化关联规则挖掘及算法

提出了一种新的量化关联规则挖掘算法QAR及其增量式更新算法IUQAR .算法以模糊集理论为基础 ,利用模糊概念表示量化属性属性间的关联关系 ,克服了传统的离散分区方法的不足 ,使得规则的表示自然、简明 ,有利于专家理解 .同时 ,给出的算法IUQAR ,有效地解决了规则的维护问题 .

基于模糊概念的量化关联规则挖掘

提出了一种新的基于模糊概念的量化关联规则挖掘方法。该方法利用在量化属性域上定义的一组模糊概念表示属性间的关联关系，克服了传统的离散分区法的不足，使得规则的表示自然、简明，有利于专家理解。同时，给出了挖掘算法。

一种新的普遍化关联规则挖掘算法

提出了一种新颖的普遍化关联规则挖掘算法GARL。该算法连续扫描数据库事务序列，在最多不超过两遍扫描后生成所有频繁项目集，在首次扫描数据库时，能为用户给出反馈信息，允许用户对最小支持率进行调整，该算法能连续处理事务序列，可用于网上在线数据挖掘。

一种基于分支覆盖的测试数据自动生成算法

通过构造新的程序流图,利用Fibonacci法优化选取路径,为指定的分支生成测试数据。提出了路径测试数据生成代价的概念,并给出了代价的计算方法。当所选路径的分支谓词均为线性表达式时,直接求解线性约束集即可生成测试数据,或判定路径不可行;当分支谓词含有非线性表达式时,利用均差近似导数将非线性函数线性化,通过简单的迭代,亦能容易生成测试数据或判定路径在很大程度上不可行。若所选路径不可行或在很大程度上不可行,则选取新的路径,重复以上过程,直至求出所期望的数据,或无新的路径被选取,给定分支不可达。实例和实验表明,算法可行、有效。

一种基于确定型有穷自动机的动物识别系统的设计方法

提出了一种新的动物识别系统的设计方法。通过对有穷自动机理论与动物识别系统进行分析,建立了一个基于动物特征的确定型有穷自动机的模型.该模型描述了当输入一个动物特征值后,自动机的状态将发生转移,当输入的动物特征值充足时,即可识别出动物的种类.最后,根据这种模型设计出了动物识别系统,并上机进行了实现。

自动生成量化属性模糊集的算法

提出一种由量化属性数据自动生成模糊集及其隶属函数的算法。该算法首先用聚类方法对每个量化属性进行聚类,求得聚类中心,最后通过聚类中心构造模糊集,定义隶属函数。

多变量时间序列异常样本的识别

多变量时间序列(MTS)在金融、多媒体、医学等领域的应用是非常普遍的.与其它多变量时间序列样本显著不同的样本,我们称之为异常样本.本文提出一种基于局部稀疏系数的多变量时间序列异常样本的识别算法,使用扩展的 Frobenius 范数来计算2个 MTS 样本之间相似性.使用两阶段顺序查询来进行 k-近邻查找,将不可能成为候选异常样本的 MTS 样本剪去.在2个实际数据集上进行实验.实验结果验证算法的有效性.

多变量时间序列例外模式的识别

多变量时间序列(MTS)在金融、医学、科学、工程等领域是非常普遍的.本文提出一种在 MTS 中识别异常模式的方法.采用自底向上的分割算法将 MTS 分割成互不重叠的子序列,使用扩展的 Frobenius 范数来计算2个MTS 子序列之间的相似性,通过 K-均值聚类将 MTS 子序列分为若干个类.根据异常模式的定义,从这若干个类中识别出异常模式.在2个实际数据集上进行实验,实验结果验证算法的有效性.

基于隐私保护的跨表关联规则挖掘

通过引入项目集投影的概念和计数因子的概念,提出了基于隐私保护的跨表关联规则挖掘算法.该算法首先自下而上,逐层求出跨表大项目集在单表内的投影及投影的计数集,然后按照支持数计算协议,通过投影的计数集计算大跨表项目集的支持率,而不泄露各原始表的数据信息.算法面向大数据库,考虑表间以语义相关属性表示的一般关系.实验表明,算法是有效的。