基于Agent的Web服务事务处理模型研究

Web服务事务处理技术必须提供协调短时操作和长时间的活动能力。文章在分析Web服务事务处理特点的基础上,提出了一个基于Agent的Web服务事务处理模型。在该模型中,通过自动产生和执行补偿事务,来满足Web环境中对长事务处理的要求。     

CNN-Transformer特征融合多目标跟踪算法

在卷积神经网络（CNN）中,卷积运算能高效地提取目标的局部特征,却难以捕获全局表示;而在视觉Transformer中,注意力机制可以捕获长距离的特征依赖,但会忽略局部特征细节。针对以上问题,提出一种基于CNN-Transformer双分支主干网络进行特征提取和融合的多目标跟踪算法CTMOT(CNN-transformer multi-object tracking)。使用基于CNN和Transformer双分支并行的主干网络分别提取图像的局部和全局特征。使用双向桥接模块（two-way braidge module,TBM）对两种特征进行充分融合。将融合后的特征输入两组并行的解码器进行处理。将解码器输出的检测框和跟踪框进行匹配,完成多目标跟踪任务。在多目标跟踪数据集MOT17、MOT20、KITTI以及UADETRAC上进行评估,CTMOT算法的MOTP和IDs指标在四个数据集上均达到了SOTA效果,MOTA指标分别达到了76.4%、66.3%、92.36%和88.57%,在MOT数据集上与SOTA方法效果相当,在KITTI数据集上达到SOTA效果。由于同时完成目标检测和关联,能够端到...     

基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法

目前的Web服务发现方法,由于没有充分利用用户情境信息,导致在服务发现时间和结果准确率方面存在不足。首先对包括当前用户在内的情境相似的用户进行了聚类,缩小了服务发现的范围;然后,在此基础上利用当前用户偏好信息及情境相似的历史用户感知到的候选服务的QoS数据,给出了一种基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法,包括候选服务的QoS数据获取和综合权重计算;最后,结合实验并与其他Web服务发现方法进行比较,证明了该方法在服务发现结果的准确率和时间效率方面均有了一定的提升。     

基于集成学习方法的实体关系抽取

基于神经网络的实体关系抽取模型已经被证明了它的有效性, 但使用单一的神经网络模型在不同的输入条件下, 会表现出不同的结果, 性能不太稳定. 因此本文提出一种利用集成学习思想将多个单一模型集成为一个综合模型的方法. 该方法主要使用MLP (MultiLayer Perceptron)将两个单一模型Bi-LSTM (Bi-directional Long Short-Term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)集成为一个综合模型, 该模型不仅可以充分利用两个单一模型的优势, 而且可以利用MLP的自学习能力与自动分配权重的优势. 本研究在SemEval 2010 Task 8数据集上取得了87.7％的F1值, 该结果优于其他主流的实体关系抽取模型.     

软件构件的ATE表示及其聚类方法

提出一种自动标签提取(ATE)构件表示方法,并设计基于ATE的模糊聚类方法。ATE表示能够包含比刻面分类更多的有效信息,并克服构件刻面分类可能产生的主观因素影响。模糊聚类使构件摆脱传统聚类的硬划分模式,可分别隶属于不同的簇,对构件检索提供更好的支持。在原型构件库中的对比实验证明该方法的可行性与有效性。     

基于语义相似度与优化的构件聚类算法

为克服刻面分类表示法的人为主观因素,采用了刻面分类与全文检索相结合的方法对构件进行了表示.同时,从语义角度出发,结合优化技术,提出了一种基于语义相似度与优化的构件聚类算法.该算法有效地减少了刻面分类的主观性因素,进一步提高了构件查询的效率和准确性,并与基于向量空间模型的构件聚类效果进行比较.实验结果表明,基于语义相似度与优化的构件聚类算法的有效性,它在一定程度上改善了构件聚类的效果,提高了聚类质量.     

一种关键字驱动的Java API自动测试框架

传统的对应用程序编程接口的测试需要编写测试驱动程序驱动被测API,然后编译驱动程序,接着执行驱动程序,最后要对测试运行结果做分析.过程繁琐而且对测试人员的编码能力要求较高.文中利用关键字驱动的思想,将测试脚本中变化的逻辑和数据部分从测试脚本中分离出来,放到单独的测试数据表格中.实现了一种对Java的应用程序编程接口进行自动测试的框架JAPITest.该框架实现了API的自动提取、关键字的自动生成、测试用例管理和执行环节的自动化,具有测试脚本的可重用性高、测试逻辑清晰、测试用例维护方便等特点.     

OPC UA信息建模:煤矿监控系统集成案例研究

为了传统OPC技术由于数据建模能力不足而导致的互操作性问题,OPC基金会发布了OPC UA规范,从理论上解决了此问题,但缺乏具体的建模流程。提出具有可操作性的OPC UA信息建模流程,并以煤矿监控系统集成作为案例来验证此建模流程具有可行性,同时推动了OPC UA从理论到实践的发展。     

基于本体的构件聚类研究

为了消除自然语言对构件文本信息描述的二义性以及增强术语间的语义关系,文中采用领域本体的思想,给出了一个基于人工智能领域本体的软件构件聚类模型和基于该模型的聚类算法。该模型通过分析领域的共同概念,形成领域本体知识库,提供领域内一致认可的术语,用于匹配对构件文本描述所使用的自然语言。给出的算法通过与基于传统空间向量的K—Means算法分析比较,验证了该算法是有效的,实现了对软件构件更合理的聚类,提高了构件检索的效率和准确性。