一种UML状态图模型检测方法

为在开发过程早期发现系统设计的各种错误与不一致,提出一种UML状态图模型检测方法,用于验证设计模型与需求规约间的一致性.该方法通过元组定义UML状态图的主要元素,给出状态图的中间表示形式SC.基于SC上定义的操作语义,该方法将状态图转换为具有KRIPKE语义结构的状态迁移系统,并将系统需满足的性质表示为线性时序逻辑公式...     

浅议高校计算机公共选修课教学改革

简要阐述了高校计算机公共选修课的教学现状及存在的问题,从优化课程设置,改进教学方法,加强实践教学环节和改革考核方法等方面提出高校计算机公共选修课教学改革的对策和方案。     

浅议高校计算机公共选修课教学改革

简要阐述了高校计算机公共选修课的教学现状及存在的问题,从优化课程设置,改进教学方法,加强实践教学环节和改革考核方法等方面提出高校计算机公共选修课教学改革的对策和方案。     

一种关系型数据库并行概念学习系统的探讨

探讨了关系型数据库的并行概念学习方法，给出了一种并行学习策略，在此基础上建立了一种并行概念学习系统，可以有效的提高关系型数据库概念学习的效率，从而挖掘出更高层次的概念．     

关联规则中一种改进的Apriori算法

对挖掘关联规则的Apriori算法关键思想进行了研究,给出该算法的一个改进算法,提高了原算法的性能。     

Lazy Slicing for State-Space Exploration

CEGAR (Counterexample-guided abstraction refinement)-based slicing is one of the most important techniques in reducing the state space in model checking.However,CEGAR-based slicing repeatedly explores the state space handled previously in case a spurious counterexample is found.Inspired by lazy abstraction,we introduce the concept of lazy slicing which eliminates this repeated computation.Lazy slicing is done on-the-fly,and only up to the precision necessary to rule out spurious counterexamples.It identifies a spurious counterexample by concretizing a path fragment other than the full path,which reduces the cost of spurious counterexample decision significantly.Besides,we present an improved over-approximate slicing method to build a more precise slice model.We also provide the proof of the correctness and the termination of lazy slicing,and implement a prototype model checker to verify safety property.Experimental results show that lazy slicing scales to larger systems than CEGAR-based slicing methods.     

基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

基于近似子图的规则空间压缩算法

规则空间模型是一种高效的知识结构诊断模型，但较高的规则空间构造代价阻碍了在小规模、实时认知诊断中的应用.为了提高规则空间模型的可扩展性，提出使用近似子图生成理想属性模式集进而压缩规则空间的方法.近似子图能够通过忽略和测试项目无关的属性降低子图规模量级，从而有效缩减理想属性模式集规模，达到压缩规则空间的目的；同时通过构建顶点间的虚拟边模拟领域知识图上的传递依赖关系，使近似子图在不引入额外属性的前提下保持领域知识图上的依赖关系，实现对不合理属性模式的有效过滤.在此基础上，给出了构造规则空间所需的近似子图构造算法以及由近似子图生成理想属性模式集的方法.最后在标准测试集上开展了近似子图与依赖保持子图和顶点导出子图两种方法的性能对比实验，并将近似子图应用于实际教学认知诊断中验证其诊断准确率，实验结果表明近似子图能够在不损失诊断结果准确率的前提下显著压缩规则空间，降低规则空间模型应用于小规模、实时诊断的门槛.     

C/C复合材料

中国科学院金属研究所从1972年起,在国内率先开展化学气相渗(CVI)工艺研究,成功地制备出C/C、C/SiC等多种热结构复合材料,完成国家大量军工任务,多次获得国家各种奖励,其中包括国家科技进步二等奖和科学院科技进步一等奖。近年来在完成国家863计划中又发明了直热式化学气相渗技术(HCVI),使工艺周期从原来的1000多小时缩短至20-30小时,材料成本下降到原来的1/3~1/5,为我国C/C材料的产业化开辟了广阔前景,在此基础上金属研究所已建成了年产2000多公斤的C/C材料生产线,并有批量产品投放市场,深得广大用户的信赖与欢迎。C/C材料由于耐高…