一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的磨矿粒度集成建模方法

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性.      

一种互操作协议性能评估方法

在异构网络环境下。互操作协议对应用系统具有重要意义，互操作协议的性能对应用系统的性能也起着举足轻重的作用．为确定应用系统性能瓶颈，必须评估互操作协议性能．本文提出了一种互操作协议性能评估方法．该方法针对实际应用系统中的互操作协议，提出符合实际的评估指标，对协议性能进行定性分析和定量分析．在定性分析中得出安全性、容错能力、可扩展性等性能指标．在定量分析中，建立仿真实验模型与排队论数学模型相结合的混合模型。得出网络带宽占用、响应时间与吞吐量等性能指标．综合这些指标，我们给出互操作协议性能评估的结果．     

CORBA应用的连接管理技术研究

资源管理对于构造大型应用系统非常重要,其中连接管理是确保系统有效运行和负载均衡的关键。本文讨论了CORBA应用系统中的连接资源的管理问题,分析和研究不同的连接管理策略,对在应用级利用集线器实现连接资源管理进行了描述。     

Characterizing and Detecting Gas-Inefficient Patterns in Smart Contracts

Ethereum blockchain is a new internetware with tens of millions of smart contracts running on it.Different from general programs,smart contracts are decentralized,tamper-resistant and permanently running.Moreover,to avoid resource abuse,Ethereum charges users for deploying and invoking smart contracts according to the size of contract and the operations executed by contracts.It is necessary to optimize smart contracts to save money.However,since developers are not familiar with the operating environment of smart contracts(i.e.,Ethereum virtual machine)or do not pay attention to resource consumption during development,there are many optimization opportunities for smart contracts.To fill this gap,this paper defines six gas-inefficient patterns from more than 25,000 posts and proposes an optimization approach at the source code level to let users know clearly where the contract is optimized.To evaluate the prevalence and economic benefits of gas-inefficient patterns,this paper conducts an empirical study on more than 160,000 real smart contracts.The promising experimental results demonstrate that 52.75%of contracts contain at least one gas-inefficient pattern proposed in this paper.If these patterns are removed from the contract,at least 0.30 can be saved per contract.     

特征模型中非功能需求建模初探

在需求模型中准确、完整地规约与非功能需求(NFR)相关的语义是实现NFR的前提,也是需求建模的难点.本文探讨了特征模型中NFR的建模方法,该方法显式区分功能和非功能特征,根据精化关系将处于不同抽象层次上的非功能特征组织成树状结构,支持对NFR的系统化处理.该方法扩展特征模型以显式描述特定于NFR的语义,还给出了基于知识库(特别是中间件特征模型构成的知识库)识别并精化NFR的过程.该方法在奥运信息系统建模中得到了应用.     

基于编档的体系结构视图冲突检测方法

软件体系结构由不同的视图组成,每个视图包含不同的体系结构关注点.在软件工程领域中,如何对这些视图进行比对和合并是一项非常重要的研究工作.然而,目前视图比对的主要研究都着眼于视图元素之间的比对,因而并不能有效地发现视图之间的隐含冲突.主要原因是由于不同视图背后隐含着不同的关注点,而关注点之间的冲突并不能显式地在视图中表现出来,因此仅作视图元素比对不能发现这种隐含冲突.针对该问题,提出了一种基于编档的体系结构视图隐含冲突检测方法.在该方法中,通过对设计方法进行建模来捕获体系结构关注点和视图之间的关联关系;以软件体系结构文档作为通用平台,通过4个连续的活动来检测关注点之间的隐含关系;为了支持方法的自动化,就其中出现的关系给出了一套数学定义.     

面向服务的中间件管理方法

中间件的繁荣使得中间件的管理面临着管理对象的类型与数量都极大丰富的问题;同时,开放的网络环境使得管理目标呈现出多样化、综合化和柔性化的特点。上述问题要求中间件的管理能力具有可增长的特性,以满足个性、多样的管理需求。提出了一种面向服务的中间件管理方法。方法中,已有的中间件管理功能被封装为服务,通过服务组装的方式实现管理功能的增值。讨论了中间件预置管理功能的封装、管理的组装模式、组装中接口适配和异常处理等问题,并用一个J2EE场景的管理实例示范和论证了提出的方法。     

一种中间件服务容错配置管理方法

提出一种基于运行时刻软件体系结构的容错管理方法,支持开发者和管理员针对不同中间件服务失效定制合适的故障检测和修复机制.首先,运行时刻软件体系结构自动构造构件依赖视图和错误传播①视图,为理解和分析整个系统的可靠性提供全局视图;然后,操作运行时刻软件体系结构配置容错机制;最后利用AOP技术将容错机制插装到中间件中,使其具备指定的容错能力.上述过程在一个可视化工具的辅助下半自动实施,并在J2EE中间件上得到验证.     

面向异构DHT存储的数据与位置解耦算法

分布式哈希表(distributed hash table, DHT)由于其高效的数据寻址方式而被广泛应用于分布式存储.传统DHT必须将数据存放在指定节点中才能实现高效的数据分布式寻址,极大地限制了DHT技术的应用范围.例如,在异构存储网络中,节点的存储空间、带宽、稳定性等均有较大差异,结合数据特征和节点性能差异选择合适的数据存放节点可以很大程度上提高数据的访问效率,而传统DHT数据和存储位置紧耦合的特征导致其难以应用于异构的存储网络中.针对此问题,提出了vRoute算法以实现DHT中数据标识与其存储位置的解耦.通过构建基于Bloom Filter的分布式数据索引, vRoute算法可以在不降低数据寻址效率的基础上允许数据存储在网络中的任意节点.通过扩展Kademlia算法实现了vRoute,并从理论上证明了vRoute算法的有有效性.最后,模拟实验表明vRoute以较低的存储、网络开销实现了和传统的DHT算法接近的数据寻址效率.     

基于开源社区分析的API使用案例推荐服务

目前有关API学习和代码复用的研究主要集中在对于API调用频繁模式的挖掘、组件化信息的提取以及根据用户的需求和目标功能进行的个性化应用程序接口（API）推荐服务等方面。然而,作为缺少专业知识和经验技能来完成特定使用案例的软件开发初学者,在阅读官方文档之外,往往需要真实的使用案例作为参考。现有代码推荐研究大多为单片段式代码,缺少跨函数的案例选择,这不利于初学者学习构建完整的使用场景或功能模块;同时,从单个函数注释中提取的语义描述也不足以构建学习者对项目中完整功能实现方法的认识。为了解决上述问题,提出了一种基于开源社区分析的API使用案例推荐服务,并以软件开发后端框架Spring Boot为例,构建了跨函数的案例推荐辅助学习服务。随后,通过调查问卷、专家验证等方式验证了所提出的API使用案例推荐服务的可行性和有效性。