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1.
2.
面向软件动态演化的需求建模及其模型规范化 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前需求工程阶段对软件动态演化考虑不足的现状,在分析软件动态演化面临的挑战的基础上,设计了面向动态演化的需求元模型(dynamic-evolution-orientedrequi rements meta-model,DERM)。该元模型以特征为基本部件,按特征组合的方式建立需求模型,需求模型由行为特征和属性特征组成。行为特征被区分为计算行为特征和交互行为特征,以实现计算和交互的相对隔离;属性特征通过其作用域,指定其在行为特征模型中的作用范围,从而将行为特征模型和属性特征模型统一为需求模型。在此基础上,讨论了需求模型的参照完整性、依赖一致性和互斥一致性,并进一步把需求模型规范化为需求模型第一范式到第三范式,需求模型规范化的过程提供了一种保证需求模型一致性的方法。最后通过案例研究,表明了该方法的可行性及其对软件动态演化的有效支持。 相似文献
3.
由于无证书公钥密码体制是一种新型公钥密码体制,它既克服了密钥托管问题,又不需要使用公钥证书,而在标准模型下所构造的方案与在随机语言模型下所构造的方案相比,具有更高的可证安全性,因此,该文在标准模型下,提出了一个无证书代理环签名方案。与现有的代理环签名方案相比,它具有更高的执行效率和可证安全性,能够归约于CDH(computational diffie-Hellman)问题假定。分析结果表明:它既能有效抵制来自密钥生成中心和授权人的伪造攻击,又能满足代理环签名的其他安全性需求;并且,该方案具有更高的执行效率,只需要两次对运算。 相似文献
4.
协同分配是在分布式计算环境中进行资源分配的一种重要技术,用于把一个应用程序分解为多个子作业,然后将其分配到多个资源上同时处理来满足特定的性能要求。本文提出了一个离散事件驱动的网格资源协同分配仿真系统,实现了对用户、调度器、协同分配器、协同预留器等协同分配相关实体的仿真,实现了FCFS、FPFS、Backfill等主要的协同分配调度算法和策略,可用于资源协同分配相关的分布式计算环境的资源管理和调度算法的仿真和研究。 相似文献
5.
针对传统插值放大图像出现的边缘模糊与锯齿化问题,结合小波具有多分辨率分析和局部化时频域特性,提出了一种基于小波插值与改进自蛇模型相结合的放大图像清晰化方法。该方法对无噪声图像采用小波插值对图像进行放大,并用改进自蛇模型对放大后的图像进行边缘修正,而对于噪声图像则采用改进自蛇模型对其进行清晰化处理,通过小波插值进行放大。实验结果显示,采用该方法与传统放大图像清晰方法相比,图像的边缘轮廓清晰度和细节部分的辨识度更精确,同时能够有效提高放大图像的峰值信噪比。 相似文献
6.
提出一种新的图像分割方法应用于PCA中,将包含人脸特征最为明显的额头、左眼、右眼、鼻子、嘴巴等五部分从图像中分割出来,而舍弃双耳以及脸部其余部分等只包含很少特征的部位。在分类识别中引入模糊隶属方法,提出一个新的隶属度函数并加权融合上述五部分的识别结果。基于ORL人脸库的实验表明,所提出的新分割和隶属度函数结合的方法具有很好的分类效果,提高了识别率和执行效率。 相似文献
7.
张国生 《计算机与数字工程》2014,(2):235-238,285
将社会组织结构抽象为递归的社会组织域树,其顶层目标即为社会组织总体目标,总体目标层层分解为社会子组织域目标,从层次化的社会组织目标构建软件系统需求目标分解树,进而构建软件系统需求,并用层次着色Petri网对软件系统需求过程进行形式化建模,无缝连接社会组织目标与软件系统需求,为软件系统需求分析提出了一种自然、直观的需求过程建模方法. 相似文献
8.
用层叠样式表CSS技术实现网页特效 总被引:3,自引:0,他引:3
CSS是为了弥补HTML在样式编排上的不足所制定的一套扩展样式标准。CSS技术在HTML中不仅可以美化网页,还可以改善HTML文档的结构,减少格式重复代码,增强Web编程的灵活性,提高程序源码的可读性和执行效率。阐述了CSS样式的概念,对比了CSS与HTML样式,介绍了CSS的几种定义和引用方法,最后用实例展现了CSS典型网页效果。 相似文献
9.
阐述云计算的重要性、优势及前景,探讨安全风险对云计算发展的影响,重点分析云计算安全风险理论研究现状,给出降低云计算安全风险的对策。对现有文献资料进行系统梳理、分析和总结。安全风险是云计算发展的重要障碍,现有理论研究存在的主要问题:一是成果不多,国外刚起步,国内更是匮乏;二是几乎全为定性研究,定量研究极为罕见;三是较多文献仅为简单风险探讨,缺乏深入研究。因此安全风险是云计算的一个重要的新研究方向。 相似文献
10.
空间极大co-location模式挖掘研究 总被引:1,自引:0,他引:1
空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描数据集得到二阶频繁模式,然后将二阶频繁模式转换为图,再通过极大团算法求解得到空间特征极大团,最后使用二阶频繁模式的表实例验证极大团得到空间极大co-location频繁模式。实验表明,该算法能够很好地挖掘空间极大co-location频繁模式。 相似文献