基于被动-主动的特征演化流学习

在许多现实应用中,数据以一种特征演化流的形式收集.例如,随着传感器的更换,由旧传感器收集的数据特征会消失,新传感器收集的数据特征会出现.在线被动-主动算法已被证明可以有效地从具有固定特征空间和梯形特征空间的数据集中学习线性分类器.因此,提出了一种基于被动-主动更新策略的特征演化学习算法(passive-aggressive learning with feature evolvable streams,PAFE).该算法通过主动-被动更新策略从当前特征空间和被恢复的已消失特征空间中学习了2个模型.具体来说,在重叠时段,即新旧特征同时存在的时段,该算法用新特征恢复了消失的特征空间,同时用旧特征空间模拟了新特征空间,进而为新特征空间的模型学习提供合理的初始化.基于这2个模型,为提高算法整体性能提出了2个集成算法:组合预测和当前最优预测.在合成数据集和真实数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.     

面向缺陷定位的代码搜索引擎

随着软件项目规模的扩大以及软件复杂性的增加,缺陷修复的难度越来越大.其中,绝大多数缺陷问题都是由代码的错误编写导致的,在软件缺陷修复过程中开发维护人员需要花费大量的时间定位并修改缺陷代码.针对这个问题,对缺陷报告以及对应的项目变更信息进行整合,根据代码抽象语法树结构信息计算代码块与缺陷报告之间的关系,从而构建缺陷-代码知识库.在此知识库的基础上构建面向缺陷定位的代码搜索引擎,以向用户推荐更全面的缺陷定位信息,包括相似缺陷报告、相关缺陷代码文件以及缺陷代码块,从而帮助开发和维护人员及时有效地定位缺陷.实验结果说明,相比现有的缺陷定位方法,所提方法能够更准确地定位缺陷代码文件,并且可有效定位到代码粒度.     

基于协作度的分布式自动协商联盟形成机制

现有联盟形成的研究中大都没有考虑到不同Agent的协作资源和协作态度不同的异质性,而是假定所有Agent具有相同的协作资源和协作态度.为此提出一种基于协作度的分布式自动协商联盟形成机制(collaborative degree-based distributed automatic negotiation coalition formation mechanism,CDBDN),通过对处在网络拓扑结构中Agent的协作资源和协作态度的描述建立Agent协作度的概念.以分布式的应用环境为背景,建立分布式协商协议(distributed negotiation protocal,DNP)来实现分布式自动协商方式构建联盟.该机制建立了分布式协商协议和引入了Agent协作度,提出基于Agent 协作度的协商策略.实验结果表明,该机制在联盟形成的效率、Agent协商效率和个体效用方面都表现出有较好的性能.     

列存储数据仓库查询执行中重用缓冲区调度算法

查询的中间结果重用是提高查询效率的重要手段.现有列存储系统主要关注多查询计划间的中间结果重用,忽略了单一查询计划执行过程中大量可重复访问的中间结果.单一查询中的中间结果具有确定性高、结果大小可估计的特征,非常适合作为重用的对象.为此,针对列存储数据仓库单一查询计划执行过程中的中间结果重用问题,提出了一个重用缓冲区空间的...     

HTTP多路超链接在WebServers中的应用

频繁的WWW访问要求有有效的WebServers组织方式,针对HTTP超链接不能进行负载平衡的缺点,提出了HTTP多路超链接,并用HTTP超链接对HTTP多路超链接进行了模拟,最后将HTTP多路超链接引入WebServers设计。     

MVC模式研究的综述*

随着面向对象技术的发展,MVC的含义和用途变得更加广泛,不仅可以用于组件的构造,也可用于类似于电子商务应用等大型面向对象系统的软件设计。从MVC模式起源开始,讨论了MVC模式的结构、设计方法、实现技术、优缺点及其应用,最后介绍了由JSP,Servlet和JaveBeans实现的MVC2结构。     

一种基于不变量的工作流协同模型分解方法

现代企业计算的业务过程越来越复杂,有很多分散且相对独立的组织机构,为了协同来自不同组织的业务过程,文中提出一种IOPN模型(面向交互的Petri网)用于描述跨组织的工作流协同,该模型包含组织内的过程模型和组织间的交互关系.为了确保IOPN模型能够被正确地执行,文中提出IOPN模型的弱合理性(relaxed soundness)作为IOPN模型的正确性标准之一.IOPN模型是一种复合模型,其规模一般较大,采用基于状态空间的分析方法,容易产生状态空间爆炸问题,为此文中提出基于不变量的分解方法,能够将一个弱合理的无回路IOPN模型分解为一组顺序图,并提出相关定理:一个无回路IOPN模型是弱合理的当且仅当其可以被分解为一组合法的顺序图.     

一种基于VFD多核系统的硬实时任务节能调度算法

由于芯片功耗不断增加,节能已成为一个亟待解决的重要问题.基于全局异步局域同步(GALS)及电压频率域(VFD)技术的多核处理器计算平台,提出周期性硬实时任务节能调度算法.首先将给定任务集中的实时任务按最差匹配递减(WFD)策略映射到各个计算核上,使各计算核的利用率相对更加均衡,然后利用静态电压?频率调整策略,将每一个VFD内各计算核的共享运行频率降至此VFD中负载最重的计算核的利用率以回收并利用空闲时间节能.在静态策略的基础上提出空闲时间重分配(SR)策略,在保证实时任务可调度的前提下,通过进行任务迁移来平衡VFD内各计算核上的空闲时间分布,以进一步降低VFD的共享运行频率,从而降低能耗.实验表明提出的节能算法可取得较好的节能效果.     

基于信息量与信息嫡的元搜索引擎排序算法研究

元搜索引擎集合了多个成员搜索引擎的结果,将结果进行一定的处理后再将处理后的结果返回给用户。其中对结果的重新排序直接影响到元搜索引擎的性能。基于通信领域上的信息量与信息熵提出一种计算结果相关度的算法——信息关联度IRD算法,再将算法进行特定的修正,并提出一种合并算法CombMul,将以上算法应用到元搜索引擎中,最终用MRR查准率来评价此方法。得到的MRR查准率数据表明,与广泛应用的Borda排序算法相比,IRD算法结果更为理想。     

Rete算法:研究现状与挑战

产生式规则推理系统因其可理解性、易增删、易修改等特点而被广泛用于各种智能领域,但其规则匹配效率 极其低下,不适合大规模推理。Rete算法通过规则条件共享和保存临时匹配结果大大加速了产生式推理,使其成为 效率最高的产生式推理算法之一。但随着数据规模的日益增大、业务信息的频繁变更以及不完整数据和模糊逻辑的 广泛出现,Rctc算法也面临前所未有的挑战。基于这些背景,对Rctc算法的原理、研究现状与面临的问题进行综述, 指出了Ret e算法的常用改进方法。介绍常见的改进方法,并对其进行分析和比较,最后总结了该算法面临的挑战,指 出了未来的研究方向。