专家系统开发技术

本文结合我系研制的几个实用专家系统,分析了专家系统的应用背景和实用专家系统的开发技术,并针对当前专家系统中存在的局限性,提出了新一代专家系统的设计目标和结构特征。     

毛涤麻混纺高支纱产品粗纱工艺参数的研究与选用

就毛涤麻产品在前纺粗纱机工艺的选择进行分析，并提出了解决办法。     

基于时间自动机的物联网服务建模和验证

物联网服务的建模和验证是当前物联网服务提供中的一个重要问题.文中将物联网服务的行为建模为其与相关环境实体的交互,并引入环境实体以刻画物理世界各种物体的属性和行为,从而将物联网服务能力建模为它能够导致的环境实体发生的期望变化.文中以时间自动机为建模工具,分别为将要监测和要控制的物理环境实体以及不同种类的物联网服务独立建模...     

基于特征模型的软件产品自动导出方法综述

在针对特定领域的软件复用中,产品导出是主要活动之一.产品导出指的是,开发人员基于领域中可复用的软件制品开发出所需的软件产品.在产品导出过程中,产品导出效率决定了软件复用的收益.在诸多影响产品导出效率的因素中,手工进行产品导出是拉低产品导出效率的主要因素之一,其最终会导致软件复用收益降低.为了提高产品的导出效率,相关研究提出了一些自动导出软件产品的方法.在这些方法中,一种普遍采用的指导思想是基于特征模型自动导出软件产品.在诸多使用该思想进行产品导出的方法中,各方法所使用的实现方式差异很大.为了给基于特征模型自动导出软件产品提供更好的支持,基于现有研究,提出了一个分类框架,并使用该框架对现有基于特征模型自动导出软件产品的方法进行了分类和比较.另外,还进一步指出了现有研究中的不足,并提出解决这些不足的设想.     

基于互联网群体智能的拼图问题求解

拼图游戏是一类复杂问题的典型代表.这类问题的复杂性体现在其无法通过自上而下、集中控制的方式进行有效求解.通常情况下,拼图游戏由一个玩家独立完成,或由几个玩家围坐在一起协同完成.本文提出一种基于互联网人类群体智能的拼图问题求解方法.该方法使用一种被称为“探索-融合-反馈”的回路用于支持人类玩家群体在互联网环境中进行并行、...     

支持Web Services语义组合的框架IRS-Ⅱ：分析与讨论

Web Services是基于Internet进行分布式计算的基本元素，面向Service的计算将成为未来计算技术发展的趋势。但如何能够自动发现需要的Service资源，提高Web Services组合的智能化程度，是近来的研究热点之一。IRSⅡ首先提出基于任务本体的Service发布、发现和组合方法，可以说是将Service发现和组合从语法的层次提升到了语义的层次。本文首先深入分析了IRS-Ⅱ提出的方法及其体系结构，然后对web Services的智能检索和服务组合的问题进行讨论。     

基于问题框架的需求建模:一种本体制导的方法

在深入研究问题框架方法的基础上,抽取并构建了一个问题框架本体,以概念化基于问题框架的需求建模,设计了一个本体制导的基于问题框架方法的需求建模过程,为需求分析员提供建模指导并规范其建模活动.最后,通过案例展示整个本体制导的建模过程.     

一种用户故事需求质量提升方法

敏捷开发采用用户故事表达用户需求.一般采用格式受限的自然语言编写,但在用户故事编写过程中经常出现一些表述上的缺陷.典型的缺陷包括缺失必要信息、意思表达含糊不清、故事间有重复或存在冲突等.这很大程度上影响了需求的质量,影响软件开发项目的进行.提出一种用户故事需求质量提升方法.从故事缺陷定位的角度出发,该方法构建了用户故事概念模型,并根据实际案例总结并提出11条用户故事应遵循的质量准则.从而提出故事结构分析、句法模式分析以及语法分析等技术,用于自动构建带场景用户故事的实例层模型,并根据准则进行故事缺陷检测,进而提升用户故事质量.在包含36个用户故事84个场景的实际项目中进行实验,自动检测出173个缺陷,缺陷检测的准确率和召回率分别达到88.79%和95.06%.     

Ontology-Based Semantic Cache in AOKB

When querying on a large-scale knowledge base,a major technique of improving performance is to preload knowledge to minimize the number of roundtrips to the knowledge base.In this paper,an ontology-based semantic cache is proposed for an agent and ontology-oriented knowledge base (AOKB).In AOKB,an ontology is the collection of relationships between a group of knowledge units (agents and/or other sub-ontologies).When loading some agent A,its relationships with other knowledge units are examined,and those who have a tight semantic tie with A will be preloaded at the same time,including agents and sub-ontologies in the same ontology where A is.The proloaded agents and ontologies are saved at a semantic cache located in the memory.Test results show that up to 50% reduction in running time is achieved.     

基于概率主题模型的物联网服务发现

针对物联网中服务数量的大规模性、服务描述的异构性以及设备服务的资源高度受限性和移动性等特点,提出了一种基于概率主题模型的物联网服务发现方法.该方法的主要特点是：1） 利用英文Wikipedia 构建高质量的主题模型,并对类似短文本的服务文本描述进行语义扩充,使主题模型能够更有效地估计服务文本描述的隐含主题;2） 提出利用非参数主题模型学习服务文本的隐含主题,降低模型训练时间;3） 利用服务隐含主题对服务进行自动分类和文本相似度计算,快速减少服务匹配数量,加速服务文本相似度计算;4） 提出能够同时支持WSDL-based 和RESTful 两种物联网服务的signature 匹配算法.实验结果表明：与现有的物联网服务发现方法相比,该方法的准确率（precision）和归一化折损累积增益（NDCG）都有较大幅度的提高.