基于卷积神经网络的构件分类策略的研究

为了提高软件复用过程中构件检索的效率，分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征，从构件刻面信息的角度，采用卷积神经网络技术，提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略；利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取，减少人为因素，提高刻面信息提取精确性，并训练出基于卷积神经网络的构件分类模型，通过具体的实验，来论证该模型的准确性，以达到提高构件检索效率的目的。     

基于观察者的动态演化一致性研究

为了解决软件体系结构动态演化的不一致性问题,提高软件体系结构动态演化的演化效率,针对构件技术特性,分析了软件演化技术研究现状优缺点以及观察者技术特点,结合观察者技术特点扩展了构件,使构件具有被监视以及监视的特性,提出基于观察者的动态演化模型,来保证动态演化的一致性,并为分布式环境下的动态演化提供可行的方法。