基于SAHP和需求模式的需求优先级排序方法

针对当前需求优先级排序方法中,将用户需求放在同一层次上进行比较,设定优先级,而对需求层次性考虑得不多。从系统的整体性和需求的层次性出发,提出以解释结构模型和层次分析法相结合的需求优先级排序方法,其中用解释结构模型对需求进行结构分析和分层处理,对最上层的需求使用层次分析法进行需求优先级排序,将该方法命名为SAHP。在案例分析中,借助需求模式,对推广后的案例进行优先级排序,来说明该方法具有很好的通用性,给出案例分析和与AHP进行了比较。结果表明性能总体上好于AHP方法,该方法能够提高需求优先级设定的合理性,降低因需求导致项目失败的风险。     

基于大数据的警用知识处理框架的研究

当前,大数据已成为学术界、企业界乃至政府关注的焦点。将大数据应用于公安领域,将大大推动公安情报工作的发展与变革。分析了公安大数据知识处理系统的需求和关键技术,提出了警用大数据知识处理框架,为新一代协同智慧警用信息系统的构建提供了参考。     

基于解释结构模型的需求最高优先级设定方法

对用户需求进行排序是软件项目开发的基础。针对当前需求优先级排序方法,将用户需求放在同一层次上进行比较设定优先级,而对需求层次性和对多个需求整体赋予优先级则考虑的不多。从需求的层次性出发,用解释结构模型对需求进行分层处理;然后对顶层需求的相关需求集进行交运算,整体设定需求的最高优先级;最后给出案例分析。结果表明,该方法能够突出需求层次性,直接生成最高优先级需求集,提高需求优先级设定的效率。     

网构软件系统中实体协作的贝叶斯博弈分析

现有的网构软件系统信任模型缺乏对软件实体信任协作过程的分析,以及对信任协作结果的有效预测。为此,运用贝叶斯博弈对软件实体的信任协作关系进行研究。阐述网构软件系统中存在的安全问题,给出网构软件的演化模型,在此基础上,采用贝叶斯博弈理论对系统中软件实体的信任协作过程进行建模。针对博弈过程中信息不完整的问题,通过引入自然选择的概率,利用Harsanyi转换得到更符合实际情况的贝叶斯纳什均衡解,对信任协作结果进行有效预测。实验结果表明,信任协作结果与软件实体与自然选择概率的判断有关,通过调整博弈模型中的相关参数可以促进软件实体有效地进行协作。     

ZigBee技术在煤矿井下救援系统中的应用

在煤矿井下发生安全事故后,及时准确地获知井下作业人员的位置信息是至关重要的。提出了将无线传感器网络中的ZigBee技术应用于煤矿井下救援系统中,组成无线传感器网络,构建井下人员无线定位系统的设计方案。目前,井下人员定位系统已经处于调试和试运行阶段,运行效果良好。