信息系统体系结构的复杂性分析方法

体系结构设计是信息系统设计中的一个重要环节.体系结构的复杂性是影响系统质量的重要因素.针对信息系统体系结构设计的特点,定义了系统耦合度和内聚度计算模型;基于耦合度和内聚度评估结果,提出一种体系结构复杂度的分析方法.实例证明,该方法是一种有效的复杂性评估方法.     

开源软件中结构复杂度的度量方法

针对大型开源软件的复杂性,提出一种基于随机图和结构熵的开源软件结构复杂度的度量方法。将开源软件中的软件包抽象成点,将软件包之间的依赖关系抽象成有向边,建立随机图,并引入结构熵的概念。结合随机图的特性和结构熵度量开源软件的耦合度和内聚度。利用该方法进行实例分析,结果表明,随着开源软件按版本发展,软件耦合度和内聚度不断增长。     

一种基于Inf-ProA框架的能力满足度计算方法

能力满足度是衡量系统建设意义和作用的重要指标,基于体系结构框架进行能力满足度分析,能够实现在系统设计阶段对能力满足程度的分析判断,避免早期分析不足导致后期建设成本的增加。本文提出一种基于信息主导的体系结构（Inf-ProA）框架的能力满足度计算方法。该方法首先构建一种面向能力的核心体系结构要素追踪关系元模型,然后设计核心体系结构要素的权重计算方法以及满足度计算方法,并基于核心要素的权重、满足度值以及追踪关系链提出一种能力满足度计算方法。最后,对该方法使用应用案例进行了实验验证,实验结果表明该方法能够有效地对能力满足度进行分析。     

信息系统体系结构复杂性度量方法研究*

体系结构技术是进行信息系统设计的重要技术,其复杂性直接决定着建设信息系统的复杂性。研究了程序复杂性的度量方法,在复杂性概念研究的基础上,提出了将体系结构复杂性分为动态复杂性和结构复杂性分开进行度量的方法,并提出基于熵的动态复杂性和结构复杂性评估方法。通过对体系结构复杂性度量方法的研究,可以有效地度量体系结构的复杂性,为项目开发与决策提供有力的依据。     

一种基于体系结构模板的粗粒度可重构SoC设计方法

针对传统的面向应用领域的多核SoC体系结构设计方法存在系统结构探索空间大、设计复杂度高等问题,提出了一种基于体系结构模板的粗粒度可重构SoC系统架构设计方法。该设计方法以体系结构设计为中心,体系结构模板可重用、参数可配置,从而缩小了体系结构设计探索空间,提高了体系结构设计效率,降低了应用程序编译器开发复杂性。最后,以密码处理领域为例,将模板参数实例化,构建了一个面向密码处理领域的多核可重构指令集处理器SoC系统(Multi-RISP SoC)。实验结果表明,MultiRISP SoC系统与几个典型可重构平台在性能上相当,但系统构建更为快速高效。     

模糊支持向量机情感状态识别的研究*

针对已有的情感生理参数样本类内聚合度低、不同状态较难区分的特点,提出了一种改进的模糊支持向量机识别方法.模糊隶属度函数采用高斯分布形式,高斯分布的参数分别由同类样本数据形成的最小超球体半径和样本之间的紧密程度决定.该方法计算样本模糊隶属度时,不仅考虑样本与类中心的距离关系,还要考虑样本与样本之间的关系.实验显示改进的模...     

面向对象软件度量中的内聚缺乏度分析

从理论和实验两方面对面向对象软件度量中内聚缺乏度本质与表现进行了较深入的分析 ,给出了内聚缺乏度的 3种定义 :α,β和γ,比较了它们的优点和缺点 .理论与实验均表明 ,α内聚缺乏度 (也就是 C& K内聚缺乏度 )和β内聚缺乏度均没有“度”的含义 .而γ内聚缺乏度有较好的特性 ,但对于方法数特别少的类 ,稳定性差 .还简要分析了基于α内聚缺乏度 (C& K内聚缺乏度 )派生出的两种内聚缺乏度定义 ,即β′和γ′内聚缺乏度 ,它们与β和γ内聚缺乏度有相同的性质 .并指出 ,内聚缺乏度研究应当与程序员心理学研究相结合 .     

一种基于依赖性分析的类内聚度度量方法

内聚度是指模块内各成分之间的联结强度．在面向对象程序中，内聚度主要是指类内部各成分之间的联结强度．在深入剖析了类的属性与属性、方法与属性以及方法与方法之间的关系及其性质的基础上，提出了一种基于依赖性分析的内聚度度量方法，并证明了它满足优良的内聚度度量方法应该具有的性质，从而克服了已有方法只是分析了某个方面的不足，为综合评价类内聚度提供了指南。     

以决策为中心的软件体系结构设计方法

提出针对体系结构层次设计的决策抽象和问题分解原则,以及基于该原则的一种以决策为中心的体系结构设计方法.该方法从决策的视角对体系结构进行建模,并通过一个从导出体系结构关键问题到对体系结构方案决策的过程完成设计,还在其中实现了候选体系结构方案的自动合成以及设计决策与理由的捕捉.这种以决策为中心的方法切合体系结构层次的特点,降低了体系结构设计的复杂性和设计决策与理由捕捉的代价.     

支持复杂系统虚拟样机开发的体系结构研究

复杂系统的特点决定了开发过程的高风险性和有限逆转性，虚拟样机技术是解决这一问题的一个有效途径。同时，系统的复杂性、技术集成性和环境相关性决定了开发过程必然是一个协同工作的过程，因此，设计开发完善的体系结构对于为复杂系统的开发设计提供服务是至关重要的。该文在提出体系结构的开发标准和性能目标的基础上，研究了几种现有的支持复杂系统虚拟样机开发的体系结构的特点，讨论了实现的方法。     

基于熵的信息系统业务模型复杂性度量

业务模型的复杂度决定企业信息系统的复杂度,也对信息系统的重构性能具有很大程度的影响。目前研究多侧重于代码级软件的复杂度度量,而对业务模型的复杂度则关注较少。本文首先给出了企业业务模型的分层体系结构,依据模型实体之间的依赖关系与分解关系将业务模型分解为一组基本模型单元。然后重点提出一种基于熵的模型复杂性度量方法,使用信息熵来描述业务模型的复杂性,通过计算基本模型单元的复杂度递归得到各模型实体、依赖关系的复杂性,进而综合得到模型的复杂性。最后通过实际案例验证了此方法的可行性。该方法为信息系统的设计与构造过程提供了有效的参考与决策依据。     

基于UML的软件体系结构的定量评估

软件体系结构是软件开发过程的关键制品,应该尽早地分析和评估其质量.目前研究的软件体系结构评估主要集中在基于场景的评估方法,其特点是定性的、主观的、无需专用的体系结构描述语言.本文提出以统一建模语言UML作为软件体系结构描述语言以及度量的软件体系结构的定量评估.针对UML的可视化、多视图、半形式化以及一致地应用在整个软件开发活动的特性,提出一组UML度量,从UML图所表达的信息含量、可视化影响以及图形建模元素之间的关联性这三个方面度量软件体系结构.分析并讨论这组UML度量在评估软件体系结构的规模、复杂性和结构性等质量属性方面的应用.     

基于可执行模型的体系结构验证评估方法

信息系统体系结构设计是系统开发过程中的一个关键环节,正确评估体系结构能够提高系统开发效率.基于可执行模型的体系结构验证评估方法是一种有效的验证体系结构评估方法.分析基于可执行模型的体系结构验证评估的特点,提出该方法的评估过程和评估内容.提出基于对象Petri网的可执行模型构建方法,并通过实例说明该方法的可行性.     

双核微处理器实时系统的软件架构方法

针对双核微处理器在工业控制领域的应用,探讨了基于共享内存的双核处理器软件架构的设计方法,主要分析讨论了双核之间的通信方法、数据共享策略以及双核任务分配方法。以F28M35双核处理器为例,介绍了该处理器资源结构、双核间的通信机制以及共享内存的使用方法。设计了一种以系统控制块数据结构为核心的软件架构方法,并成功运用在注塑机控制系统中。     

Accountable system design architecture for embodied AI: a focus on physical human support robots

Although the development of robot-based support systems for elderly people has become more popular, it is difficult for humans to understand the actions, plans, and behavior of autonomous robots and the reasons behind them, particularly when the robots include learning algorithms. Learning-based autonomous systems which are called AI are treated as an inherently untrustworthy ‘black box,’ because machine learning or deep learning algorithms are difficult for humans to understand. Robot systems such as assistive robots, which work closely with humans, however, should be trusted. Systems should therefore achieve accountability for all stakeholders. However, most research in this field has focused on particular systems and situations, and no general design architecture exists. In this study, we propose a new design method, focused on accountability and transparency, for learning-based robot systems. Describing the entire system is a necessary first step, and transcribing the described system for each stakeholder based on several principles is effective for achieving accountability. The method improves transparency for systems, including learning algorithms. A standing assistive robot is used as an example of the entire system to clarify which system parts require greater transparency. This study adopted the Systems Modeling Language (SysML) to describe the system and the described system is used for the information representation. Information should be represented considering the relationships between stakeholders, information, and the system interface. Because of their complexity, it is difficult for humans to understand the complete set of information available in robot systems. Systems should therefore present only the information required, depending on the situation. The stakeholder–interface relationship is also important because it is more beneficial for professionals to view information relevant to their specialized field, which would be difficult for others to understand. By contrast, the interface should be intuitive for general users. Visualization and sound are very useful means of transmitting information, with advantages and disadvantages for different circumstances. These relationships are important for achieving accountability. Finally, we show an example of implementation with a developed support system. It is confirmed that accountable systems can be designed based on the proposed design architecture.     

基于云计算的军事物流平台设计

通过研究云计算的理论技术,结合军事物流的发展现状,设计了基于云计算的军事物流平台的总体架构,提出了平台的技术架构和功能架构,并对平台提供的具体服务分别进行了阐述。最后对云计算技术在军事物流体系中的实际应用提出了展望。     

动态不确定环境下的决策：一种分层决策模型

本文提出一种智能体分层决策结构模型，试图通过分层决策技术有效地解决动态、不确定环境中的智能体的实时决策问题。本模型的高层采用BDI结构，以便为较长期任务的规划和推理提供充分的支持；模型的底层采用反应式结构，以保证对短期实时任务的及时响应。实验结果表明了这种分层模型在某些复杂任务领域中的有效性。     

GEAMAS: A Generic Architecture for Agent-Oriented Simulations of Complex Processes

This paper's object is to present the results of the GEAMAS project which aims at modeling and simulating natural complex systems. GEAMAS is a generic architecture of agents used to study the behavior emergence in such systems. It is a multiagent program meant to develop simulation applications. Modeling complex systems requires to reduce, to organize the system complexity and to describe suitable components. Complexity of the system can then be tackled with an agent-oriented approach, where interactions lead to a global behavior. This approach helps in understanding how non-determinist behavior can emerge from interactions between agents, which is near of self-organized criticality used to explain natural phenomena. In the Applied Artificial Intelligence context, this paper presents an agent software architecture using a model of agent. This architecture is composed of three abstract levels over which the complexity is distributed and reduced. The architecture is implemented in ReActalk, an open agent-oriented development tool, which was developed on top of Smalltalk-80. To illustrate our purpose and to validate the architecture, a simulation program to help in predicting volcanic eruptions was investigated. This program was run over a period of one year and has given many satisfying results unattainable up to there with more classical approaches.     

基于Web服务的协同制造研究

产品的复杂性决定了产品制造过程的复杂性,需要设计、工艺,生产等部门在各个环节以及不同制造原料和生产人员协同完成,网络以及网络化制造的发展为分布式协同制造提供了实现环境,Web Services技术的成熟化为实现协同制造提供了技术支持,各个系统通过Web Services以及可扩展标记语言实现异构信息的共享及制造过程协同.研究了基于Web Ser-vices的协同制造,提出了面向服务的协同制造管理框架,并分析了框架的实现.最后将协同制造管理框架应用到车间管理信息系统,并使CAD,PDM、CAPP、设备、人事、生产信息等协同到制造过程,实现制造过程集成管理.