一种基于信任机制的网构软件的构件选择方法研究

目前网构软件成为一种新的软件形态,如何选择可信构件来构造网构软件,并使其具有尽可能高的用户信赖度,已成为亟待解决的问题。提出了一种基于信任机制的构件选择模型,它运用历史交互构件软件的可信性评价、朋友推荐及构件声誉来计算构件的各项描述的可信性,从而选择可信构件。并提出了一种基于以上可信构件选择模型的构件选择方法,最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。     

一种基于自主构件的网构软件协作框架

网构软件的协作具有真分布、无全局规划、非强制性等新的特征,这对协作提出了新的要求.在传统构件的基础上,借鉴Agent领域中对自主性的理解,使用自主构件这一概念来对具有自主性的计算资源进行建模,并描述了一种基于自主构件的协作框架.该框架中借助环境改变来引导自主构件间的协作行为,协作过程中没有直接干预其他自主构件的行为,更没有强迫其他自主构件参与,但自主构件却能采取所期望的行动最终实现协作目标.     

基于构件的网构软件组装技术分析

随着网路技术的发展,软件Agent、Web Service、CCM、云计算等技术非常流行。用户在不断追求在Internet环境下的新体验,相对传统的软件运行平台逐渐由静态封闭走向开放、动态和多变。本文针对网构软件这一概念的提出,对相应的新的软件开发方法进行具体详细分析,全面分析了软件发展的全新模式。基于构件的可复用操作组装技术的开发应用,较好的适应这种模式的转变。面向构件的网构软件组装技术是目前软件研究的热点,通过对于这种技术的深刻分析,将对网构软件的开发具有重要意义。     

特征模型驱动的网构软件构件组装与优化方法

面向特征的领域分析方法可为网构软件中资源的有序化提供有效支持.从领域工程的角度出发,提出一种特征模型驱动的网构软件组装与优化方法,该方法以iJackson图描述网构软件的特征模型,结合软件体系结构特点,分析了将特征模型转换为面向业务构件、基于工作流图技术的组合模型的机制,通过应用图论方法,将组合模型建模为以领域特征簇为中心的构件组装结构图,围绕面向多目标需求的QoS模型,建立了Internet环境下网构软件构件组装问题的数学模型,提出了一种基于蚁群优化算法的全局优化方法.最后,以网上书店系统为倒,介绍了仿真实验过程,并说明了方法的有效性和可行性.     

浅析实现与测试网构软件的方法

本文阐述网构软件的构成及测试,并提出了具体的实现方式。概括了基于互联网服务的网构软件的实质,网构软件与传统软件间的差异,提出了在互联网上实现网构软件的趋势及实现网构软件的测试方法。     

面向网构软件的构件自适应机制研究*

结合软件agent技术,从构件角度出发,通过对传统构件进行包装,加入行为规则驱动和行为推导两大机制,提出了一种能够在运行时实时适应用户需求变化和运行环境变化的自适应构件。在自适应构件的运行和支撑方面,实现了一个可动态定制自适应构件行为规则的工具,改进了现有的构件支撑平台使得能满足自适应构件的运行需求;最后通过一个例子说明了自适应构件的设计、实现、运行和演化等一系列工作流程。初步实践表明,上述机制和整套框架为开发具有自适应性的网构软件提供了有效支持。     

一种满足可靠度期望的网构软件优化方法*

Internet环境下网构软件的开发是一个构件组装过程,传统的软件可靠性技术在其应用过程中面临着新的挑战。建立了网构软件的抽象模型和物理模型,介绍了可靠性的形式化定义及五种构件组装结构的可靠性度量方法,提出了一种满足可靠度期望的网构软件优化方法。该方法将复杂的网构软件结构进行串行化,以抽象构件、链路的可靠度期望阈值过滤无效分支,以网构软件的可靠性期望筛选较优路径,应用一种改进的蚁群优化算法求解,从而实现了网构软件抽象模型与物理模型的映射。实验仿真及分析表明,该方法适用于解决开放式环境下网构软件的可靠性优化问题,相对于传统方法,它具备较好的执行性能。     

基于Agent的网构软件构件模型及其实现

网构软件代表了Internet环境下的一种新型的软件形态,但仍然面临着外部环境显式化、软件实体主体化、运行机制自适应等问题.从构件的角度出发,提出了EBDI(electronic business document exchange)结构以表示能够根据环境变化实施自主行为的构件,利用动态绑定关系解释了构件的自适应演化特征.根据形式化的Role模型,描述了构件的运行状态、自主运行及自适应演化运行机制.开发了DAgent-Internetware原型作为网构软件的支撑平台,支持以DAgent为构件的网构软件从设计到实现、部署、运行、演化等一系列流程.     

网络环境下的新型软件开发方法——网构软件

针对当前网构软件的研究与探索,从其支撑技术着手介绍网构软件的概念模型及运行机制,总结国内外在构件、软件Agent等技术所做的工作。     

一种基于Agent的高可用性网构软件自动构建方法

Internet环境开放、动态的本质,计算实体自身的自主性和独立性以及网络连接的不稳定性等,均对保障软件系统可用性提出了新的要求.提出了一种基于Agent的高可用性软件构造方法.该方法使用Agent建模网络环境中的自主计算实体,在计算实体及其连接方式的可用性未知的情况下,由Agent通过学习,在运行一段时间后自适应地构造出可用性较优的软件系统.实验表明,基于该方法构建的系统能达到较高的可用性,并能在环境发生变化时自适应地调整自身的行为.     

嵌入式软件中一种修正QoS值的构件选择方法

CBSD(Component-Based Software Development)已经成为嵌入式软件开发的主流技术。在嵌入式环境下,有大量功能相似的构件,在开发过程中基于QoS的构件选择已成为研究热点。然而这些构件的QoS声明与提供者给出的往往并不一致。为此,提出一种基于修正QoS值的构件选择方法,该方法将QoS信任度作为权重,修正QoS值,再结合模糊逻辑,推理出该构件的综合服务能力。通过嵌入式VOD仿真实验,验证了算法的有效性,保证了构件选择的客观性和准确性。     

一种颜色分量选取方案在彩色图像数字水印中的应用

针对彩色印刷制品的版权保护问题,在独立于设备的LAB颜色空间中,提出一种颜色分量选取方案来进行数字水印的操作.首先对各颜色分量进行DCT变换,然后利用图像的掩蔽特性,动态地选择适当的颜色分量来嵌入和提取水印.实验结果表明,在此种方案选取的颜色分量当中嵌入水印具有更好的不可见性,且更易于对水印进行检测,对常见的攻击也具有较好的鲁棒性.因此,该方案是彩色图像数字水印领域中一种行之有效的颜色分量选取方案.     

一种结构自适应的神经网络特征选择方法

特征选择是数据处理的一项重要内容，现有的基于神经网络的特征选择方法没有考虑网络中隐结点数目的变化，使网络结构的特征选择过程中往往变得不合理，这阻碍了特征的进一步删除以及网络泛化性能的提高，针对以上问题提出了一种结构自适应的神经网络特征选择方法，通过交替删除网络中冗余的输入特征和隐结点，使网络结构在特征选择的过程中保持相对良好，实验表明，该方法既能快速有效地删除特征，又提高了网络的泛化性能。     

基于故障检测的KPCA中核主元的选取方法

在应用KPCA进行故障检测时,根据累计贡献率选取的核主元是数据建模的最佳选择,但不是故障检测的最佳选择.为了解决这个问题,提出一种基于故障检测的KPCA中核主元的选取方法.使用核主元对样本马氏距离的贡献来评估核主元对故障检测的重要性,即运用即时累计贡献率(JITCPC)准则来选取核主元.选定和未选择的核主元分别用于定义主要和次要T2统计量,运用核密度估计方法计算出99％的控制限.将统计量与控制限比较进行故障检测.应用数值例子和半导体工业实例进行仿真研究,仿真结果说明JITCPC准则在基于KPCA的故障检测中的有效性和优越性.     

面向图形的构件依赖关系的描述方法

对CORBA分布式应用中构件间依赖关系的描述和依赖关系的动态更新进行了较详细的分析.在此基础上提出了一种面向图形的构件间依赖关系的描述方法,该方法把基于CORBA的分布式应用的体系结构视为一张逻辑图,在图上预定义一组操作,这有助于构件间依赖关系的描述和应用系统的动态配置.同时在CORBA之上实现了一个原型,概括地介绍了实现方法.     

基于特征选择的二维主分量分析

提出了一种基于分类性能的二维主分量特征选择方法.即将二维主分量分析中图像总体散布矩阵的特征向量在二维线性鉴别分析的目标函数上进行投影,并选择分类性更好的特征向量进行投影.另外,为了保持原有的二维主分量分析主特征的优点,对最后的投影特征向量进行组合,也就是最后的投影特征向量选取对图像重建和图像分类分别起着重要作用的特征进行组合.在XM2VTS标准人脸库上的试验结果表明,所提出的方法融合了两种具有互补性的图像并行特征,在识别性能上优于传统的二维主分量分析方法.     

SELECTION OF SURGICAL RESIDENTS: A NEURAL NETWORK APPROACH

The criteria used by program directors in surgery for selection of surgical residents varies widely across programs. While most criteria tends to include one or more interviews, grades, experience, and letters of recommendation, there are very few models to facilitate the selection process, and the existing ones are linear in scope. This paper presents a neural network approach to facilitate the surgical residents selection process using 36 variables. Multi-layer perceptrons employing backpropagation are shown to result in better separation than stepwise discriminant analysis using a paired t-test.     

一种构件平台上支持面向方面编程的方法

面向方面编程与构件技术的结合是开发更加可复用、可扩展的软件的新方法,不同于传统的通过修改系统架构以及引入新的编程语言实现二者的结合。提出一种将文件划分为构件与方面,利用XML语言描述构件与方面的编织关系,结合构件客器技术与面向方面编程的方法实现构件与方面的运行时编织的方法。新的方法既可以简单方便地描述方面,又有效地扩展了现有系统,原有构件不需要任何改动,就可以直接实现同方面的编织,井确保比较高的运行效率。同时该方法在CAR上的软件工程实践也作了描述。     

基于UML的构件检索

基于构件的软件开发（CBD）是当前大型软件系统开发方法的主流,而CBD的基础是构件库及其检索方法。目前主要采用从领域梃型中获得特定领域知识辅助用户进行构件检索,但缺乏较好的领域模型表示方法。本文对使用UML表示领域模型进行了研究,提出了一个利用UML和领域词典中的领域知识辅助用户刻画领域、扩充和求精初始查询、形成用户的构件需求并指导构件库检索,通过行为相似性确定构件的构件检索方法。该方法增强了用户对领域知识的了解,在检索过程中充分考虑了与构件相关的领域知识、检索上下文以及用户的意图,可对结果集进行有效筛选评优,极大地提高了查全率、查准率及用户的满意度。为了验证该方法的可行性和有效性,设计并实现了一个高效的构件检索环境。     

PROJECT TEAM SELECTION USING FUZZY OPTIMIZATION APPROACH

With their high potential, high motivation, great problem-solving ability and flexibility, project teams are important work structures for the business life. The success of these teams is highly dependent upon the people involved in the project team. This makes the project team selection an important factor for project success. The project team selection can be defined as selecting the right team members, which will together perform a particular project/task within a given deadline. In this article, an analytical model for the project team selection problem is proposed by considering several human and nonhuman factors. Because of the imprecise nature of the problem, fuzzy concepts like triangular fuzzy numbers and linguistic variables are used. The proposed model is a fuzzy multiple objective optimization model with fuzzy objectives and crisp constraints. The skill suitability of each team candidate is reflected to the model by suitability values. These values are obtained by using the fuzzy ratings method. The suitability values of the candidates and the size of the each project team are modeled as fuzzy objectives. The proposed algorithm takes into account the time and the budget limitations of each project and interpersonal relations between the team candidates. These issues are modeled as hard-crisp constraints. The proposed model uses fuzzy objectives and crisp constraints to select the most suitable team members to form the best possible team for a given project. A simulated annealing algorithm is developed to solve the proposed fuzzy optimization model. Software based on C + + computer programming language is also developed to experiment on the proposed model in forming project teams.