柔性协同事务模型

提出了一个 CSCW领域中的高级事务处理模型—柔性协同事务模型 FCTM(flexible cooperativetransaction model) .首先给出了协同事务的定义 ,并描述了协同事务的状态 ,然后从协同事务的状态角度刻画协同事务之间、协同事务与外部环境之间的复杂依赖关系 ,最后用协同事务的状态依赖描述了可串行化正确性准则 .FCTM的优点在于用户能够根据不同的 CSCW应用领域的需求 ,灵活地定义协同事务的状态和状态依赖.     

数据库事务恢复日志和入侵响应模型研究

数据库日志记录数据元素的变迁历史,是维护数据库系统正确性和一致性的重要依据.现有的日志模式无法体现事务间依赖关系,系统在遭到恶意攻击时只得让所有数据元素恢复到出错点的状态,容忍入侵的能力差.提出一种新型的事务恢复日志模型,采用抽象状态机描述了日志生成规则和入侵响应模型,对事务之间的依赖关系进行了形式化的定义,并对入侵响应模型的完整性和正确性进行了分析.配置事务恢复日志和入侵响应机制的数据库系统在遭受攻击时,可以仅恢复受恶意事务影响的后继而无需回滚所有事务,从而提高了数据库系统的生存性.     

基于依赖关系的定义类问题回答系统

定义句模板和关联词向量作为候选定义句选择的常用特征, 前者确定定义的表达形式, 后者确定定义的叙述内容. 目前, 大多数定义类问题回答系统中都是根据问题Target及其周边词之间的相对位置关系来提取定义句模板和关联词. 在这种基于位置关系的基础上提出了基于依赖关系的定义句模板和关联词抽取方法, 然后将这些特征应用到改进的在线算法MIRA (Margin infused relaxed algorithm), 从而实现对候选定义句子的排序. 这种改进的MIRA算法能够根据学习进程自动调整约束条件, 从而提高算法的收敛速度与性能.     

基于数据链的软件故障定位方法

软件中存在的故障很多与数据流紧密相关,对数据流故障定位是一个具有相当难度的研究问题.通过分析变量的定义-使用关系和变量间的依赖关系,并跟踪程序运行时各种操作对变量值的影响,即,变量操作状态的变化等基本信息,提出了一种综合考虑变量操作状态变化以及变量操作状态间依赖关系的数据链模型,利用该模型对程序中数据流故障进行定位.经过实验验证,所提出的基于数据链的故障定位方法的定位结果与基于定义-使用对、基于程序切片、基于概率依赖图和基于语句覆盖这4种典型的故障定位方法进行了对比,取得了更好的定位效果.     

Analysis of the Process DLL Dependence

Windows自带的任务管理器不能查看进程模块及模块函数的调用关系,通过开发一个功能更完善的进程管理软件,可以查看进程与模块函数的关系,以利于API(Application Program Interface)编程或分析程序的动态链接库使用情况.详细介绍了VC.NET环境下调用API的高级编程方法,并且程序实现了进程的DLL(Dynamic Link Library)依赖关系分析,方便用户直观查看当前进程及系统资源状态.     

柔性协同事务模型

提出了一个ＣＳＣＷ领域中的高级事务处理模型－柔性协同事务模型ＦＣＴＭ。首先给出协同事务的定义。并描述协同事务的状态,然后从协同事务的状态角度刻画协同事务之间、协同事务与外部环境之间的复杂依赖关系,最后用协同事务的状态依赖描述可串行化正确性准则。ＦＣＴＭ的优点在于用户能够根据不同的ＣＳＣＷ应用领域的需求,灵活地定义协同事务的状态和状态依赖。     

基于有限状态机的产品设计依赖动态建模及更新方法

针对产品设计依赖模型仅表达静态依赖关系,模型结构难以实现自动更新这一问题,首先提出基于有限状态机的设计依赖建模方法,通过对依赖关系适用性和依赖模式进行显式表征,可实现依赖关系的动态表征,支持多层级依赖关系建模;通过对设计参数及依赖关系的特性进行类别划分,定义相应的拓扑层次,实现基于拓扑层次的依赖模型参数更新;并在固有依赖关系基础上定义依赖模式,实现基于依赖模式的依赖模型结构更新.最后以二连杆机器人为实例进行实验的结果表明,该方法能有效地支持多层次动态依赖关系建模,所构建的建模平台成熟,便于工程应用.     

构造基于构件依赖关系矩阵的元数据模型

构件集成到应用环境中实施集成测试时,会与其它构件产生相应的依赖关系.本文在对这些依赖关系进行概述的基础上,给出了构件直接依赖图、构件间接依赖图和构件依赖图的定义,并依据这些定义,提出了构件依赖矩阵(CmDM)的概念,用以描述构件Cm与构件系统中其它构件之间的依赖关系,接着进一步定义了复杂依赖关系矩阵(CmDDM),用以对依赖关系矩阵(CmDM)进行更为详细的描述.对依赖矩阵方法在回归测试、构件变更处理和软件重用的应用方法进行了形式化的描述,进一步将基于依赖关系矩阵的方法应用于学校内部开发的构件RegisterStuGrade 中,并另外选取了三个与之有关的构件,对其依赖关系进行分析,建立相应的构件依赖关系矩阵和复杂依赖关系矩阵,并与Orso方法、Spec方法(基于规范说明的方法)所生成的测试用例对于构件RegisterStuGrade源代码的覆盖情况进行了对比,从而证明了本方法的有效性.     

基于效用图的依赖关系与协商策略研究

依赖关系一直是多议题协商的重点和难点.在基于依赖关系的多议题协商背景下,对依赖关系和依赖度进行了严格的定义和度量.在协商过程中,协商Agent强化了自身的协商策略,并使用多目标遗传协商算法对协商进行优化.实验结果表明,在该协商背景下依赖关系的定义以及依赖强度的度量是合理的,卖方Agent使用多目标遗传协商算法和各种协商策略是可行的,并取得了较好的协商效果,且使协商结果迭到了pareto最优.     

嵌入式系统同步进程的竞态条件分析与推理学习方法

针对嵌入式系统同步进程的竞态条件问题,提出了一个竞态条件分析与推理模型,包括竞态依赖集、竞态协作图和竞态条件数组三要素。其中,模型分析并推理嵌入式系统中具有竞态关系的进程,生成竞态依赖集,定义竞态协作图来描述同步进程竞态条件关系,设计竞态条件数组来存储进程竞态逻辑推理关系以便进一步学习分析。该分析与推理学习方法提高了分析效率,具有一定的实用价值。     

工程数据库管理系统OSCAR中的联机增量备份

介绍了工程数据库管理系统OSCAR中的联机增量备份技术的设计与实现．OSCAR采用基于位图的方法，提供了联机增量备份、累积备份和完全备份功能，同时支持多个备份进程的并发执行．OSCAR还在ARIES协议的基础上实现了备份进程的故障恢复功能，如果在备份过程中发生系统故障或介质故障，在故障恢复之后备份进程可以从断点处继续执行，也可以进行回滚．     

基于故障敏感图的回卷算法和故障恢复

扩充的面向图结构的分布式程序设计模型(extended graph-oriented model,简称ExGOM)提供了一个支持动态配置的系统框架.系统的动态配置包括系统运行时的伸缩、运行时的升级以及出现故障后的重配置.故障后的重配置所涉及的问题之一是如何恢复系统原状态,该文着重就此问题进行了讨论,给出了基于故障敏感图的异步检查点回卷算法和故障恢复策略.该算法和策略考虑了在暂时性主机故障中单个主机上有多个故障进程的情况.与其他异步回卷及故障恢复算法相比,该算法将故障区域局部化,仅对故障敏感节点进行回卷,从而有效地降低了系统开销.     

基于依存句法关系的文本情感分类研究

为增加向量空间模型的文本语义信息,提出三元组依存关系特征构建方法,将此方法用于文本情感分类任务中。三元组依存关系特征构建方法在得到完整依存解析树的基础上,先依据中文语法特点,制定相应规则对原有完整树进行冗余结点的合并和删除;再将保留的依存树转化为三元组关系并一般化后作为向量空间模型特征项。为了验证此种特征表示方法的有效性,构造出在一元词基础上添加句法特征、简单依存关系特征和词典得分不同组合下的特征向量空间。将三元组依存关系特征向量与构造出的不同组合特征向量分别用于支持向量机和深度信念网络中。结果表明,三元组依存关系文本表示方法在分类精度上均高于其他特征组合表示方法,进一步说明三元组依存关系特征能更充分表达文本语义信息。     

基于Rough Set理论发现最小归纳依赖关系的方法研究

归纳依赖关系是数据库研究领域的重要概念,在数据库中自动发现最小归纳依赖关系对数据采掘具有重大意义。介绍了归纳依赖关系的概念、原理及利用Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ理论度量数据属性间归纳依赖强度的方法,提出了一个在数据库中自动发现最小归纳依赖关系的算法。     

基于SAO结构的非分类关系抽取研究

针对非分类关系抽取中的关系识别问题,提出利用SAO结构和依存句法分析相结合的识别方法。该方法将中文专利领域的非分类关系抽取问题转化为符合SAO结构的识别问题,通过SAO结构中的动词信息可以解决关系识别的问题,并在此基础上,利用依存句法分析得到的依存关系强度结合传统的特征,分别对新特征、词特征、上下文特征、距离特征的有效性进行验证分析。实验结果表明,该方法优于传统方法,也验证了依存句法分析在非分类关系抽取中的可行性。     

基于语义依存的中文本体非分类关系抽取方法

为了解决中文本体非分类关系抽取问题,提出了基于语义依存分析的非分类关系抽取方法.利用语义角色标注和依存语法分析思想,分析得到了文本句子的语义依存结构,提取其中具有语义依存关系的动词框架,通过计算语义相似度,发现了动词框架中概念间的非分类关系和关系名称.实验结果表明该方法能够有效地实现非分类关系的抽取和关系的语义标注.     

Representation of functional dependencies in relational databases using linear graphs

Functional dependencies in relational databases are investigated. Eight binary relations, viz., (1) dependency relation, (2) equipotence relation, (3) dissidence relation, (4) completion relation, and dual relations of each of them are described. Any one of these eight relations can be used to represent the functional dependencies in a database. Results from linear graph theory are found helpful in obtaining these representations. The dependency relation directly gives the functional dependencies. The equipotence relation specifies the dependencies in terms of attribute sets which functionally determine each other. The dissidence relation specifies the dependencies in terms of saturated sets in a very indirect way. Completion relation represents the functional dependencies as a function, the range of which turns out to be a lattice. Depletion relation which is the dual of the completion relation can also represent functional dependencies and similarly can the duals of dependency, equipotence, and dissidence relations. The class of depleted sets, which is the dual of saturated sets, is defined and used in the study of depletion relations.     

中文文本分类中利用依存关系的实验研究

为了利用依存关系进行短文本分类,研究了利用依存关系进行短文本分类存在的四个关键问题。分别在长文本语料集和两个短文本语料集上,抽取具有依存关系的词对,并利用这些词对作为特征进行分类实验。实验结果表明：依存关系能够作为有效的特征进行文本分类,并能够改善文本分类的性能;单独把依存关系作为特征,不能提高短文本的分类性能;可以利用依存关系作为特征扩充的手段,增加短文本的特征,增强短文本的描述能力,进而进行有效的短文本分类。     

基于依赖关系的大规模主题数据库的分解模式

本文对主题数据库之间的依赖关系进行了定义和说明,并细分其为实体依赖和操作依赖.在此基础上,对主题数据库之间的依赖关系进行了度量,提出了主题数据库之间的相对依赖度和相对被依赖度,并以此确定主题数据库的规模大小.最后给出了分解主题数据库算法的描述.通过这个算法可以把大规模的主题数据库科学地分解成若干个子主题数据库,降低子主题数据库之间的依赖度,同时又保证了主题数据库内部的联系是紧密的,大大提高了检索数据库的效率,并且有利于对主题数据库的管理和维护.     

基于语言学的依存分析结果动宾关系补全研究

格语法理论中一般动词带有必须格,而汉语中右侧带必须格的动词映射到依存句法中该动词一般带有宾语。基于该理论识别依存句法分析结果中缺失动宾关系依存弧的现象,针对该类错误,提出了一种基于知识约束的算法,寻找缺失依存弧以改进依存句法分析。实验结果表明,利用语言学知识能有效地识别依存句法分析结果中缺失动宾关系依存弧的动词,识别准确率达到93.80%,改进后的系统UAS值提升了0.21%,动宾关系UAS值提升了2.14%,说明利用语言学知识能够改善依存句法分析效果。