基于数据属性描述的数据过滤方法

本文研究了已有的各种基于Web的信息系统数据过滤方法,评价了它们的优缺点和适用范围,并实现了一种基于数据属性描述的数据过滤新方法。通过合理配置数据过滤程序,提高数据过滤的效率。该数据过滤方法实现了数据过滤的灵活定制和软件复用,减少了开发人员的重复工作。     

粗糙集下网络大数据混合属性特征检测仿真

由于网络混合属性集的冗余数据量多,影响数据检测的查全率,为此提出结合粗糙集理论的网络大数据混合属性特征检测方法。首先构建一个四元组,利用四元组的任意邻域信息测算其长度函数,以判断信息特征的相似性,结合粗糙集理论求解相似信息特征的邻域熵,以检测并分类重复数据属性。为优化数据分类效率,引入支持向量机分类思想,将大数据混合属性的分类问题变换为线性可分问题,实现网络大数据混合属性特征检测与分类。实验结果表明,所提方法能够有效根据数据特征筛选出无关数据信息,使用经过训练后的分类装置对约简后的特征集进行分类,与基于特征和分类器参数组合优化的网络属性特征检测方法比较,证明了所提方法的有效性,为网络大数据混合特征检测技术提供一种新的有效解决方式。     

一种基于软件属性相互影响和重要性的属性权重分配方法

为了确定可信度量中的属性权重,提出一种新的软件属性权重的分配方法。首先,对软件属性模型进行分层划分属性,引入软件属性互相影响的概念;其次,结合基于属性相互影响和属性重要性的权重分配方法,从两个层次对属性的权重进行综合预测;最后,通过实际的例子对软件属性权重进行量化的分析,详细描述了该方法的具体过程。提出的软件属性权重的分配方法是一个通用的方法,对于各种软件可信度量中的属性权重可以进行相应的分析,在可信度量中软件属性权重的确定上有一定的实际意义和做了积极的探索。     

面向对象技术和基于数据驱动的软件重用

本文阐述了信息系统开发中的一种软件重用技术－数据驱动机制,并通过实例证明这种机制的有效性。     

云计算下通信大数据多属性特征引导融合仿真

对云计算下通信大数据的引导融合是当前数据处理和使用的核心技术之一,传统引导融合技术均存在属性节点生存期较短的问题,造成后续维护和运营成本有较大幅度的增加,融合效率降低.为了解决上述问题,提出云计算下通信大数据多属性引导融合新技术,对当前用户所需要的特征数据划分为不同的数据团,根据属性信息制备属性标签,进行数据团集成;根...     

基于粗糙集的形式背景属性约简及属性特征

本文在形式背景中,定义了一种上、下近似算子,给出近似算子的性质。基于算子给出形式背景属性约简的定义,得到属性约简的判定理论,刻画出不同类型属性的特征。最后,给出形式背景属性约简的方法。     

基于软件通信体系结构的波形属性管理技术

阐述了软件无线电波形的特点及系统结构,对波形属性的控制管理方法进行了研究,设计实现了基于软件通信体系结构(SCA)的波形属性管理技术,组件之间使用属性管理器作为属性操作接口,为配置和查询属性提供灵活方便的通用接口实现.实验结果表明,该技术可以满足所有SCA资源和设备组件中属性管理的请求操作,解决了属性管理与其它操作夹杂在一起、耦合度高的问题,从而提高了组件的可重用性、可移植性和可维护性.     

基于社会-技术属性的软件服务活跃度分析

开源环境下,软件作为一类粗粒度的服务供用户使用和二次开发,其活跃程度反映了软件服务的发展状态,理解影响软件服务活跃度的因素是提高社区软件服务质量至关重要的一步。以SourceForge开源社区为研究对象,以软件服务的下载量、页面规模和点击量作为衡量软件服务活跃度的指标,分别从社会 技术属性角度来探究对开源软件服务的活跃度影响。研究结果表明：（1）软件服务要取得较好的活跃度,在核心人员组织上要规模适当（17人左右）,为确保成员的实际贡献力度,可同时参与的软件服务控制在7个以内,成员的角色应尽可能多且分布越均匀越好;（2）越成熟的软件服务倾向于越活跃,而其他技术属性的影响差异不明显且与它们的流行度无关,但它们的多样性与软件服务活跃度呈显著线性相关。     

软件脆弱性分类属性研究

针对软件脆弱性分类中分类属性的选择问题,给出软件脆弱性的基本概念,讨论分类研究的目标及属性选取的基本原则。通过对5种典型分类属性的比较和总结,归纳分类属性的类别,提出一个新的分类思路。根据目前分类研究中存在的问题,给出相应的改进措施及未来的发展方向。     

基于程序控制流的静态软件胎记算法研究

针对传统SKB软件胎记检测程序抄袭结果不准确的问题,提出一种基于程序控制流的软件胎记方法进行抄袭检测。使用Java程序静态分析的结果作为元信息,通过分析元信息得到字节流指令。分析字节指令流以及程序的控制流结构,并将其中的外部引用替换为外部控制流结构,以该控制流结构作为软件胎记。使用VF2算法计算两胎记之间的相似度,从而判定两程序之间是否存在抄袭行为。实验结果表明,所提胎记较传统SKB胎记更具可信性。     

基于属性分类的数据挖掘方法

随着数据仓库的广泛应用,从数据中获取相关的知识或规则越发显得重要,各种各样的数据挖掘技术提出了出来,本文介绍一个基于数据属性值的数据挖掘方法。首先简单介绍了ＩＤ３分类技术,然后详细论述了基于属性值分类的数据挖掘的方法。该方法有两个的步骤：数据采集,整理及形成规则并化简规则。     

基于属性集合加密的数据访问控制方案

提出一种基于属性集合加密的访问控制改进方案。通过引入代理重加密技术,并将大量重加密的计算代价交给代理服务器方来完成,以解决由于用户属性移除而引起的部分权限撤销和降低用户方的计算代价等问题。通过分析证明,该方案在判定双线性Diffie-Hellman假定条件下是选择明文攻击安全的。模拟实验结果表明,其运行效率优于现存的基于属性集合加密的访问控制方案。     

一种新的基于属性相关性的数据流特征选择算法的研究

高维数据流包含大量的无关信息和冗余信息,这些信息可能极大地降低学习算法的性能。利用属性相关性可以有效地去除数据流中的不相关属性和冗余属性,提高学习算法的效率。分析现有的属性相关性计算方法在应用中的局限性,提出基于曲线拟合的属性相关性特征选择算法FSCFFR(Feature Selection based on Curve-Fitting Feature Relevance)。理论分析和实验表明,FSCFFR在特征选择过程中具有较高的实时性和有效性。     

基于LabWindows/CVI的数据处理软件设计

在某些情况下,工业现场的大量多路数据的处理分析工作需要在上位机中集中进行,上位机中的处理软件要能够实时完成通信、数据处理分析、存储及显示等多个任务。针对通过串口每秒上传2400个字节包含6路传感器信息的数据,单线程工作方式下,串口数据读取丢失,数据实时处理显示效果不佳的情况,在Lab Windows/CVI编译环境下,运用包括线程池和异步定时器的多线程技术及线程安全队列等技术,实现了处理软件的可靠通信、数据快速处理和实时显示等多个任务的并行可靠执行。测试结果表明,运用以上的技术能够可靠地同时处理多个任务,快速准确地完成通信、处理的任务,数据的可视化流畅快速,为大量多路数据的集中处理分析显示提供了一种方便可靠的方法。     

基于粒化单调的不完备混合型数据增量式属性约简算法

增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法.然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究.针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法.在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系.基于邻域容差关系的粒化单调性,提出信息系统属性增加时邻域容差条件熵的增量式更新方法,并提出了不完备混合型信息...     

基于最大似然原理的分类属性数据分层聚类算法

对分类属性数据进行处理时,现有的聚类算法一般都通过距离函数将原始数据转换为表示两两距离的距离矩阵,然后再根据距离矩阵进行聚类,聚类结果很大程度上依赖于距离函数。针对上述问题,提出一种基于最大似然原理的分类属性数据分层聚类算法,称为HAC_ML算法。HAC_ML算法优点在于直接处理分类属性数据,不依赖于距离函数,并且克服了分层聚类不能回溯的缺点。在UCI数据集上的测试结果表明与经典的ROCK算法和K-Modes算法相比,HAC_ML算法是一种有效地处理分类属性数据的分层聚类算法。     

基于邻域粗糙集组合度量的混合数据属性约简算法

属性约简是一种重要的数据挖掘方法。为了对混合型信息系统达到更好的属性约简性能,提出一种邻域组合度量的启发式属性约简算法。邻域依赖度是构造混合信息系统属性约简的常用方法,根据粒计算的视角,在混合信息系统中提出邻域知识粒度用于评估属性的粒化能力。将邻域依赖度与邻域知识粒度进行结合,提出混合信息系统下的邻域组合度量,并将该度量方法作为启发式函数,提出一种属性约简算法。实验分析表明,该算法比混合信息系统的其他相关属性约简算法具有更高的约简性能。     

基于COM技术的雷达数据处理软件系统设计

雷达数据处理软件系统是一个复杂的软件系统,应用软件工程方法,采用.NET和VC 6混合编程实现。提出模块化的软件系统设计框架,并应用COM技术无缝集成不同编程语言开发的模块。简要介绍COM原理,给出雷达数据处理软件系统的设计框架,讨论了.NET开放COM接口和VC 6中对COM接口调用的方法,给出了COM技术在软件编码中的应用实例。结果表明,采用基于COM技术的模块化混合编程,是实现雷达数据处理软件系统的一种有效方法。