基于复杂网络的软件体系结构复杂性度量方法

介绍了复杂网络理论及软件体系结构复杂性度量思想,提出借助复杂网络理论来进行软件体系结构复杂性度量,给出了具体度量过程和算法,最后对提出的度量算法通过实例进行验证.     

复杂网络社团结构划分方法及其应用

许多实际的复杂网络都具有明显的社团结构,整个网络的功能实现是网络中各社团相互联系作用的结果。文章分别使用Girvan-Newman算法和Newman快速算法对实际的复杂网络进行社团划分。仿真结果显示,使用两种算法对网络进行社团划分时,都能得到清晰的社团结构,使用GN算法得到的社团数目小于使用NF算法得到的社团数目。NF算法的运行速度明显比GN算法的模块度要快。     

基于FCM的复杂网络重叠社团结构发现算法

复杂网络中的社团结构发现是对网络数据集进行数据挖掘的普遍性问题.针对网络中大量存在的重叠社团现象,提出了基于FCM的发现重叠社团结构算法,并进一步在NG模块度的基础上,给出了评价重叠社团结构的模块度函数.算法首先将网络的节点映射成欧氏空间的节点,再以此做模糊聚类得到各重叠社团结构,根据模块度函数选择最佳重叠社团结构.最后,在经典网络上的实验结果表明,算法能够得到满意度高的重叠社团结构,而且时间复杂度较低.     

复杂网络社团结构理论在电力调度网中的应用

随着电力调度网规模的不断扩大,电力分级调度网络的划分日益成为复杂难解的问题。本文以复杂网络理论为基础,构建电力调度网的复杂网络模型,通过计算网络节点介数,挖掘网络社团结构,进行电力分级调度拓扑结构构建,并采用了一个模拟的电力调度网进行实验验证,划分准确率达到100％,实验结果说明该方法是有效、可行的。     

软件体系结构的复杂网络特征度量

软件结构的定量描述和复杂性度量是软件开发的难点问题.通过抽取软件系统结构的拓扑网络模型,从复杂网络的角度对软件拓扑结构进行分析,建立新的网络静态特征量来度量软件的拓扑特征.引用度和双重度两种静态网络特征量对软件网络的复杂度进行度量,揭示软件复杂度与软件规模之间存在联系:软件规模越大,软件的复杂度越大.并且定量地验证了软件成本与软件复杂度和软件规模之间的关系,即软件规模越大,软件结构的复杂度越大,软件成本就越高.     

复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化

针对以通信网络为代表的一类复杂网络地理位置信息的聚集性与网络结构一定程度上的正相关性,探讨了将地理位置信息带入特定的复杂网络的社团发现和可视化任务中,改进传统的标号传播和力导引算法,提前进行网络的地理位置聚类分析,并对标号传播的和力导引的迭代过程引入基于地理位置的限制性条件,避免无意义的振荡.实验证明,提出的方法既可以加快社团发现和可视化算法的收敛速度,也可以通过地理位置对社团分布的影响提高快速社团发现算法的性能.针对存在地理位置聚集性的复杂网络数据,该方法无论在收敛时间还是社团发现结果(Q值)上都有较大提升.     

复杂网络中分析社团结构算法研究概述

社团结构在复杂网络中是一种普遍存在的特征。因而在复杂网络中分析和计算出大量大规模的社团结构就显得尤为重要,学者们也提出了很多算法。本文主要概述了近年来较有代表性的一些算法,如：Kernighan-Lin算法、谱平分法和社会学中典型分析方法凝聚方法和分裂方法,着重介绍了谱平分法中的一种算法复杂度相对较小的线性时间的物理方法Wu-Huberman算法,最后指出了进一步的研究方向。     

基于复杂网络的时延基因调控网络构建

 借鉴复杂网络的分析思想和方法,采用规范化Laplace矩阵和K均值聚类法对基因调控网络进行多社团划分,同时给出每个社团内部和社团之间基因的相互作用情况.另外,为反映基因之间真实的相互作用过程和提高建模精度,在社团划分之前,采用时间序列谱分析法对基因表达时延进行精确估计.酵母细胞周期基因调控关系分析的实验结果表明,本文所提方法能更准确地反映基因之间的相互作用过程和提供基因调控模型的细节.     

复杂网络社团划分算法研究

网络社团发现的研究在生物学、计算机科学和社会学等多个领域具有重要意义。近年来,随着科学技术的进步,人们提出了很多社团划分的算法。本文综述了该领域比较有代表性的一些算法,然后提出了一种基于Map/Reduce模型的标号传播算法。最后,展望了该领域的未来研究方向。     

基于复杂网络理论的校友网络研究

在某高校校友会网站的开发建设中,引入复杂网络机制,借鉴城市公共交通网络的space P和space L方法,构建了校友网络,分析了其平均路径长度、聚类系数和度分布等基本网络统计特性,并借用数学期望的思想,对构建的校友网络方法进行了验证。由分析结果可知,校友网络是一个具有指数型度分布的小世界网络;校友网络是由一些关键节点（主席、副主席和班长和团支书等）连接起来的,应该切实保障这类节点的桥梁作用;space P方法构造的校友网络比space L方法构造的校友网络更加合理,更能反映真实的校友关系。     

面向方面的动态软件架构研究

基于面向方面编程(AOP)技术,提出了一种层次化的AODSA模型.通过将横切关注点和系统需要更新的组件定义为方面组件,利用AOP的动态编织技术将其织入源系统,实现了系统的动态演化.该模型的有效性和可操作性可以通过一个可动态演化的网络投票系统得以验证.     

基于复杂软件网络的回归测试用例优先级排序

 测试用例优先级排序技术是一种高效实用的回归测试技术.针对现有排序方法未能有效利用软件结构复杂性信息的不足,提出了一种基于复杂软件网络的回归测试用例优先级排序方法.该方法用加权类依赖网络模型抽象类粒度软件系统,从结构角度测度类引入错误的可能性及错误的严重性,并据此评价类的测试重要性,同时结合测试用例的覆盖信息,对测试用例进行排序.实例研究表明,本文的方法能够显著提高严重错误的发现速率,并且具有较好的稳定性.同时,揭示了方法有效性与软件错误类型和结构度量指标两者间的关系.     

基于SCA无线通信系统的安全体系结构研究

采用软件无线电技术和模块化设计思路,构造新一代的无线通信系统,是无线通信发展的趋势。介绍了软件通信体系结构(SCA)的无线通信系统,描述了基于SCA无线通信系统的安全体系结构,详细分析了加密子系统、信息安全子系统和设备安全子系统。这样定义的安全体系结构保证了基于SCA无线通信系统实现不同的安全模式,提供不同的安全级别。     

面向复杂装备的全寿命周期软件保障研究

软件是现代复杂武器装备的核心部件,在提升装备性能的同时,对装备寿命周期内的经济可承受性和安全性提出了严峻的考验,软件保障的重要性不断凸显。随着装备综合保障研究和工程实践的不断深入,软件保障也在不断发展。首先阐述了软件保障的内涵,在分析软件自身固有特性的基础上对影响软件保障的因素进行了总结,重点对基于功能的软件和数据保障模型及软件保障性分析进行了说明,并分析了软件保障费用评估的现状,为复杂装备的软件保障提供了研究思路。     

基于SOA体系结构的软件开发方法研究

与传统的体系结构相比,SOA体系结构具有不可忽视的优越性,SOA体系结构更有利于软件开发。随着技术的不断发展,软件开发方法研究项目日益深入。SOA体系结构的软件开发方法逐渐增多,减弱了软件开发程序的复杂程度,简化了许多步骤,进一步提高了软件开发的质量。为了更好地运用SOA体系结构进行软件开发,文章对基于SOA体系结构的软件开发方法进行了研究和分析。文章对基于SOA体系结构的软件开发方法进行了分析和研究,对SOA体系结构的基本概念和优点进行了讨论分析。之后对在SOA体系结构基础上的软件开发中的问题进行了分析和研究,并对SOA体系结构的高效性举例进行说明。     

基于SCA的认知无线电台结构研究

认知无线电作为一种智能无线电技术,可赋予无线通信系统以电磁环境感知能力,有效解决频谱利用率和管理的问题.软件通信体系结构(简称SCA)已被软件无线电论坛采纳为嵌入式系统的标准通信软件结构.SCA提供了一种支持通信软件和硬件可移植、可配置、可扩充和可重用的软件平台.本文首先论述了认知无线电的概念、功能,接着结合开源认知无线电的概念,提出了一种基于SCA的认知无线电台的新结构,并进行了详细的阐述.     

软件无线电体系结构研究

软件无线电体系结构是实现软件无线电的具体设计结构，包括软件和硬件体系结构两方面，它们是软件无线电技术的核心之一。本文比较全面地描述了目前实用的软件无线电软硬件体系结构，提出了具体的划分方法，并比较了它们的性能，它们将对相关问题的研究起到一定借鉴作用。     

基于边标签传播的复杂网络社区识别方法

针对传统基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法难以准确识别重叠节点的缺陷,本文通过分析边与其邻居边的关系,提出用来评估边归属社区的归属密度函数及归属倾向性函数,并在此基础上设计一种基于边标签传播的重叠社区识别方法(OLLP).该方法首先以每条边连接2个节点中度高的节点标签作为该边的标签;然后通过分析边的归属密度与归属倾向性迭代更新边标签,最终标签相同的边属于同一社区.在基准网络与真实网络数据集上进行测试,并与多个具有代表性的算法进行比较,实验结果表明了OLLP算法的有效性和可行性.     

软件体系结构可靠性分析

软件体系结构可靠性评估是软件体系结构质量度量的重要内容之一,软件体系结构可靠性模型的研究是解决软件体系结构可靠性评估技术研究的重点。从软件体系结构的风格出发,依据马尔可夫随机过程理论,讨论了几种体系结构风格的可靠性模型,并说明可靠性模型的应用。软件体系结构可靠性评价在软件系统的设计初期进行实施,可以在设计的较早阶段发现系统中存在的问题,有利于改善系统性能,节约系统开发成本。