基于构件软件的可靠性通用模型

工作流管理的最终目的是实现适当的人在适当的时间执行适当的活动.企业要获得竞争力,需要在工作流模型中考虑与业务过程相关的时间约束.一个考虑时间因素的工作流模型,需要在投入运行前进行时间规范与验证,以保证工作流执行的时间协调.通过为工作流网元素扩展时间属性,得到集成业务过程时间约束的工作流模型??时间约束工作流网(TCWF-nets).基于对业务活动的可调度性分析,提出了时序一致性验证方法,确保工作流执行中活动之间时间交互的安全性.在所附加的时间约束下,该可调度分析方法不仅能够检测某一给定工作流调度的时间可行性,还能对特定的实例给出一个最优调度,使工作流执行延迟最小.研究结果表明,该方法支持业务过程的时间建模与分析,对于丰富现有工作流系统的时间管理功能以及增强现存工作流软件对动态业务环境的适应性具有重要意义.     

构件软件的可靠性估算模型

把基于构件的软件看作是一个Markov过程,为弥补以往忽视连接件作用的情况,针对过程中不同状态类型,构建出基于不同状态的构件和连接件使用频率计算模型。在此基础上,提出了整个基于构件的软件可靠性计算方法,并将其实例化。与传统的方法相比,该方法不仅提供了一种更精确分析软件可靠性的方法,而且拓宽了模型的应用范围。     

基于构件的Web应用框架

Web应用基础是以文档为中心,面向对象的成熟软件方法无法有效应用到Web应用的开发中.本文提出了一种多层次Web应用框架,抽象出了一个企业业务相关的用户框架层,使它可以同时支持文档和对象两类模型,有效地提高了复用度.最后从开发角度给出了一个合理的开发流程模型.     

优化前馈神经网络模型结构的统计分析方法

利用统计分析学的方法对神经网络结构的优化问题进行研究,在神经网络模型输出节点的输出误差具有正态分析的假设下,推导出网络结构信息准则ＮＳＩＣ,并利用主成分分析方法确定了网络的初始结构。仿真结果表明了这一算法的有效性。     

基于构件软件的可靠性通用模型及系统实现

本文给出了基于构件软件中的函数抽象,依据该抽象提出了基于构件软件的一个可靠性通用模型,并介绍了相应的可靠性分析原型系统的实现。通过此系统可以在软件开发的各个阶段对软件进行可靠性分析,实现基于构件软件开发全过程的可靠性跟踪和监控。     

基于外生连接子的Web构件模型

为提供一种适合于Web应用的构件模型,对当前已存在的构件模型和外生连接子的方法进行了研究.充分考虑到Web应用的特点,利用外生连接子方法的在封装和分离方面的优势,提出了一种适合于Web应用开发的基于外生连接子的Web构件模型.通过简单的Web应用实例,展示了基于该构件模型的系统构建方法,证明了该构件模型的可行性和有效性.     

一种基于ActiveX构件的Web应用系统开发模式

本文从分析对象模型入手,引出构件系统模型,并用构件系统模型的观点考察Ｗｅｂ应用系统,在此基础上,作为本文的重点,研究并提出一种基于ＡｃｔｉｖｅＸ构件的Ｗｅｂ应用系统开发模式,为进一步设计和实现这样一种开发环境起到了借鉴参考作用。     

基于软构件的Web办公系统的设计与实现

该文对软构件进行了研究,提出了利用DSCIE（Distributed Software Component Integrated Environment）,即分布式软构件集成环境的框架开发Web办公系统的方法。Web办公系统通过.net技术来实现。并且基于这个框架成功开发出了铁路Web办公系统。     

基于软构件的Web办公系统的设计与实现

该文对软构件进行了研究,提出了利用DSCIE(Distributed Software Component Integrated Environment),即分布式软构件集成环境的框架开发Web办公系统的方法。Web办公系统通过.net技术来实现。并且基于这个框架成功开发出了铁路Web办公系统。     

基于Web服务的分布式构件库互联模型设计

随着互联网和基于构件的软件复用的飞速发展,公共构件库和企业构件库积聚了大量可复用构件,分布式构件库之间进行信息交互的需求也变得十分迫切。从构件库及其互操作知识入手,进行交互流程和数据交换模型的设计工作,为给企业用户提供个性化服务提供了便利。     

基于反传混沌粒子群训练的前馈神经网络研究

为了解决前馈神经网络训练收敛速度慢、易陷入局部极值及对初始权值依赖性强等缺点, 提出了一种基于反传的无限折叠迭代混沌粒子群优化(ICMICPSO)算法训练前馈神经网络(FNNs)参数。该方法在充分利用BP算法的误差反传信息和梯度信息的基础上, 引入了ICMIC混沌粒子群的概念, 将ICMIC粒子群(ICMICPS)作为全局搜索器, 梯度下降信息作为局部搜索器来调整网络的权值和阈值, 使得粒子能够在全局寻优的基础上对整个空间进行搜索。通过仿真实验与多种算法进行对比, 结果表明在训练和泛化能力上ICMICPSO-BPNN方法明显优于其他算法。     

基于导数优化的BP学习算法的研究综述*

对基于导数优化的BP算法及其改进算法进行综述,在分析经典BP算法固有缺陷的基础上,对BP的改进算法进行了总结和归纳。首先将改进算法分为四大类,介绍了每个类别中的典型算法,分析了其数学实质及算法的优缺点;然后探讨了目前BP神经网络算法研究中存在的不足;最后作出展望,给出了BP神经网络研究中几个有前途的发展方向。     

用不可靠元件构造可靠系统及其神经网络实现

本文提出了可靠系统概念及用不可靠元件构造可靠系统的冗余原则,证明了可靠系统的重要性质.其中特别重要的是,当元件可靠度大于系统可靠度转折点,且元件数趋于∞时,系统可靠度趋于1.本文还给出了一个用BP模型实现可靠系统的例子.     

基于改进遗传算法的神经网络手写体数字识别

BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后,利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明,该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。     

汉语人机接口中神经网络模型的研究

在简要地介绍了人工神经网络(ANN)基本特性的基础上,着重介绍了多层神经网络的一种学习算法——反向传播法在语音合成中的应用,提出了一种从文本到声音的转换即完成汉语语音合成的神经网络模型.初步的实验结果是令人满意的.     

一种改进的基于架构的软件可靠性模型

基于架构的软件可靠性分析往往把构件的可靠性当作自身固有不变的属性,忽略了在不同的输入剖面下,因构件所处的交互环境不同造成的实际可靠性的变化。改进了一种基于架构的可靠性模型,引入转移目的构件剖面矩阵来建立系统操作剖面和构件可靠性的联系,并给出了改进后的可靠性合成算法。实例分析表明,该模型可以全面捕捉到在不同系统操作剖面下,因构件之间转移概率和构件可靠度这两个参数的变化对整体可靠性产生的影响,提高了系统设计阶段可靠性分析的精确性。