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张婷 《计算机光盘软件与应用》2014,(10):60-61
复杂软件结构可以看作是一个有向网络图,该有向网络图的网络结点为软件系统的某种粒度单元,比如包、类、组件等都可以称为网络结点,他们之间的依赖关系就构成了整个软件网络。本文对软件网络做了简要介绍,研究和分析了软件依赖关系及其统计特性,并对网络结点在复杂软件中的影响进行了分析,最后提出了软件网络关键结点这一概念。 相似文献
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分形图形库软件的设计与应用 总被引:1,自引:1,他引:1
本文运用面向对象技术,建立了分形图形库软件。这个软件具有生成分形图形快,种类多,易维护,占用存储空间少,易移植等特点,扩大了分形图形的生成和应用领域。 相似文献
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为了探究复杂网络蕴含的复杂性,对复杂网络的分形特征进行了讨论。根据盒计数法和重整化过程对刻画分形复杂性的重要参数——分形维数进行了分析研究,并以C.elegans线虫的新陈代谢网为例,进行了复杂网络分形特征的实证研究。 相似文献
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为了提高软件衰退预测的精度,采用了多重分形分析方法,以系统资源参数时间序列为研究对象,提出了一种定性和定量相结合的分析方法,用以研究其波动规律.定性分析阶段,借鉴分形理论分析影响软件性能的系统资源参数,揭示参数的波动具有分形特性;且其多重分形谱特征能刻画系统运行过程中随时间变化的情况.定量预测阶段,提出了一种多维的Hlder指数计算方法,用于计算多个资源参数序列的Hlder指数,并采用自回归移动平均模型(ARMA)预测Hlder指数.最后进行了实证分析,结果表明,该方法具有较好的定性分析和定量预测能力. 相似文献
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面向对象技术是提高高分辨率图像分类精度的关键技术之一。针对eCognition的分形网络演化分割算法仅仅采用光谱特征和形状特征进行图像多尺度分割的不足,提出了将边缘特征引入其分割过程中,以提高多尺度分割的效果,来获得边缘平滑且分割对象与实际地物更加一致的分割结果,从而改善eCognition的分形网络演化分割方法中存在的过分割、欠分割和边缘粗糙等情况。通过实验,证明了引入边缘特征的分形网络演化分割方法提高了图像分割结果,减小了过分割和欠分割的产生,使得分割结果与实际地物更加一致。 相似文献
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复杂软件系统的软件网络结点影响分析 总被引:2,自引:0,他引:2
目前一些研究利用复杂网络理论揭示了软件网络的特性,为人们从系统的角度了解软件的结构提供了方法.但这些研究的一些结论却与软件的实际表现有着较大的差异.分析了软件网络结点的特性,揭示了产生上述差距的部分原因;并提出一种加权软件网络模型,以更准确地描述软件网络结点间的依赖关系;在这个加权软件网络模型的基础上,分析了软件的实际依赖关系及几个统计特性;分析了各统计特性与软件网络结点影响的关系;进一步提出了软件网络关键结点的概念;同时,在分析各种结点影响的基础上,提出了4 个合理的假设;最后,通过对两款软件的实验来验证这4 个假设的有效性. 相似文献
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软件演化信息是一种重要的、能反映软件变化历史的信息.然而,传统的软件演化信息以文件或者项目作为跟踪软件变化的基本单元,不能有效地支持构件化软件演化信息的存储和检索.提出了采用本体概念表示构件化软件演化信息的策略,并利用Jena推理机实现构件化软件演化信息的荻取.该方法不仅能检索构件化软件的基本演化信息,而且可以通过定义规则的方式检索出蕴含的演化信息.同时,文中也提出了一种构件化软件演化度量的模型,该模型通过对演化属性的计算分析来预测构件化软件的演化趋势. 相似文献
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基于场景的软件体系结构分析 总被引:3,自引:0,他引:3
文章介绍了一种基于场景的、面向对象的软件体系结构分析方法(SAAM)。首次提出了用基于场景的软件体系结构分析方法来分析面向对象软件系统的体系结构质量属性,如软件结构的耦合度、内聚性和结构复杂性,从而解决了传统软件体系结构质量属性由于过于抽象而无法定量地度量的问题。文中还具体介绍了将该方法成功地应用到一个测试软件SafeproC的体系结构度量上。实践证明,此方法不仅能够有效地度量软件体系结构的静态质量属性,而且还能较好地度量软件体系结构的动态质量特性。 相似文献
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在软件工程活动中,首要任务是选择一个适合于组织实际情况的软件开发模型和软件过程.本文对新型软件开发模型进行了系统的描述和总结,探讨这些模型之间的关系、各自的特点及其使用场合. 相似文献
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从协同软件应用系统的应用需求分析,特别是针对参与人员众多、信息交互频繁、地理分布广泛的特点,运用面向服务的架构思想解决协同软件的一些关键问题。在构建协同软件应用系统的过程中,注重以面向服务的分析与设计思想对业务流程进行总体规划与设计,在架构风格上采用SOA思想,给出一个基于SOA的协同软件体系四层架构模型,使之更加适合协同软件分布式、跨平台、异构环境的需求。 相似文献
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在软件开发的早期预测有失效倾向的软件模块,能够极大地提高软件的质量.软件失效预测中的一个普遍问题是数据中噪声的存在.神经网络具有鲁棒性而且对噪声有很强的抑制能力.不同结构的神经网络在训练算法和应用领域都有差异.该文主要就软件失效预测这个应用领域叙述几种适用的网络,并比较这几种网络在训练结果和性能上的差异.上述方法在SDH通信软件的失效预测中得到了成功的应用.试验结果显示虽然MLP、PNN、LVQ网络都能解决这类模式分类问题,但是只有MLP网络训练结果比较稳定,在不同的数据集上训练出的网络都有很好的预测效果. 相似文献