基于复合信息矩阵的软件体系结构演化波及效应分析

演化性是软件的基本特性之一。软件演化由一系列复杂的变化活动组成。本文从宏观层面入手,以软件体系结构（software architecture,SA）作为软件的蓝图和支撑,设计了复合信息矩阵模型,作为软件体系结构演化波及效应分析的新工具。结合矩阵特性、图论知识和算法设计,新模型可以对一般SA静态和动态演化中的波及图表1效应进行理论分析和量化界定,弥补了现有研究模型需要简化连接器和无法评估连接器影响的不足,从而为SA演化的利用和评价提供了更为全面的依据,并为基于矩阵变化的SA演化计算机自动处理提供了新的理论支持。     

基于可达矩阵的软件体系结构演化波及效应分析

构造性和演化性是软件的两个基本特性.软件演化由一系列复杂的变化活动组成.软件演化的复杂性决定了对软件演化的研究首先应从宏观层面入手.软件体系结构SA作为软件的蓝图和支撑骨架,为人们宏观把握软件的整体结构和软件演化提供了一条有效的途径.描述了SA的构件--连接件模型,建立了SA关系矩阵和可达矩阵,凭借矩阵变换与运算对SA演化中的波及效应进行了深入的分析和量化界定;并对演化中的构件删除、增加和修改以及构件的合并与分解等变化活动所引起的各种波及效应给予了阐述;同时,给出了构件在SA中贡献大小相对量的计算方法.为SA演化的管理、控制、利用和评价提供了可靠的依据,并为基于矩阵变换的SA演化的计算机自动处理奠定了基础.     

基于Petri网的软件架构演化波及效应分析

Petri网是一种系统描述和分析的工具。在构造系统PSA模型的基础上，利用其可达标识图同样能分析软件架构演化中的构件删除、增加、修改以及合并与分解各种变化引起的波及效应，且算法直观、复杂度小；并为运用Petri网技术研究SA提供了一个新思路。     

基于Petri网的软件架构演化波及效应分析

Petri网是一种系统描述和分析的工具。在构造系统PSA模型的基础上,利用其可达标识图同样能分析软件架构演化中的构件删除、增加、修改以及合并与分解各种变化引起的波及效应,且算法直观、复杂度小;并为运用Petri网技术研究SA提供了一个新思路。     

一种软件演化活动波及效应混合分析方法

确定演化活动潜在影响的过程称之为波及效应分析.波及效应分析已经被公认为影响软件演化项目成败的一个关键因素.针对当前波及效应分析准确率不高、各方法存在固有缺陷的问题,提出了一种混合波及效应分析方法,该方法将动态分析方法与文本分析方法相结合,在保持高召回率的基础上,基于演化软件领域知识降低了噪声对分析结果的不利影响,约简了分析范围,提高了查准率.为验证方法的有效性,对开源软件jEdit分别使用动态、静态、基于文本、基于历史演化知识和混合分析方法进行波及效应分析.通过比对实验结果,表明混合波及效应分析方法具有较好的综合性能.     

本体演化研究进展

知识无时无刻不在变化着,为了使本体能够吸收和融合新的知识,就需要对本体中的知识进行及时的更正,这就涉及到了本体演化的问题.从本体演化的定义、原因、过程、技术、工具等几个方面对本体演化进行一次概述,重点介绍本体演化过程、关键技术以及支持本体演化的主要工具,为本体演化的进一步研究奠定理论和技术基础.     

基于构件的软件演化波及效应分析

随着新技术的采用和系统环境的变化,构件和软件系统的演化在所难免,演化会影响系统的整体行为。分析了基于构件的软件系统中的耦合性对演化波及效应的影响,对软件系统中构件内部各种依赖关系、构件与连接件之间的各种耦合关系进行矩阵表示,提出一种能够防止波及效应扩大化的软件系统动态演化的波及效应方法,实现了对软件系统的构件和连接件的演化波及效应研究。在基于构件的软件系统的动态演化中,可以根据波及效应的分析获得需要进行重新修改或演化的构件和连接件,从而保证动态演化的一致性和连续性。     

本体演化管理研究

自W3C主席TimBerncrs-Lee首先提出了语义web的概念后,它正在成为计算机信息处理领域当前研究的热点之一。本体将在“语义Web”中起到至关重要的作用,它通过定义精确的共享术语,以提供某一特定领域可重用的知识。但是这些知识并不是静态的,而是随着时问的推移不断演化。领域的改变、自适应不同的任务、或概念模型的改变都要求本体的变更。随着本体开发变成一个泛化的、协同的过程,本体版本控制和演化管理已成为本体研完中一个重要的领域。本文首先对本体演化的原因和所带来的问题进行分析,然后讨论了本体演化管理的关键技术,着重强调了Web上本体标识和本体变化机制的定义,并对今后的研究工作进行了展望。     

基于本体描述构件库中的本体演化研究

在构件的描述与检索中引入本体，可以更好地表示构件间的语义信息。本体是对知识的表达，可以对知识进行有效的组织和管理，实现知识共享和重利用，从而充分有效地利用知识资源。但是知识不是一成不变的，基于本体描述的构件库系统中的本体库需要更新和维护。该文提出了一种本体演化理论框架，探讨了其研究方向和重点。     

基于多用户表决的本体自适应演化

本体在应用过程中会面临脱离实际的情形,所以需要获取用户在使用本体过程中的反馈信息加以完善,本文结合信息过滤领域应用的本体,从本体演化含义,本体演化操作,本体演化步骤几个方面,基于多用户对过滤结果的表决判断．提出了一个本体在实际应用环境下的自适应演化模型。     

一种OWL本体进化方法*

针对从关系数据库模式学习所得的OWL本体大都是轻量级的,其概念层次结构过于扁平,很难被直接用于实际的本体应用,提出一种新颖的OWL本体进化方法。其通过形式概念分析对已有轻量级OWL本体进行概念聚类,根据概念等同度、概念包含度计算,自动提出丰富、修改本体概念语义关系的建议,从而辅助设计者实现本体进化。该方法将FCA与相似度计算结合使用,既发挥FCA语义强度较高的特点,又发挥相似度计算执行效率高且容易实现的特点;同时,规避了相似度计算语义强度较低与FCA实现较为困难且执行效率较低的不足。一个实例结果的评估证实     

一种面向用户的ontology进化模型

ontology进化是关系到ontology工程成功与否的关键所在。提出了一个四阶段的ontology进化模型，通过用户请求、进化俘获、进化实施、意外处理四个环节，能够有效完成ontology进化任务，同时允许用户控制进化流程，从而最大限度地满足用户的需要。     

本体协同演化冲突检测与消解方法研究

随着本体数量的不断增加和语义Web的发展,多用户本体协同操作成为发展的必然趋势,但是在共同协作的本体环境中总是充斥着各种冲突,所以协同演化冲突检测和消解是亟需解决的一个问题.提出了一个分类检测并消解演化冲突的结构化方法,根据演化冲突的复杂程度分为直接冲突、衍生冲突和不一致冲突,针对不同类型冲突的特点构建相应的协同演化冲突检测算法,最后通过判断演化冲突对中是否存在可删操作和寻求最大一致子序列进行冲突消解,使得多个本体演化意图并存,最终实现本体协同演化的目标.该算法在一定程度上提高了本体协同演化的效率,为开放环境下大规模本体演化的进一步发展奠定了基础.     

本体映射过程中概念相似度计算方法的改进

针对本体映射中概念相似度计算中存在的一些不足之处,提出了一种改进的方法。首先根据本体概念树的特点以及数据挖掘的思想,提出了一种改进的侯选映射集设置的方法,减少了相似度计算的工作量。进而根据本体和本体中概念的特点,综合概念名称、概念实例、概念的属性、结构、关系等因素。设计了一种改进的相似度的计算方法。改善了相似度计算中存在的片面性和不完善性问题,提高了本体映射的查全率和查准率。初步实验表明该算法在计算复杂度、查全率和查准率上都要优于Glue方法。     

基于特征本体的文本流主题演化

针对网络大数据时代文本流的主题演化研究大多基于经典概率主题模型,以词袋假设为前提导致主题的语义缺失问题和批处理问题,提出一种在线增量的基于特征本体的主题演化算法。首先,基于词共现和通用本体库WordNet构建特征本体,用特征本体对文本流主题进行建模;其次,提出一种文本流主题矩阵构建算法,实现在线增量主题演化分析;最后,依据该矩阵提出文本流主题本体演化图构建算法,利用特征本体的子图相似度计算主题相似度,从而获得文本流中主题随时间的演化模式。在科技文献上的实验上,满意度同传统在线潜在狄利克雷分配模型(LDA)不相上下,但时间复杂度降低到O(nK+N)。所提出的方法引入了本体,加入了语义关系标注,可图形化展现主题的语义特征,并在此基础上在线增量地实现了主题演化图的构建,在语义解释性和主题可视化方面更具有优势。     

针对构件测试本体的语义相似度计算方法

为了提高构件测试信息的检索效率,针对现有本体语义相似度计算方法作用于构件测试本体时容易出现漏检的问题,提出一种结合本体概念和属性的综合语义相似度计算方法。该方法首先结合概念的结构、层次、子代节点个数和祖先节点个数等因素计算概念相似度;然后,结合属性的概念相似度和数据类型相似度计算属性相似度;最后,综合概念相似度和属性相似度计算本体的语义相似度。实验表明该方法可以有效应用于构件测试领域及其他领域的信息检索。     

利用Ontology改进的自动化图像标注方法

图像检索系统大多是利用图像的底层特征如颜色、纹理和图像来分析图像,没有考虑图像内容及其对象的内容语义,导致对图像的理解不佳.为使系统能更准确的理解图像中的对象及其深层语义,分析了目前图像标注的优缺点,提出了一种以底层特征为基础,利用本体论建构的知识辅助计算机分析图像中实体对象,判断对象与对象间在现实世界中存在的合理相关性,进而对图像进行标注.实验结果显示加入本体论辅助标注图像大大提高了图像识别的准确性.     

基于分类的本体映射方法及映射工具实现*

介绍了本体和本体映射的概念,以及目前本体映射的主要方法.针对目前本体映射方法中存在的不足,提出了一种新的本体映射方法--基于分类的本体映射方法,解决了本体概念相似度计算量过大的问题,并实现了基于该映射方法的原型工具COMT,最后通过一个本体映射实例加以验证.     

面向航空自组网的节点失效波及影响分析模型

为有效分析航空自组网(AANET)中节点失效对整个网络造成的影响,并提高网络在发生安全事件之后的稳定性,提出一种面向AANET的节点失效波及影响分析模型.首先,根据AANET的主要业务建立有向加权业务网络,基于实时AANET建立以各类航空器为节点的无向加权物理网络,并通过业务?物理网络映射关系建立相依网络模型;其次,提...     

改进的本体概念相似度计算模型

本体映射能很好地解决语义网中的本体异构性问题,其核心在于计算本体概念的相似度。针对现有的概念相似度计算的精度和查准率不高,提出一种改进的概念相似度计算模型。首先利用本体特征之间的偏序关系建立形式背景和概念格,然后在结构层次求出概念间的交不可约元集,并通过对集合里各元素的语义关系进行量化计算出概念间的相似度。实例和分析结果表明,改进的概念相似度计算模型在F-Score上有明显提高。