软件考试复习指导--推荐书目和网站

1系统分析员参考书目1)软件工程[1]王春森主编.系统设计师(高级程序员)教程(第四章).清华大学出版社,2001.[2]郑人杰主编.软件工程(高级).清华大学出版社,1999. 2)综合知识[1]罗晓沛.计算机综合应用知识(数学、管理等).清华大学出版社,2001. 3)计算机网络[1]胡道元主编.计算机网络(高级)[Internet,安全等].清华大学出版社,1999. 4)系统分析[1]罗晓沛,侯炳辉主编.系统分析员教程.清华大学出版社,2003.[2]J.L.Whitten等著.系统分析与设计方法[第五版].高等教育出[3]J.W.Satzinger等著.系统分析与设计.机械工业出版社,2002.2系统分…     

粗糙集理论与应用进展

1引言 粗糙集(rough sets,RS)理论是20世纪80年代初由波兰科学家Pawlak提出的[1].其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则.它从一个新的角度将知识定义为对论域的划分能力,并将其引入数学中的等价关系来进行讨论,从而为数据分析,特别是不精确、不完整数据分析提供了一套新的数学方法.同时,粗糙集理论具有无需提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,仅根据观测数据删除冗余信息,比较不完整知识的程度--粗糙度、属性间的依赖性与重要性,抽取分类规则等的能力.近几年,这个理论已得到空前的发展,无论在理论本身研究方面,还是在理论应用方面都取得了令人瞩目的成果.     

煤炭自燃早期预测的粗糙集分析方法

煤炭井下火灾防治的研究一直是煤矿安全生产的重要课题,而煤炭自燃的预测是防治工作的关键环节[1].煤炭自燃的预测是一个非常复杂和困难的工作,涉及到大量不精确的、不确定性的信息处理.粗糙集(Rough Set,RS)理论是波兰科学家Z.Pawlak在1982年首先提出一种分析数据的数学理论[2],该理论在分类意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定性和不精确性问题的新型数学工具.RS能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律.RS理论从新的视角对知识进行了定义,把知识看成是关于论域的划分,认为知识是有粒度的,它主要用于对知识的简化及知识依赖性的分析.     

两层双向加权星形网络的同步能力分析

[5]陆君安.从单层网络到多层网络——结构、动力学和功能[J].现代物理知识,2015,27 (4):3-8. [12]郭世泽,陆哲明.复杂网络基础理论[M].北京：科学出版社,2012. [14]傅晨波. 复杂网络同步若干问题研究[D]. 浙江大学,2013. [20]严洲.复杂网络随机稳定性和同步性研究[D].浙江大学,2012. [24]马腾.图拉普拉斯矩阵特征值优化及其应用[D].天津：天津大学,2013 [25]张晓转.基于超网络的超拉普拉斯矩阵研究[J].山东工业技术,2016,35(2):264.     

粗糙集理论中属性约简的增量式算法

1引言 近年来,作为一种新生的处理不确定性知识的数学工具,由于其独特的计算优势[1],及其在机器学习、数据库知识发现、决策分析、专家系统和决策支持系统等方面的成功应用,粗糙集数据分析(RSDA)逐渐被公认为人工智能领域最具潜力的五大新兴技术(粗糙集理论、神经网络、演化计算、模糊系统及混沌系统)之一[2].     

On the polynomial dynamic system approach to software development

1IntroductionReactivesystemsareregardedessentialintheareaofcomputerscience[1].Quiteafewapproacheshavebeenproposedtodevelopreactivesystems,includingthestatemateapproach[2],thetemporal-logicapproach[3],thesynchronousapproach[4],amongoth-ers[5,6].Usually,thepropertiesofthereactivesoftwareunderdevelopmentarecheckedaposteriori(aftersoftwaredesignorevensoftwareimplementation)usingpropertyveri-ficationand/orsimulationtechniquessuchasthetemporal-logicapproach[7]andtheSmoochesapproach[5].However,thisi…     

《中国图象图形学报》文后参考文献编排格式

1.专著、论文集、学位论文、报告[序号 ]主要责任者 .文献题名 [文献类型标识 ].出版地 :出版者 ,出版年 .起止页码 .1　刘国钧 ,陈绍业 ,王凤 .图书馆目录 [M].北京 :高等教育出版社 ,1 95 7:1 5～ 1 8.2　张筑生 .微分半动力系统的不变集 [D].北京 :北京大学数学系数学研究所 ,1 983 .2 .期刊文章[序号 ]主要责任者 .文献题名 [J].刊名 ,年 ,卷 (期 ) :起止页码 .1　金显贺 ,王昌长 ,王忠东等 .一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术 [J].清华大学学报(自然科学版 ) ,1 993 ,3 3 (4) :6 2～ 6 7.3 .论文集中的析出文章[序号 ]析出文献…     

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1.专著、论文集、学位论文、报告[序号 ]主要责任者 .文献题名 [文献类型标识 ].出版地 :出版者 (或存放单位 ) ,出版年 .起止页码 .1　刘国钧 ,陈绍业 ,王凤 .图书馆目录 [M].北京 :高等教育出版社 ,1 95 7:1 5～ 1 8.2　张筑生 .微分半动力系统的不变集 [D].北京 :北京大学数学系数学研究所 ,1 983.2 .期刊文章[序号 ]主要责任者 .文献题名 [J].刊名 ,年 ,卷 (期 ) :起止页码 .1　金显贺 ,王昌长 ,王忠东等 .一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术 [J].清华大学学报(自然科学版 ) ,1 993,33( 4 ) :62～ 67.3.论文集中的析出文章[序号 …     

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1.专著、论文集、学位论文、报告[序号 ]主要责任者 .文献题名 [文献类型标识 ].出版地 :出版者 ,出版年 .起止页码 .1　刘国钧 ,陈绍业 ,王凤 .图书馆目录 [M].北京 :高等教育出版社 ,1 95 7:1 5～ 1 8.2　张筑生 .微分半动力系统的不变集 [D].北京 :北京大学数学系数学研究所 ,1 983 .2 .期刊文章[序号 ]主要责任者 .文献题名 [J].刊名 ,年 ,卷 (期 ) :起止页码 .1　金显贺 ,王昌长 ,王忠东 ,等 .一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术 [J].清华大学学报 (自然科学版 ) ,1 993 ,3 3 (4) :6 2～ 6 7.3 .论文集中的析出文章[序号 ]析出…     

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1.专著、论文集、学位论文、报告[序号 ]主要责任者 .文献题名 [文献类型标识 ].出版地 :出版者 ,出版年 .起止页码 .1　刘国钧 ,陈绍业 ,王凤 .图书馆目录 [M].北京 :高等教育出版社 ,1 957:1 5～ 1 8.2　张筑生 .微分半动力系统的不变集 [D].北京 :北京大学数学系数学研究所 ,1 983.2 .期刊文章[序号 ]主要责任者 .文献题名 [J].刊名 ,年 ,卷 (期 ) :起止页码 .1　金显贺 ,王昌长 ,王忠东 ,等 .一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术 [J].清华大学学报 (自然科学版 ) ,1 993,33( 4 ) :62～ 67.3.论文集中的析出文章[序号 ]析出文献主…     

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1.专著、论文集、学位论文、报告[序号 ]主要责任者 .文献题名 [文献类型标识 ].出版地 :出版者 ,出版年 .起止页码 .1　刘国钧 ,陈绍业 ,王凤 .图书馆目录 [M].北京 :高等教育出版社 ,1 957:1 5～ 1 8.2　张筑生 .微分半动力系统的不变集 [D].北京 :北京大学数学系数学研究所 ,1 983.2 .期刊文章[序号 ]主要责任者 .文献题名 [J].刊名 ,年 ,卷 (期 ) :起止页码 .1　金显贺 ,王昌长 ,王忠东 ,等 .一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术 [J].清华大学学报 (自然科学版 ) ,1 993,33( 4 ) :62～ 67.3.论文集中的析出文章[序号 ]析出文献主…     

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1.专著、论文集、学位论文、报告[序号 ]主要责任者 .文献题名 [文献类型标识 ].出版地 :出版者 (或存放单位 ) ,出版年 .起止页码 .1　刘国钧 ,陈绍业 ,王凤 .图书馆目录 [M].北京 :高等教育出版社 ,1 95 7:1 5～ 1 8.2　张筑生 .微分半动力系统的不变集 [D].北京 :北京大学数学系数学研究所 ,1 983.2 .期刊文章[序号 ]主要责任者 .文献题名 [J].刊名 ,年 ,卷 (期 ) :起止页码 .1　金显贺 ,王昌长 ,王忠东等 .一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术 [J].清华大学学报(自然科学版 ) ,1 993,33( 4 ) :62～ 67.3.论文集中的析出文章[序号 …     

一种新的支撑向量机增量学习算法

1引言 基于统计学习理论(statistical learning theory)的支撑向量机最早由V.Vapnik提出[1],用于解决分类问题,现已推广到解决回归、时序预测、信号处理等问题[2].由于SVM实现结构风险极小化(structural risk minimization)原理,使得SVM具有很高的推广能力.目前已经成为一种通用有效的机器学习方法.     

基于相似关系的模糊粗糙集模型

1引言 Rough集[1]是一种处理不完整和不确定信息的数学工具,目前,Rough集已被成功的应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别与数据挖掘等领域.虽然Rough集理论对于不完备知识的处理是有效的,但是它对原始数据本身的模糊性缺乏相应的处理能力[2].     

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1.专著、论文集、学位论文、报告[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地:出版者(或存放单位) ,出版年.起止页码.1　刘国钧,陈绍业,王凤.图书馆目录[M].北京:高等教育出版社,1 95 7:1 5～1 8.2　张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京:北京大学数学系数学研究所,1 983.2 .期刊文章[序号]主要责任者.文献题名[J].刊名,年,卷(期) :起止页码.1　金显贺,王昌长,王忠东等.一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术[J].清华大学学报(自然科学版) ,1 993,33( 4 ) :62～67.3.论文集中的析出文章[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A]…     

基于粒计算的数据约简研究

1引言 Rough集是由波兰科学家Z.Pawlak在1982年提出的一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具[1].这一理论以新的视角出发对知识进行了定义,它把知识看成是关于论域的划分,并引入代数学中的等价关系来讨论知识.经过二十余年的发展,该理论被广泛应用于机器学习、数据库知识发现、决策支持与分析、专家系统、智能控制、模式识别等领域.     

An Efficient Computational Method for Solving Nonlinear Matrix Equation and Its Application in Queuing Analysis

1IntroductionTheBMAP(BatchMarkovianArrivalProcess)hasbeenstudiedbyD.M.Lu..nt..il1].ResultsforqueueswithSM(Semi-Markov)serviceshavebeenobtainedbyM.F.Neutsl2l.VaCationqueuesaresurveyedbyb.th[a].AmoregeneralqueueBMAP/SM/1whichcom-binedthesetlireeaspectsisstudiedin[4].Discretequeueisexploredin[5].ThebasisofforegoinganalysesisthatthereexistanembeddedMarkovchainatspecificobservinginstants.HerewegiveanewfastalgorithmforthesolutionofabovegeneralqueueswhichpossesssuchanembeddedMarkovchain.…     

Android安全研究综述

Android的流行使其已成为众多恶意软件的攻击目标,针对Android的木马、Rootkit和应用层特权提升攻击等安全威胁不断出现[1-4].同时,Android源代码开放的特性也吸引了研究人员的广泛关注,提出和实现了很多Android安全增强工作[5].介绍Android本身的安全机制及安全缺陷,按照硬件层、虚拟机监视器层、Linux内核层、Android应用框架层的层次化分类方式对已有An droid增强工作的原理进行描述和分析,并指出了将来可能的研究方向.     

文后参考文献著录规则

1.专著[序号]主要责任者.题名:其他题名信息[文献类型标志].其他责任者.版本项.出版地:出版者,出版年:引文页码[引用日期].获取和访问路径.示例:[1]霍斯尼.谷物科学与工艺学原理[M].李庆龙,译.第2版.北京:中国食品出版社,1989:15-20.[2]赵耀东.新时代的工业工程师[M/OL].台北:天下文化出版社.1998[1998-09-26].http://www.ie.nthu.edu.tw/info/ie.newie.htm.2.期刊、报纸中的析出文献[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[文献类型标志].连续出版物题名:其他题名信息,年,卷(期):页码[引用日期].获取和访问路径.示例:[1]张旭,张通和,易钟…     

基于Rough集理论的自主式机器学习

1引言 粗集(Rough set)理论[1]由波兰逻辑学家Z.-Pawlak教授于1982年提出,由于它能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律,近年来在机器学习、数据挖掘、人工神经网络等多个领域得到广泛应用[2～4].