基于复杂网络的软件凝聚度计算

以无标度网络为工具探究软件耦合度的度量。在无标度网络凝聚度的基础上,通过构建软件系统的关系依赖图模型,定义了软件的凝聚度,并给出相应算法。     

基于节点重要度的复杂网络可靠性研究

为研究复杂网络的节点重要度及其可靠性,在随机网络、小世界网络和无标度网络模型下,理论分析度值中心性、半局部中心性、介数中心性和PageRank算法在节点重要度评估上的准确性,通过仿真模拟方法,对网络理论模型和实际复杂网络分别进行研究,采用逐步移除节点和重复计算的方式,考察网络最大连通子图和节点移除比例的关系,同时对数值仿真结果进行合理分析。研究结果说明基于网络全局信息的介数中心性和PageRank算法对节点重要度评估的效果更好,同时说明网络的可靠性与网络拓扑结构有关,实际复杂网络一般同时具备多种拓扑特性。     

基于度分布的复杂网络拓扑结构的构造

构造网络的拓扑结构是网络仿真的重要前提和基础,拓扑结构对网络仿真结果有重要影响.目前,大多数复杂网络拓扑结构的构造主要是以规则网络或随机网络为基础,但最近的研究表明现实世界中的大多数复杂网络都具有无标度特性,即节点度分布服从幂率(p(k)～k-λ).新的发现给复杂网络拓扑结构的构造提出了新的课题.文中通过引入度秩函数,提出了一种基于度分布的构造复杂网络拓扑结构的新方法,该方法可构造出包括无标度网络在内的具有任意度分布的复杂网络拓扑结构.以无标度网络和指数网络为例,验证了该方法的有效性.     

基于节点重要度的复杂网络脆弱性分析方法北大核心CSCD

为了更精准的预测复杂网络中的薄弱环节并针对其采取预防措施,结合节点度数和节点介数的分析方法设计一种基于节点重要度的复杂网络脆弱性分析方法,将网络效率作为衡量网络性能的指标,并以某地区城区铁路网络为案例进行单节点攻击和多节点攻击仿真实验来验证所提方法的性能。仿真实验表明,所提方法所得的结果比高度数节点法和高介数方法所得预测结果更好,可以更加准确的预测网络中的薄弱环节。     

无标度网络的最大-最小度搜索算法

许多实际的复杂网络具有无标度的特性,其中高连接度的节点具有重要作用.研究无标度网络的搜索算法.基于最大度的节点的搜索算法只适用于幂律度分布的指数介于2.0和2.3之间的无标度网络.对该算法做出了改进,提出了可适用于较大幂律指数的无标度网络的局部搜索的最大-最小度搜索算法.最大-最小度算法和人们熟知的随机游走、最大度搜索策略相比,更加充分利用了网络节点度分布特性,从而获得了更优的搜索效果,文章从理论分析和仿真结果两方面证实了这一点.     

基于复杂网络的网构软件信任评估与搜索算法

为提高网构软件的信任水平和网络收敛速率,将复杂网络的小世界特征和无标度特性引入到网构软件的信任评估和可信构件搜索过程中,对网构软件进行群落划分,提出基于复杂网络的网构软件信任评估方法及基于最大度搜索的可信构件搜索(TIS)算法。仿真实验结果表明,与随机搜索算法和广度优先搜索算法相比,TIS算法能提高可信构件的搜索效率,减少网络负载量,降低信任路径长度和信任风险。     

基于复杂网络模型的基因调控网络的计算模拟

随着大通量基因芯片数据的产生,基因调控机制的网络化研究需求日趋迫切。提出了基于复杂网络理论的基因调控网络的模拟方法,构建了基因调控网络模拟器GN-Simulator。通过分析真实基因调控网络的拓扑特性,提出了对应的矩阵模型,并充分考虑了网络的生物学鲁棒性和动力学稳定性,给出了人工基因网络的生成过程和计算模拟方法。计算实验表明,GN-Simulator能高效地模拟出与真实基因调控网络高度相似的大规模人工网络,并可为不同算法提供无偏验证的多样化人工模拟数据。     

基于复杂网络的垃圾短信过滤算法

对垃圾短信发送用户的识别和过滤具有十分重要的研究价值和社会意义. 随着新形式和内容的垃圾短信出现, 传统的关键字匹配和发送速度频率过滤方法无法有效地处理这一问题. 在对短信发送/接收网络形式化表达的基础上, 以真实短信发送和接收以及通话关系数据为例, 统计和分析了短信发送网络的网络特性. 进一步分析和挖掘了垃圾短信用户在网络上发送接收的异常模式和行为, 并以此提出了一个基于语音关联程度和短信回复比率的过滤算法(NASFA算法). 通过实验和分析表明, 本文的算法能够高效地识别垃圾短信发送用户, 同时能够有效地控制将正常用户误识别为垃圾短信用户的比率.     

一种定量评估复杂网络节点重要度的算法

提出一种定量评估复杂网络节点重要度的算法,定义虚拟的理想“核心节点”,将灰色关联度作为测度,评价网络中每个节点和理想“核心节点”的关联度,关联度越高,节点在网络中的重要性越大。仿真结果表明,与同类算法相比,该算法运算速度更快,适用于评价大型复杂网络中节点的重要度。     

软件执行过程的加权复杂网络

软件规模庞大,结构复杂,使软件测试和软件可信性评价成为一个亟待解决的理论问题,可信软件研究也因此成为目前软件工程研究的热点。实验证明大型软件的静态函数调用网络和动态执行所得到的函数调用加权（函数调用次数）网络都具有小世界效应和无标度特性,这就为采用基于关键模块和关键路径的软件测试方法提供了理论依据,从而提高测试效率,降低测试费用。提出基于关键路径的测试方法,利用较少的测试用例覆盖较多的软件执行过程。     

无尺度网络分析与研究

讲述了无尺度网络的发现及其特性,介绍了无尺度网络对于科学研究的意义,并指出了其面临的挑战。     

面向对象软件度量的研究

软件度量是提高和保证软件质量的关键。在给出的面向对象软件度量的结构模型基础上,讨论了实现该模型要解决的关键问题。通过度量结果的分析和评价,能够有效地对面向对象软件的测试和提高软件质量提供科学的依据。     

基于源代码的面向对象软件可维护性度量模型

针对当前软件可维护性的度量难度大的突出问题,在详细阐述软件可维护性的概念和内涵的基础上,以ISO/IEC9126为指导,建立基于源代码的面向对象软件的可维护性度量模型。该模型主要包括可维护性的4个子特性模型和一个对子特性的综合模型,能够客观定量地计算出软件的可维护性水平。最后通过一个实例,验证该模型具有一定的科学性和合理性,在实际应用中有一定的指导意义。     

基于无尺度网络的行间作物杂草清除方法

为了减少除草剂在经济作物上的使用,降低除草剂对环境的压力,本文提出采用机器视觉识别杂草网络、对行间作物杂草无尺度网络摧毁的方法.通过机器视觉识别出作物、土壤和杂草,依据植化物质的作用建立并绘制杂草无尺度网络,通过对杂草网络的节点偏好性、增长性和聚类性的研究,发现杂草网络对随机节点故障具有鲁棒性,对蓄意攻击具有脆弱性,依据此特点提出摧毁杂草网络节点的方法.与现有方法相比,新方法符合生态经济管理原则.     

基于缺陷度量的软件质量成本分析模型

针对软件项目的质量成本效益无法直接度量的这一难题,提出了建立组织级质量成本度量基线的解决方案。设计了基于缺陷度量的软件质量成本分析模型,实现了对软件质量成本及其效益的定量度量与分析,为评价软件质量保证活动绩效、指导质量投资决策提供了试用方法。     

基于继承图的面向对象软件复杂性度量研究

面向对象软件开发是一种新的可以减少成本、提高可用性和灵活性的高效的软件系统开发方法。复杂性度量在软件开发中起着非常重要的作用,它可减少整个开发周期的费用,但目前还没有成熟的用于面向对象软件复杂性的度量方法。文章首先通过继承图描述面向对象软件复杂性度量方法,然后讨论了单元重复继承算法,最后给出了具体实例。     

基于过程度量的软件测试质量管理

软件测试验证软件是否符合用户需求,软件测试过程的科学管理是软件测试成功的重要保证,运用软件度量的方法量化软件测试过程,构造度量并分析过程度量数据的有效性;论述测试效率/软件缺陷作为软件测试工作量/成果指标的必要性,运用工作量/成果模型分析测试过程;通过量化软件相关属性实现过程度量的构造,实施度量后利用工作量/成果模型对度量结果进行分析,并对项目做出评估,并采取相应措施;在现有资源的情况下,实施质量管理,监控软件测试过程,实现软件测试过程的有效管理。     

试论面向对象软件的维护

讨论了在面向对象技术对软件维护影响的基础上、探讨了面向对象软件的维护问题，并提出了解决的对策。     

基于图神经网络的多维度池化图分类

目前很多处理图数据的图神经网络方法被提出,然而大多数研究侧重于对特征聚合的卷积层的研究而不是进行下采样的池化层.此外,形成聚类簇的池化方式需要额外计算分配矩阵;节点得分的池化方式排名方式单一.为解决上述问题,提高图分类任务的准确性,本文提出了一种新的基于多维度信息的图池化算子MDPool.该模型使用节点特征信息以及图拓扑结构信息,获取不同维度下的节点得分.使用注意力机制归纳不同维度下的得分权重,生成更为健壮的节点排名,基于节点排名自适应选择节点集合生成诱导子图.提出的MDPool可以集成到多种的图神经网络结构,将MDPool池化算子与图神经网络卷积层堆叠形成编码解码模型EDMDPool.在4个公开数据集的图分类任务中, EDMDPool均高于现有基线模型.