一种软件人性格近似度度量模型

提出一种软件人个体性格度量模型。为了对软件人无限可列的性格进行度量比较,假定每个软件人都存在一个“性格”特征向量,个体之间的性格差异总是由线性空间的距离表示,由此建立软件人和一个软件人群的线性方程。分别在有解和无解的情况下求出距离,根据该距离定量确定软件人以及软件社会中性格趋同的程度,实现聚类或其他判别运算。通过设定3组实验数据,验证该模型具有一定的实际意义。     

一种辨识Hammerstein模型的新方法

本文结合参数估计理论和函数逼近论中的一些理论结果,提出了一种开环辨识Hammerstein模型的新方法.这种方法能够克服目前广泛采用的辨识Hammerstein模型的方法中的缺点,获得模型线性动态部分参数的渐近无偏估计及无记忆非线性特性,具有接近最佳逼近效果和较好收敛性的逼近多项式.     

用双切比雪夫方法近似含噪音移动对象轨迹

在移动对象数据库中需要存储大量移动对象的历史轨迹.为了降低存储开销,同时提高轨迹查询的效率,研究者们提出了很多基于时间序列的方法对轨迹序列进行压缩近似及索引.但是这些方法不能用于不精确的轨迹数据.本文针对含噪音的轨迹数据提出了一种新的近似算法.该方法充分利用了轨迹位置数据和速度数据的导数关系,在不增加计算复杂度的情况下,能够更好地处理不精确的轨迹.在相同的压缩比下,用双切比雪夫方法重建的轨迹比现有方法更加接近移动对象的真实轨迹.     

一种利用切比雪夫逼近求解库存最优控制的方法

针对供应链中库存随着需求的变化可能导致的积压和对生产(或采购)产生的不利影响,为更好地协调生产(或采购)并减少产品库存,研究了一类基于库存约束和动态时变需求下的多品种、多周期、多循环的生产与库存的最优控制模型.结合最优控制理论,给出一种采用切比雪夫多项式逼近和高斯-切比雪夫数值积分对库存最优控制问题进行数值求解的方法.实例分析表明该方法是可行的.     

一种增强的程序行为异常检测方法

程序行为异常检测是保护应用程序的重要方法。针对异常检测的数据源选择问题,提出一种细粒度的安全审计事件L-Call,用来刻画程序行为,该事件本质上是一种具有位置属性的系统调用。为了评估程序行为偏离程度,提出一种基于切比雪夫不等式的异常度量化方法,用以在序列概率分布未知情况下估算异常强度。最后实现了基于马尔科夫模型的检测原型系统LC-ADS。试验结果表明,提出的新安全事件和异常度量化方法可较好地反映程序行为变化,LC-ADS取得了更高的检测率和更低的误报率。     

一种基于依赖性分析的类内聚度度量方法

内聚度是指模块内各成分之间的联结强度．在面向对象程序中，内聚度主要是指类内部各成分之间的联结强度．在深入剖析了类的属性与属性、方法与属性以及方法与方法之间的关系及其性质的基础上，提出了一种基于依赖性分析的内聚度度量方法，并证明了它满足优良的内聚度度量方法应该具有的性质，从而克服了已有方法只是分析了某个方面的不足，为综合评价类内聚度提供了指南。     

一种基于CMMI的软件过程度量模型

本文在研究软件度量相关理论基础上,根据CMMI软件过程框架,并结合GQIM度量方法,提出一种基于CMMI的软件过程度量模型CPMM.该模型可以指导软件企业进行度量定义并基于度量结果进行组织过程性能分析.     

面向对象软件中类内聚度度量分析与研究

对现有著名的类内聚度度量进行了较深入的分析,指出了各自存在的缺陷与不足,并在此基础上考虑到类内聚度受到类内有可能与外界组件产生耦合的成员的负面影响,提出了对CCM(C)再次修正后的MCCM2(C).     

一种基于关键非功能需求的软件可信性度量模型

为了更为合理准确地度量软件可信性,提出了一种基于关键非功能需求的软件可信性度量模型。首先,分析了该模型所涉及的软件可信性、非功能需求、关键非功能需求的定义;其次,对非功能需求进行分解以及权重的分配,并将非功能需求细分为A、B、C、D四类以便更好地获取;最后,应用Web软件中的“在线旅行”网站详细阐述了该模型的具体度量过程。提出的模型是一个通用的软件可信性度量模型,适用于不同形态的软件,支持软件可信性的定制,对于软件可信性的度量具有一定的指导意义。     

软件人个体模型研究

多智能体技术、智能机器人和人工生命技术都是人工智能研究领域的一个分支,已取得了一定的研究成果。在此基础上我们提出了软件人的概念、状态描述,并设计了软件人的结构模型。最后,对软件人的功能特性进行了描述。     

基于广义逆矩阵的Bezier曲线降价逼近

研究了Bezier曲线的降多阶逼近问题。利用Bezier曲线本身的升阶性质,并结合广义逆矩阵的最小二乘理论,给出了一种新的降阶逼近方法。此方法克服一一般降价方法中每次只能降价一次的弱点,并且得到了很好的逼近效果。     

基于最佳平方逼近的B样条曲线降阶

提出了一种基于带约束的最佳平方逼近的B样条曲线降阶的方法.首先讨论了降阶后曲线控制顶点个数以及节点向量的取法、保端点的B样条曲线降阶方法,并把带约束的最佳平方逼近技术引入到B样条曲线的降阶,即误差大的区域施加较大的权函数以降低最大误差.为满足给定误差限制下的降阶,提出了对原曲线插入节点的准则,即对不满足误差限制的区域插入节点.并用实例对新方法和基于扰动约束技术的降阶方法进行了比较.     

耦合度模型的建立

该文从影响耦合度的因素出发,对其分析研究,给出度量模块耦合度的计算公式并建立模型。     

高阶系统跟随低阶模型从模型取状态的MRACS设计方法

基于Ｐｏｐｏｖ超稳定理论，提出了一种高阶系统跟随低阶模型从模型取状态的ＭＲＡＣＳ设计方法。     

智能体的一种个性模型

模拟人类的思想正变得越来越重要,智能体就是模拟人类行为的重要工具.个性是智能体的一个重要属性,可信的角色不仅要具有行为、情绪,而且也要具有丰富的个性.建立智能体的个性化模型一直是心理学家和计算机学家的一个热门话题.综述了个性建模的研究现状,提出了一种新的个性建模途径,其目标是建立面向教育游戏的个性模型,并有效地集成行为、情绪、动机和个性.     

扰动约束和最佳平方逼近的B样条曲线的降阶

将扰动约束技术应用于B啨ｚｉｅｒ曲线的降阶给出了理想的结果 讨论了将这类方法应用于B样条曲线降阶时结果不理想的原因 ,提出了采用最佳平方逼近技术对B样条曲线做降阶运算的方法 ;并用实例对该方法和基于扰动约束的降阶方法进行了比较     

On Approximation Properties of the Independent Set Problem for Low Degree Graphs

The subject of this paper is the Independent Set problem for bounded node degree graphs. It is shown that the problem remains MAX SNP -complete even when graphs are restricted to being of degree bounded by 3 or to being 3-regular. Some related problems are also shown to be MAX SNP -complete at the lowest possible degree bounds. We next study a better polynomial time approximation of the problem for degree 3 graphs. The performance ratio is improved from the previous best of 5/4 to arbitrarily close to 6/5 for degree 3 graphs and to 7/6 for cubic graphs. When combined with existing techniques this result also leads to approximation ratios, (B+3)/5+ε for the independent set problem and 2-5/(B+3)+ε for the vertex cover problem on graphs of degree B , improving previous bounds for relatively small odd B . Received March 1996, and in final form May 1998.     

Variational Surface Approximation and Model Selection

We consider the problem of approximating an arbitrary generic surface with a given set of simple surface primitives. In contrast to previous approaches based on variational surface approximation, which are primarily concerned with finding an optimal partitioning of the input geometry, we propose to integrate a model selection step into the algorithm in order to also optimize the type of primitive for each proxy. Our method is a joint global optimization of both the partitioning of the input surface as well as the types and number of used shape proxies. Thus, our method performs an automatic trade‐off between representation complexity and approximation error without relying on a user supplied predetermined number of shape proxies. This way concise surface representations are found that better exploit the full approximative power of the employed primitive types.     

一维云模型系统的逼近性研究

针对云模型的基本原理,提出了一类云模型系统的设计方法,并利用Stone-Weierstrass定理对在3σ 正态分布随机数条件下的云模型系统任意逼近紧集上的任意连续实函数进行了证明, 是对云模型应用于逼近任意连续非线性函数理论的创新,也是今后云模型系统用于系统辨识和控制的理论依据.