基于DEA的高校院系运行效率评价

数据包络分析在关于多指标输入和输出的效率评价中具有独特的优势。本文以天津某高校为例,选取了三个投入指标和四个产出指标,借助DEAP软件分别对该高校的十个院系运行效率进行了DEA评价,最终找出了"DEA相对有效"和"非有效"的院系,并针对"非有效"院系提出了相关的改进建议。     

一类环形生产系统的DEA效率评价模型

环形生产系统内部的生产过程处于循环状态,针对这一不同于其他网络系统的突出特点,分析其单个动态循环阶段,建立评价单阶段环形生产过程的DEA（数据包络分析）模型;将其推广到整体循环过程,进行环形生产系统的DEA效率评价,定义了此网络决策单元的DEA有效性。通过实例证明了该模型的可行性和实用性。     

基于DEA模型的高校办学效率评价及应用

效率评价是高等院校面临的重要问题之一,建立数据包络分析(DEA)模型来研究高等院校效率评价具有独特的优势.首先在建立DEA模型的基础上,以29所"985高校"为例,在7个指标上对其科研方面的办学效率进行评价,分别测算了它们的技术效率、纯技术效率以及规模效率.其次根据规模收益分析,得到高校的发展趋势;根据投影分析,得到部分高校应做出的调整方向与力度.最后通过仿真比较得到各高校目前存在的问题并提出了相应的解决措施.     

基于DEA模型的区域成人教育资源配置效率研究

探讨中国成人教育资源配置效率对优化成人教育资源配置、调整未来成人教育改革方向具有重要意义.通过构建投入产出指标体系,运用数据包络分析(DEA)模型对我国30个省市区的成人教育资源配置效率进行评价分析.结果表明,我国省市区成人教育普遍存在教育资源配置失效的问题,其中教育资源配置失效的省市区大部分存在着严重的固定资产投资、土地使用等投入冗余现象,但基本不存在产出不足的情况.针对分析结果,成人教育主管部门应当密切关注各地区的教育发展差异,特别是教育资源配置效率差异,统筹兼顾, 推动我国成人教育资源的高效配置和成人教育事业的健康发展.     

基于DEA交叉评价的模糊综合评价模型及其应用

借鉴数据包络分析(DEA)交叉评价的思想,首先将评价系统内的指标分为量化指标和非量化指标,在定义平均交叉效率、最小交叉效率和最大交叉效率概念的基础上,采用交叉评价方法对量化数据进行处理;然后对最小交叉效率值、平均交叉效率值和最大交叉效率值进行模糊化,模糊化之后将其作为模糊综合评价的指标与非量化指标一起进行二次评价,以建立基于DEA交叉评价的模糊综合评价模型;最后通过评价实例验证了所提出的模型在处理客观数据与主观因素并存的多属性决策中的客观性和全面性.     

基于DEA模型的区域旅游资源配置效率研究

探讨中国旅游业资源配置效率对优化旅游业资源配置、推进旅游业可持续发展进程具有重要意义.通过构建考虑碳排放的投入产出指标体系,运用两阶段数据包络分析(DEA)模型对我国30个省市区的旅游业资源配置效率进行评价分析,进而采用Tobit模型探究全国及东中西部地区旅游业资源配置效率的影响因素.结果表明,我国省市区旅游业普遍存在资源配置效率失效的问题,总体效率呈现出“西部最高、东部次之、中部最低”的态势.其中,旅游业经济-社会效率偏低是导致旅游业资源配置效率水平不高的主要原因,众多影响因素中环境规制对旅游业资源配置效率的影响最大.     

基于数据包络分析的软件任务性能基准评价

提出了一种基于数据包络分析的软件任务性能基准评价新方法——TaskBeD.介绍了TaskBeD的任务基准评价模型和核心算法(挖掘高性能的软件任务,建立参考任务集和结果的敏感度分析).实验结果显示,TaskBeD能够高效处理多变元和可变规模收益任务数据.     

一种基于灰色关联分析和超效率DEA的MCDM模型

针对多属性决策问题（MCDM）权重难以客观确定的缺陷,提出一种基于灰色关联分析和超效率数据包络分析（DEA）的混合算法研究MCDM。对MCDM进行建模,利用灰色关联分析计算各属性的点关联度,为了得到各属性的相对最优灰关联度并将其充分排序,利用超效率DEA改进灰色关联分析模型。该混合算法能够更加客观地确定权重向量,并且突破权重和为1的限制,使得均一的权重更加灵活;同时,可以得到各属性的相对最优灰色关联度,超效率DEA能够增强模型对灰关联度的分辨能力。通过北京市商品房空置影响因素的实例分析验证了该混合算法的有     

基于基尼系数-交叉效率的多属性决策方法

在数据包络分析(DEA)方法的基础上,提出一种基于基尼系数-交叉效率的多属性决策方法,用于解决具有多个投入、产出指标的多属性决策问题.首先,借鉴基尼系数的优化准则构建基尼系数-交叉评价策略模型,从而得到相对唯一的DEA交叉效率矩阵;然后,应用基尼准则计算各个效率值所包含的信息纯度,并借之实现交叉效率矩阵的集结;最后,根据集结结果对决策单元进行排序和择优.所提决策方法不仅能够克服传统DEA交叉效率方法的交叉评价策略选择难的问题,而且能够保证决策过程的客观性和公平性.同时,所提方法还对交叉评价所得的决策信息进行提纯,为科学合理地进行决策提供更多的有效信息.通过对中国各地区的医疗资源配置效率进行实证,验证了所提出方法的有效性和实用性.     

基于群决策考虑属性效用一致性的DEA他评交叉效率公共权重排序法

针对数据包络分析(DEA)交叉效率方法大多是面向结果采用平均方式集结交叉效率,没有考虑评价过程中属性效用数据及其变动的特性,导致大量决策信息丢失、相对效率评价值与被评价决策单元的指标值关联性不够等问题,以交叉效率评价过程为导向,引入群决策理论,研究属性偏好及其属性效用变化特征,运用熵权法分析属性效用稳定性,发现评价中存...     

面向互联网的开源软件自动化评估证据框架

如何从海量的、公共可获取的互联网资源中快速定位和获取高质量、满足自身特定需求的开源软件资源是当前软件开发技术核心竞争力的一个重要体现.本文研究了互联网上开源软件各种可信证据的存在及分布形式,给出了相关数据的定位和自动化获取方法;提出了面向互联网的开源软件自动化评估证据框架,用于解决互联网数据到软件可信证据的映射问题;提出面向互联网上海量软件资源的开源软件可信证据查询平台实现方法,用于解决软件可信证据的自动化获取及使用问题;基于该系统能够极大的提高评估效率,使得用户准确、快速、全面的了解相关软件项目的各种信息.最后,通过两个典型的开源软件实例证实了上述证据框架和方法的可行性.     

面向开源生态的软件数据挖掘技术研究综述

全球开源软件生态中孕育的大众化软件生产模式正快速形成一种新型的软件生产力,在软件开发和应用各个环节发挥了巨大作用.大众化软件生产的数据规模日趋庞大、协同范围不断扩展、管理模式高度精简,这些全球化特征使其在软件复用、协同开发、知识管理等环节面临诸多挑战,迫切需要新的理论指导和工具支持.本文首先界定了大众化软件生产活动的分布范围、基本过程和数据形态,然后从软件复用、协同开发、知识管理三个核心环节对开源社区数据挖掘技术的研究工作进行了归类与分析,最后总结了该领域研究工作存在的问题和未来发展趋势.     

一种面向开源软件特征的开源软件选择方法研究

文章提出一种面向开源软件特征的开源软件选择方法,首先从开源软件的基本特性、评估策略和内在特征三个方面建立其特征,并将特征纳入到开源软件的分类中。其次再根据不同用户的需求的特征与开源软件的分类建立选择机制,使用户需求选择特征与开源软件特征进行对应,从而建立起开源软件选择方法。然后通过该方法来选择面向开源软件开发工具为例进行验证表明,该策略有效且可用性强。     

开源软件漏洞感知技术综述

随着现代软件规模不断扩大,软件漏洞给计算机系统和软件的安全运行、可靠性造成了极大的威胁,进而给人们的生产生活造成巨大的损失.近年来,随着开源软件的广泛使用,其安全问题受到广泛关注.漏洞感知技术可以有效地帮助开源软件用户在漏洞纰漏之前提前感知到漏洞的存在,从而进行有效防御.与传统软件的漏洞检测不同,开源漏洞的透明性和协同性给开源软件的漏洞感知带来巨大的挑战.因此,有许多学者和从业人员提出多种技术,从代码和开源社区中感知开源软件中潜在的漏洞和风险,以尽早发现开源软件中的漏洞从而降低漏洞所带来的损失.为了促进开源软件漏洞感知技术的发展,对已有研究成果进行系统的梳理、总结和点评.选取45篇开源漏洞感知技术的高水平论文,将其分为3大类:基于代码的漏洞感知技术、基于开源社区讨论的漏洞感知技术和基于软件补丁的漏洞感知技术,并对其进行系统地梳理、归纳和总结.值得注意的是,根据近几年最新研究的总结,首次提出基于开源软件漏洞生命周期的感知技术分类,对已有的漏洞感知技术分类进行补充和完善.最后,探索该领域的挑战,并对未来研究的方向进行展望.     

GitHub开源软件开发过程中影响因素的相关性分析

截至到目前为止,在GitHub开源软件托管平台上面的项目超过1200万,现有很多研究对GitHub开源软件的开发过程中的影响因素进行了分析,缺乏对影响因素间的相关性进行研究.本文通过分析GitHub开源软件的开发过程,提出了问题解决速度、问题增加速度等影响因素,并对这些影响因素间的相关性进行了分析.经过实验证明了有些影响因素之间存在一定的相关性.同时根据实验的结果还给出了针对GitHub开源软件开发过程的一些建议.     

开源软件在军事训练中的应用

在新军事变革中,军队的武器装备、作战方式等许多方面都发生了重大变化,在军事训练方面就要适应这种变化。将开源软件应用于军事训练是一种高效、节省的好方法。     

开源软件供应链安全问题研究

当前,开源已经成为软件开发的重要模式之一。由于开源开发模式具有代码来源多样、依赖关系复杂等特点,使得开源软件面临代码漏洞风险、供应链攻击风险、知识产权风险、可持续维护风险等供应链安全问题,且问题呈现出快速增长态势。本文基于对开源软件供应链中的安全风险分析,提出从开源软件安全漏洞检测、软件成分分析、许可证冲突检测、开源生态可持续治理四个方面进行安全治理的方法,指出构建安全软件供应链面临依赖关系复杂、结构脆弱等挑战,对软件成分分析、供应链构建等未来研究方向进行了展望。     

考虑排错过程引进故障的开源软件可靠性模型研究

近年来,开源软件在软件行业很受欢迎。但是,开源软件的可靠性却受到人们的广泛质疑。如何评估开源软件的可靠性是一个重要的问题。与传统的闭源软件相比,在建立开源软件可靠性模型时,必须考虑故障引入和故障检测与排错之间的延迟时间这两个因素。本文考虑了排错过程和不完美调试现象,提出了相应的开源软件可靠性模型。并且我们用两个开源软件故障数据集实来验证提出模型的拟合性能与预测性能。实验结果表明,提出的模型在开源软件可靠性评估中具有良好的拟合和预测性能。提出的模型可以用于开源软件在实际的开发过程中的可靠性评估。     

基于成熟度的开源软件立项评估方法

随着智能移动设备和社交媒体的发展,出现了越来越多面向最终用户的应用软件.如何充分了解最终用户的需求,从而减少软件项目的风险,成为亟待解决的问题.在各类软件项目中,开源软件项目的开发具有特殊性,体现在参与人员的广泛性、多层次性,以及用户需求的多面性和不稳定性等方面.在项目成熟度评估的基础上,提出了开源软件项目的立项评估模型,并详细介绍了成熟度评估的方法及基于成熟度的开源软件项目立项评估流程,通过一个项目实例分析了在该模型基础上的立项评估过程.     

面向操作系统可靠性保障的开源软件供应链

软件可靠性是软件工程领域中的研究热点之一,故障率分析是软件可靠性的典型研究方法.然而,软件构建模式已从单体模式演进到以开源软件为代表的规模化协作模式,操作系统作为代表性产物之一,所含开源软件之间通过组合关系和依赖关系,形成了一个包含上万节点的供应关系网络.典型方法缺乏对供应关系的考量,无法准确识别和评估因此而引入的软件可靠性问题.把供应链概念体系拓展到开源软件领域,提出一种基于知识的面向开源协作模式下软件供应可靠性的管理方法：面向开源软件生态进行本体设计,构建开源软件知识图谱,实现知识的提取、存储和管理,以知识为驱动,结合传统的供应链管理方法,提出一组面向开源软件供应链的可靠性管理方法,构成一套开源软件供应链管理系统.实验以Linux操作系统发行版的构建为例,展示了开源软件供应链对操作系统可靠性的支撑能力.结果表明,开源软件供应链将有助于理清和评估大型复杂系统软件的可靠性风险.