基于灰色聚类算法的需求分析

James Martin等人的研究成果表明软件产品的大部分故障来源于需求阶段。为了提高软件产品的质量,保证软件需求规格说明(Software Requires Specification,SRS)的一致性、正确性、无歧义就显得尤为重要。利用自然语言处理技术,通过对软件需求规格说明中功能性需求语句进行词语划分并做词性标注,将每个功能需求语句转换为由关键词构成的权重向量,结合灰色聚类算法最终实现将功能语义相似的需求语句聚合在一起,从而达到需求分类的目的。分类的结果不仅方便需求分析人员进行需求审查,同时也方便软件开发人员进行软件编程以及维护人员对软件系统的修改和变更。     

基于遗传算法的高考志愿填报排序问题的研究

针对高考志愿填报录取最优化、最佳匹配问题,提出了基于遗传算法搜索最优解的解决方案。该方案模拟物种自然选择和遗传进化过程,将不同考生的高考志愿按录取结果利益最大化进行排序。在可选择院校数量相同的情况下,对不同考生考试成绩的数据通过程序不断进行智能优化和迭代,志愿排序结果趋于稳定,且达到最佳匹配。其不但满足考生的实际需求,而且达到志愿填报利益最大化的目的。该方法采用涵盖985、211、普通院校的10所高校的实际数据进行测试,结果表明,遗传算法可以用来求解最优高考志愿填报排序问题,且具有很高的准确率和适应度。     

采用双状态传播卡方检验和模糊自适应滤波的容错组合导航算法

太阳能高空长航时无人机导航系统中,捷联惯导/北斗2κ全球卫星导航/星光导航(SINS/BD2/GPS/CNS)是一种可用的组合方案.针对常规容错组合导航算法故障检测类型单一,故障时滤波精度下降的问题,提出一种采用双状态卡方检验(TSPCST)和模糊自适应滤波(FAF)的容错组合导航算法.为了同时检测多种故障,将TSPCST应用于联邦滤波结构中;为了防止故障数据污染系统,利用FAF输出的高精度导航信息,对双状态传播器定期交替校正;进一步,FAF运用TSPCST检测得到的故障信息变量,定义量测子系统模糊有效域,将检测阈值模糊化,以弥补常规固定检测阈值算法难以选取阈值的不足;最后,通过计算信息分配因子,自适应处理多种故障数据.仿真结果表明,该容错组合导航算法性能优于常规固定检测阈值算法.     

移动端融合通信中企业通讯录增量更新的研究

近年来,随着移动互联网的快速发展,通信行业也进入了移动时代,企业的通信业务可以借助移动互联网结合融合通信拓展到移动领域.企业通讯录作为企业通信的入口起着至关重要的作用.传统的企业通讯录更新技术未考虑到移动互联网资源有限的特点已经不适合用于目前的融合通信中.因此本文提出了基于LDAP目录服务实现增量更新的方法,以此来降低移动端和服务器端的资源消耗.最后通过将传统的企业通讯录中全量更新技术与本文提出的增量更新技术作实验对比分析,验证增量更新在移动互联网方面优于全量更新.     

Lua语言在轻量级Web服务器设计中的应用

Lua是一种小巧的脚本语言,它的易扩展性与整合性,使得它可以与别的语言很好的融合在一起,实现各种各样的需求,因此它的应用非常的广泛.本文利用Lua脚本语言与标准C语言相结合,在Linux操作系统上设计并实现了一个轻量级的Web服务器程序.Lua脚本语言的引入,使Web服务器不仅易于配置和安装,而且可以在那些无法负担IIS的主机上顺畅地运行;还进一步提高了服务器的运行速度,并增强了服务器的灵活性和扩展性.     

P2P网络中基于动态贝叶斯网络可信度量模型

本文针对P2P网络中节点匿名、动态导致安全性下降,现有信任度模型计算动态性不足等问题,提出了基于动态贝叶斯网络的可信度量计算模型,模型依据历史交互记录数据,从直接信任度与推荐信任度两个方面进行信任度量计算,并考虑到时效性与恶意节点等问题,引入时效因子与惩罚因子.最后通过仿真实验验证了模型的有效性与可行性.     

基于Android的农产品质量安全监管软件

面向政府监管部门人员快速查询农产品质量信息和及时将巡查工作信息化登记的需求,开发了基于Android的农产品质量安全监管软件.介绍了农产品质量安全监管软件的功能模块,创建了Android客户端和服务器的系统架构,重点设计了客户端界面,研究了数据读取和写入的关键技术.该软件在江苏省泰州市农业监管系统应用,运行效果稳定有效,达到预期要求.     

IPI:一种基于影响力和兴趣的链接预测算法

链接预测的一个关键问题在于如何合理高效地结合链接属性、节点属性等相关信息以用于预测的目的,针对该问题提出了一种基于节点影响力和兴趣的链接预测算法IPI(Influence Plus Interest),即通过拓扑结构信息来量化用户的影响力,通过文本信息来模拟用户兴趣.结合两类信息对节点间的联系进行打分,得分高的节点对即代表具有较强的联系.在真实数据集上的实验表明,我们提出的方法具有一定的可行性.     

MapReduce下连续泊位分配系统

针对传统串行环境下码头连续泊位分配算法在船数大于七条时,算法的执行效率明显降低、资源占用量显著增加.首次设计了基于分布式环境下连续泊位分配系统总体架构和软件架构;提出了基于Hadoop平台下连续泊位分配系统开发环境的搭建,分布式环境下码头泊位分配系统组件设计与部署以及分布式环境下基于MapReduce改进连续泊位分配算法的关键技术;最后实现了分布式环境下连续泊位分配系统.实验结果表明,该系统可以有效的提高连续泊位分配问题的执行效率.     

基于时间和影响力因子的Github Pull Request评审人推荐

开源社区github提供了pull request的机制让开发者可以把自己的代码集成到github的开源项目中从而为项目做出贡献.Pull request的代码评审是github这类分布式软件开发社区维护开源项目代码质量的非常重要的方式.为一个新到来的pull request指派合适的代码评审人可以有效减少pull request从提交到开始审核的延迟.目前github是由项目核心成员人工来完成评审人的指派,为了减少这种人力损耗,我们提出代码评审人的推荐系统,该系统基于信息检索的方法,并考虑了评审人的影响力因子以及评审的时间衰减的因素,对新到来的pull request,自动推荐最相关的评审人.我们的方法对top 1的准确度达到了68%,对top 10的召回率达到了78%.