基于ISM与AHP组合的需求优先级排序方法

当前需求优先级排序方法将用户需求放在同一层次上进行比较,然后设定优先级,而对需求层次性考虑不 多。对此,从需求的层次性出发,提出以解释结构模型和层次分析法相结合的需求优先级排序方法,其中用解释结构 模型对需求进行分层处理,然后对最上层的需求使用层次分析法进行需求优先级排序,最后给出案例分析。结果表 明,该方法能够提高需求优先级设定的合理性,明显降低需求的比较次数,降低因需求导致项目失败的风险。     

基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法

为以更快的计算速度提取到更加精确的轮廓,提出一种基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法.即利用水下目标检测结果确定目标演化子区域,缩小目标区域范围,同时在目标检测结果中,根据目标高亮区和阴影区的位置,确定各个目标演化子区域初始闭合曲线的中心坐标,通过Vese-Chan分段常量四相水平集方法的演化函数进行目标高亮区和阴影区的轮廓提取.对不同原始声纳图像的实验比较分析表明,提出的水下目标轮廓提取方法具有较高的适应性和较快的计算速度,能精确地提取到目标高亮区和阴影区的轮廓.     

无线传感器网络基于节点行为的信誉评测模型

提出了一种无线传感器网络下的节点行为评测模型MA&TP-BRSN.MA&TP-BRSN综合考虑了网内节点的多种内部攻击行为和自私行为,并给出了对应于各类攻击的节点信任值的计算和整合方法.同时,为了消除测评过程中第三方节点恶意推荐和诋毁行为对测评结果的影响,MA&TP-BRSN引入了节点评价行为的概念,将节点评价行为与通信行为区分开来,建立了对第三方节点恶意评价行为的具体测评方法,并在此基础上给出了节点间接信誉参数的更新计算方法.实验结果表明,该模型能够更快更准确地识别出具有多种恶意行为的内部节点,并在一定程度上消除了高信誉节点的恶意诽谤行为对测评结果的影响.     

虚拟装配中基于双目视觉的用户化身研究

推导了双目成像的视差与场景点深度信息的关系及相应的计算公式,在双目视觉理论的基础上提出了用 户化身视觉模型用于虚拟场景的成像变换,并探讨了真实感头部化身技术.将Agent技术应用到虚拟化身中,提出虚拟装配中完全自主模式的化身模型.     

约束网系统及其应用的研究

提出了约束网系统，并讨论了它的行为特性及其在主动数据库系统建模中的应用，给出了主动数据库系统的模型及其总体结构。     

一种面向对象模糊Petri网建模方法的研究*

针对一些复杂知识系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点,在模糊Petri网（FPN）的基础上给出了面向对象模糊Petri网（object-oriented fuzzy Petri net, OOFPN）的形式化定义及其知识表示和知识推理。通过面向对象技术,可以采用模块化方法设计知识系统,将复杂知识系统划分为许多功能子系统,从而降低构建知识系统的复杂性,方便知识系统的优化和管理。     

面向构件语义关系的软件体系结构演化分析

为确定软件体系结构(SA)演化的影响程度,在描述构件本身及构件之间的语义关系基础上,提出了构件内部和构件之间的语义协议关系,并构造了SA语义关系模型和语义关系矩阵,将构件之间的语义关系连接形成语义关系链,提出了SA语义关系链矩阵并对它的性质进行了分析.在此基础上,提出了语义关系链波及效应与语义关系构件波及效应算法,同时...     

分形算法调和的海浪模拟方法

针对高真实感海面建模困难的问题,提出了一种基于分形算法调和的海面建模方法.将海面分离为基波面和高频细节,基波通过叠加的正弦波模型合成,并基于基波网格的形变提取特征法线,用于视觉效果模拟.为了增加高频细节,引入中点随机位移分形算法,依据海面的方向特征数据优化分形参数,同时根据视点距离、人眼的视觉特性及视角变化进行海面多分...     

面向网构软件的信任驱动及演化模型

网构软件是一种面向网络环境的新型软件形态,其构建依赖于对开放协同环境中各种异构的、自治的软件服务实体间的有效协同.由于网络环境不可控和不确定性,对网构软件运行时刻的可信保障提出了严峻要求,针对这一要求,提出了一种面向网构软件的信任驱动模型.该模型以软件实体为基本管理对象,以可信联盟的方式建立一种具有认知能力的柔性网构软件架构,在保证局部认知能力同时,具有全局预警和防御的能力.同时,为满足网构软件可扩展性和在线演化性需求,对模型功能单元及规则策略集合进行可扩展性设计,使模型具有较强的适应性,且随时间地推移具有良好的进化能力.实验证明,模型能够有效支持信任管理及信任关系的在线演化,有助于解决开放环境下网构软件的可信性问题.