本体映射的进化研究

本体映射的进化是本体研究中待研究的课题之一。本文首先给出本体和本体映射形式化定义,在此基础上讨论本体变化后的映射进化方法。将本体变化类型分为删除、增加、修改,针对不同的类型提出本体删除后的映射进化算法、本体增加后的映射进化算法和本体修改后的映射进化算法。实验结果表明该方法能基本解决本体映射的进化问题。最后指出算法中存在的挑战,并给出进一步研究的方向。     

泛在学习——学习者自由探索的新方式

泛在学习代表了一种新的学习服务理念,使学习无处不在。泛在学习的学习理论从外在环境刺激向内在潜能的激发转变,注重学习者的个性发展和学习共同体的作用。文章介绍了目前普遍关注的泛在学习的内涵,支撑泛在学习的技术和理念,以及自由探索的形式;分析研究了泛在学习未来的发展前景。     

DRAMA: A framework for domain requirements analysis and modeling architectures in software product lines

One of the benefits of software product line approach is to improve time-to-market. The changes in market needs cause software requirements to be flexible in product lines. Whenever software requirements are changed, software architecture should be evolved to correspond with them. Therefore, domain architecture should be designed based on domain requirements. It is essential that there is traceability between requirements and architecture, and that the structure of architecture is derived from quality requirements. The purpose of this paper is to provide a framework for modeling domain architecture based on domain requirements within product lines. In particular, we focus on the traceable relationship between requirements and architectural structures. Our framework consists of processes, methods, and a supporting tool. It uses four basic concepts, namely, goal based domain requirements analysis, Analytical Hierarchy Process, Matrix technique, and architecture styles. Our approach is illustrated using HIS (Home Integration System) product line. Finally, industrial examples are used to validate DRAMA.     

基于属性和规则的访问控制模型

针对分布式服务环境中用户数目大量增长和资源访问策略复杂多样化的问题,分析目前访问控制模型的应用局限性,提出多用户服务模式中一种基于属性和规则的访问控制模型。该模型引入复合属性表达式和复合权限的概念,制定授权约束规则,为用户分配多组角色。给出模型实例,并将其与其他模型进行比较。     

基于Cramer＇SV的连续属性离散化算法

在类一属性相关离散化方法的基础上,提出一种基于Cramer’s V的连续属性离散化算法CVM,该方法利用统计学中的Cramer’s V来量化类一属性相关度,以保证离散后的类一属性相关度最大。与CADD和CAIM算法的实验比较以及对离散化后的数据进行C4．5分类测试,表明CVM算法性能良好,其离散化的数据明显地提高了分类器的预测精度。     

粗糙集理论和DT_SVM在Web信息过滤中的应用

针对Web信息过滤问题,提出一种将粗糙集理论和决策树SVM(DT_SVM)相结合进行数据分类、过滤的新方法。该方法运用改进的启发式相对属性约简算法消除冗余、降低样本空间维数,通过聚类和DT_SVM相结合来训练SVM,将多分类问题转化为二值分类问题,提高了训练速度及过滤精度。实验表明,该算法得到了较高的查全率、查准率,体现了将粗糙集理论与DT_SVM算法结合的优越性。     

基于双手交互的指挥空间响应模型

自然高效的人机交互技术正快速发展,但双手交互技术和应用空间之间在认知上存在较大差距。使双手交互难以被广泛应用。该文对指挥空间进行认知级描述。根据指挥空间双手交互应用背景,按分布式认知和以用户为中心的思想构建一种基于双手交互的指挥空间交互响应模型。以解析的方式描述用户背景知识与交互响应间的关系,为指挥空间内双手交互的设计提供依据。     

一种新的基于模糊粗糙集的连续值属性约简算法

定义了模糊属性对象间的相似关系、属性重要性程度等概念,然后使用基于相似关系的扩展的模糊粗糙集模型构造了一种适用于连续值属性的决策表属性约简算法,通过该算法可以得到基于重要性程度的条件属性集的约简,通过实例分析及比较研究,证明这种算法是有效的且算法的时间复杂度很低。     

基于树型结构的属性约简算法

该文对粗糙集理论进行了研究,提出一种基于树的约简算法。该算法的特点是能够得到决策表的所有约简,并且适合相容决策表和不相容决策表。通过构造约简树,得到基于约简树的决策表的极小属性集,最后通过实例来验证该算法。     

基于树型结构的属性约简算法

该文对粗糙集理论进行了研究,提出一种基于树的约简算法。该算法的特点是能够得到决策表的所有约简,并且适合相容决策表和不相容决策表。通过构造约简树,得到基于约简树的决策表的极小属性集,最后通过实例来验证该算法。