基于统计占优分析的变异测试

为数众多的变异体产生的高昂测试代价严重影响了变异测试技术在实际程序中的应用.为了大幅度减少弱变异测试中变异体的数量,提出基于统计占优分析的变异体约简方法.该方法首先利用变异前后的语句构造变异分支,并将所有变异分支集成到原程序中,形成新的被测程序;然后,通过统计测试用例对各个变异分支的覆盖信息,确定变异分支之间的占优关系;最后得到非被占优分支集,其对应的变异体就是约简后的变异体.将该方法用于8个程序的测试,结果表明:该方法能够约简平均90%的变异体,从而显著提高了变异测试的效率.     

直觉模糊集的结构化分析

直觉模糊集理论采用隶属度函数和非隶属度函数刻画不确定性信息,具有一定程度的主观性。为了研究直觉模糊集的本质特征,提出一种直觉模糊集的结构化分析方法,定义了直觉模糊相容关系,给出了直觉模糊集的同构原理,讨论了直觉模糊集的结构化特征。所得结果表明,直觉模糊集也具有客观性的一面。     

基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法

犹豫模糊语言集是语言集和犹豫模糊集的扩展,受传统Electre方法的启发,构建基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法. 首先,给出犹豫模糊语言数的Hausdorff距离公式;然后,基于每一准则下方案评价的对比,建立犹豫模糊语言数的优序关系,并在此基础上,提出一种基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法;最后,通过算例表明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法

使用相似度图计算FCA概念相似度需要构造相似关系的传递闭包,对于复杂问题会导致相似度图规模过大,从而影响相似度评价的效率.为了降低相似度图规模,提出一种基于限界传递相似度图的FCA概念相似度计算方法.该方法首先通过限定传递相似关系的长度来避免构造相似关系的传递闭包,得到的限界传递相似度图中忽略了长度超过界限且对区分FCA概念无用的传递相似关系,能够有效压缩相似度图的规模;然后给出了动态传递相似度计算方法和由限界传递相似度图构建二部图的方法.实验结果表明,使用限界传递相似度图能够在不损失计算结果准确度的情况下有效提高FCA概念相似度计算的效率.     

基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准

天文图像配准是研究天体运动的一项关键技术,图像内部结构往往存在轻微的不规则运动.但是图像配准涉及到计算整个图像的变换关系,在此情况下,无论是采用基于统计特征还是基于局部特征的配准方法,都难以取得理想的效果.为此,提出基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准方法.该方法首先需对图像进行均匀分块并计算每块熵值,以熵值最大者作为配准的局部子图,然后通过尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)及仿射变换建立变换关系,继而利用局部子图变换关系完成图像的配准.该方法一方面能缩短变换关系的建立时间,另一方面能保证图像中信息熵最大区域配准,有效提高天文图像配准质量.     

不完备XML信息系统的粗糙集模型

随着XML成为网络信息表示和交换的标准以及不确定数据的广泛存在,不确定XML数据库管理技术成为了当今研究的热点。首先,允许XML文档叶子节点的信息值为丢失的或遗漏的空值,提出不完备的XML信息系统;其次,提出节点的相容关系、限制相容关系以及阈值相容关系等概念,基于粗糙集理论分别定义这3种关系对应的粗糙集模型;最后,通过实例分析表明,限制相容关系模型能克服相容关系模型分类粗糙的缺点,阈值相容关系模型通过合理地设置阈值可达到更好的分类效果,从而提高了对XML数据的预测、分类的精确度。     

汉语复句信息处理研究二十年

加强汉语复句信息处理研究对中文信息处理具有重要意义。该文介绍了汉语复句信息工程的概况,将复句知识建模、关系标记识别、非分句识别、复句句法语义关系判定、复句知识库建设等成果条理化,结合已有成果的研究视角、方法及关注焦点来分析复句信息处理的研究现状,并对其发展趋势进行了展望。     

改进的对象间差异度的限制容差关系模型

不完备信息系统不能直接用经典的粗糙集理论来处理,为此,容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、限制非对称相似关系、对象间差异度的限制非对称相似关系等扩充的粗糙集模型被相继提出。通过分析这些模型的优点和不足之处,定义了新的对象间差异度,提出了一种改进的对象间差异度的限制容差关系模型,实例结果表明基于所提出模型的划分更精确,更符合实际。     

基于Web信息使用改进的无监督关系抽取方法构建交通本体

领域本体是对领域概念及其关系的一种高效合理的展现形式.在构建领域本体过程中,常常遇到的问题就是尽管本体概念完备但概念间关系复杂多样导致人工标记关系代价过高.使用无监督学习的关系抽取算法对包含丰富的领域概念的web信息进行抽取解决了这一问题.然而,传统的无监督学习的算法没有考虑到"单样例多概念对"的问题,导致最终抽取的概念关系不完整.本文利用交通领域的Web信息构建本体,将样例概念关系对权重引入传统的无监督学习方法Kmeans中,解决了此项问题并通过实验证明该算法取得了良好的效果.     

基于邻域关系模糊粗糙集的医学图像分类研究

对医学图像进行分类时,特征选择是影响分类准确率的非常重要的因素。针对医学图像的特殊性,以及目前提出的特征选择算法在应用于医学图像分类时效果不够理想等问题,提出一种基于邻域关系的模糊粗糙集模型,基于该模型给出特征选择算法,并将其应用于乳腺X光图像。实验结果表明,同已有的算法相比,该方法能有效选择特征,分类精度有较大的提升。