一种基于规范的可信协同系统分析设计框架

针对可信协同系统分析建模与设计问题,提出了RBN-T模型,分析了模型中的可信保障机制及策略.提出了基于RBN-T模型的可信协同系统分析建模过程,以具体的实例说明了RBN-T模型在可信协同系统分析建模与设计上的可用性.RBN-T模型把基于角色的规范管理提升到适合可信协同系统分析建模与设计的层次,从而有利于在协同系统开发的早期阶段就关注可信问题.     

基于扩充环境演算的虚拟组织建模与分析

针对开放网络环境下,开发安全可靠的虚拟组织系统的分析建模与体系结构设计的复杂性问题,提出一种基于组织管理理论的环境演算设计分析方法,给出其语法和语义,以电子机构模型为例,建立它到所设计环境演算的映射规则,并以一个具体的案例,说明该方法的可用性,该演算文法特点是结合多主体组织管理理论的部门、角色、政策、演员等概念,因而更易于与其它系统高层领域概念分析模型建立关联,有利于系统概念模型到设计模型的平滑过渡.     

基于Petri网的分布式实时调度模型研究

Petri网作为一种可视化的规格语言,越来越多地用于实时系统的评估和分析。该文提出了一种基于Petri网的分布式实时系统模型,并对该模型中的局部调度器和消息调度器进行了描述。根据该模型可以开发相应的分布式实时调度模拟器,这样就可以在系统的开发初期,利用模拟器来验证在给定的局部调度策略和消息调度策略下,系统任务的时间约束是否能够得到有效的保障。同时该模型还可以很容易地转化为系统的快速原型。     

嵌入式实时系统及其相关问题

嵌入式实时计算机应用系统有别于常规的通用计算机系统，存在着特殊的性能和设计技术要求，有许多问题需要进一步深入研究和探讨。本文阐述了嵌入式实时系统的概念内涵和基本特征，综述并讨论嵌入式实时系统的现有设计模式和一些关键技术。     

基于空间注意力和卷积神经网络的视觉情感分析

为了解决现有基于深度学习方法的视觉情感分析忽略了图像各局部区域情感呈现的强度差异问题,提出一种结合空间注意力的卷积神经网络spatial attention with CNN, SA-CNN用于提升视觉情感分析效果。设计一个情感区域探测神经网络用于发现图像中诱发情感的局部区域;通过空间注意力机制对情感映射中各个位置赋予注意力权重,恰当抽取各区域的情感特征表示,从而有助于利用局部区域情感信息进行分类;整合局部区域特征和整体图像特征形成情感判别性视觉特征,并用于训练视觉情感的神经网络分类器。该方法在3个真实数据集TwitterⅠ、TwitterⅡ和Flickr上的情感分类准确率分别达到82.56%、80.23%、79.17%,证明利用好图像局部区域情感表达的差异性,能提升视觉情感分类效果。     

基于用户类别偏好相似度和联合矩阵分解的推荐算法

利用上下文信息来提高推荐准确率并增强用户体验是当前推荐领域研究热点之一,然而现有的上下文感知推荐算法依然面临数据稀疏性问题的挑战。为了进一步缓解数据稀疏性问题,本文提出一种基于用户类别偏好相似度及联合矩阵分解的推荐算法(Joint matrix factorization with user category preference, JMF-UCP),它结合用户评分数据及用户类别偏好进行物品推荐,以解决用户评分数据稀疏时评分预测准确率低的问题。算法的时间复杂度随着数据量的增加呈线性增长,因此适用于大规模数据。通过在真实数据集Movielens上的实验结果表明,本文提出的方法在RMSE评价指标上优于现有代表性的算法,验证了本文所提出的推荐算法的有效性。     

基于时间动态下推网络可达性分析

动态下推网络（DPN,Dynamic Pushdown Networks）由一组能刻画动态创建线程的动态下推系统（DPDS,Dynamic PushDown Systems）组成.本文首先将描述连续时间的实时时钟引入DPN,提出了时间动态下推网络（TDPN,Timed Dynamic Pushdown Networks）,能对动态创建线程的实时并发递归系统建模;然后基于时钟关键点的时钟等价优化方法,并采用on-the-fly技术,仅关心栈顶及下一层的域状态转换,动态的将连续时间模型TDPN转换为时间域表示的离散模型DPN,同时给出TDPN到DPN的转换算法;最后证明在TDPN中的可达状态当且仅当其转换状态在DPN中可达,从而可解决带动态线程创建的实时并发系统的可达性分析.     

基于卷积神经网络的图文融合媒体情感预测

近年来,用户在社交媒体上越来越多地使用多媒体内容来分享经历和表达情绪。相比单独的文本和图像,融合文本和图像的多媒体内容能够更为充分地揭示用户的真实情感。针对单一文本或图像的情感不明显问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图文融合媒体的情感分析方法。该方法融合图像特征与三个不同级别(词语级、短语级和句子级)的文本特征构建CNN模型,以分析比较不同层次的语义特征对情感预测的影响。在真实数据集上的实验结果表明,通过捕捉文本情感特征和图像情感特征之间的内部联系,可以更准确地实现对图文融合媒体情感的预测。     

异常处理技术及其编程应用

程序异常是程序运行中不可避免的现象,处理程序异常的一种主要手段是进行预防性程序设计.本文在应用实例的基础上,对一般程序中出现的异常现象及异常处理机制、步骤、策略等进行了分析探讨.