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针对当前需求优先级排序方法中,将用户需求放在同一层次上进行比较,设定优先级,而对需求层次性考虑得不多。从系统的整体性和需求的层次性出发,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结构分析和分层处理,对最上层的需求使用层次分析法进行需求优先级排序,将该方法命名为SAHP。在案例分析中,借助需求模式,对推广后的案例进行优先级排序,来说明该方法具有很好的通用性,给出案例分析和与AHP进行了比较。结果表明性能总体上好于AHP方法,该方法能够提高需求优先级设定的合理性,降低因需求导致项目失败的风险。 相似文献
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针对时序分类问题,提出一种竞争型径向基过程神经网络时序分类器.给出了复合竞争过程神经元单元的定义,引入复合竞争过程神经元隐层,利用竞争型径向基过程神经网络输入为时变函数的特点,由复合竞争过程神经元单元完成对过程式输入信息的模式匹配和时空聚合运算,给出了具体学习算法,省去了输出层线性连接权的计算,简化了网络结构和训练过程,提高了网络泛化能力.最后以UCI数据集多变量时序分类问题验证了分类器的有效性. 相似文献
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将自动机方法对XML数据的过滤延伸到P2P网络中,依据在本地XML系统YFilter中构造非确定有限自动机(NFA)的思想,采用Chord环建立起分布式的NFA对于peer节点中的XML数据的查询过滤系统,并基于递归法执行查询过滤,在不同的peer节点上得到满足查询条件的数据集合。通过实验验证了当查询的数量和网络大小发生变化时分布式NFA的方法的执行性能。结果表明:本文方法可在不同的过滤场景中处理百万数量级的XPath查询,具有良好的网络流量和过滤延迟。 相似文献
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摘 要:节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。 相似文献
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在Petri网基础上,引入面向对象技术,提出了一种面向对象Petri网(OOPN)模型,详细论述了这种面向对象Petri网的结构,形式定义,建模步骤,并针对水下无人探测器系统操作环境的特殊性,为AUV系统建立了完整的OOPN模型,真实地反映了系统的动态特性,从而为AUV系统建模和分析提供了一个更为有效的工具。 相似文献
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构建了一种能有效描述大规模虚拟环境的场景图和基于该场景图的场景多叉树,以此为基础提出了基于改进的动态二叉树神经网络(Dynamical Binary-tree Based Neural Network,DBTNN)进行场景调度的新方法,并给出了神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律.同时,通过该网络输出预测下一步或下几步的视点状态信息,使场景调度具有一定的容错性,提高了场景调度的实时性并使调度更加智能化.最后给出了不同场景的测试结果,表明该算法对于大规模复杂场景有非常好的优化效果. 相似文献
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为了促使网构软件系统中各软件服务实体在彼此交互、协作的过程中自主的形成协作关系,提出了一种网构软件系统中将信誉评估与博弈理论相结合的协作博弈演化模型GBDTM(games-based DyTrust model).该模型借鉴经济学中博弈论的思想,对网构软件系统中实体节点的协作过程进行博弈分析与建模,并通过在博弈模型中引入节点的信誉值,对博弈模型中的收益函数进行修正,GBDTM有效地建立了节点之间的激励合作机制,促进各实体节点间的协作,提高了网构软件系统的整体安全性能. 相似文献