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。     

安全支付协议的设计与验证研究

安全支付协议是实现电子商务在线支付的关键。目前缺乏同时支持电子商品和实物商品的在线支付协议,基于此,该文给出了一种同时支持这两类商品交易的安全支付协议,最后使用SMV工具对协议的原子性进行了分析并验证了其可行性。     

RBAC模型的扩充及其应用

RBAC（Role Based Access Control）是一种被广泛认可的信息系统访问安全规范管理模型,但RBAC访问安全规范模型如何与组织系统的业务过程规范模型融合,从而更有效地服务于可信业务协同系统的开发实践还值得进一步研究改进。在RBAC模型的基础上,融合协同业务规范中的义务及奖惩元素,提出RBAO（Role Based Access and Obligation）模型。RBAO模型不仅能描述角色在组织中可拥有的访问权力,还能描述角色在组织中可能要承担的义务及义务违反时将受到的处罚。这使得RBAO模型更适合用于组织可信规范业务协同系统的管理建模与开发。以具体实例说明了基于RBAO模型的可信业务协同系统管理的分析与建模方法。     

一种新的程序变体测试方法

在对程序分片技术研究的基础上,提出一种新的片变体测试方法。通过实例说明,该方法能更有效地提高变体测试的准确性及测试效率。     

基于域对抗网络和BERT的跨领域文本情感分析

跨领域文本情感分析时,为了使抽取的共享情感特征能够捕获更多的句子语义信息特征,提出域对抗和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型。利用BERT结构抽取句子语义表示向量,通过卷积神经网络抽取句子的局部特征。通过使用域对抗神经网络使得不同领域抽取的特征表示尽量不可判别,即源领域和目标领域抽取的特征具有更多的相似性;通过在有情感标签的源领域数据集上训练情感分类器,期望该分类器在源领域和目标领域均能达到较好的情感分类效果。在亚马逊产品评论数据集上的试验结果表明,该方法具有良好的性能,能够更好地实现跨领域文本情感分类。     

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MapReduce的MIC算法并行化

MIC是一种分析变量之间可能存在的关系的方法。该方法不仅能够有效识别出变量间各种复杂类型的关系,还能够准确描述噪音数据对存在关系的影响,对探索大数据集中变量之间的关系具有重要意义。针对该方法在处理包含大量变量的数据集时性能方面的不足,首次对它进行了基于MapReduce模型的并行化。提出的并行化方法首先对原算法进行更细颗粒度的划分,然后采用一种基于Map-Reduce-Map任务链的并行模型,该模型不仅有效地增加了并行的计算单元,还大大地降低了不必要的系统开销。最后,通过理论分析和实验验证得出,改进后的算法与原算法相比,在准确率方面具有等效性,运行速度大幅度提升且具有良好的可扩展性;实验同时指出了算法性能的提升与系统资源的关系。     

社会语义网社区发现标签传递算法研究

针对在线社会网络的特性和现有社区发现算法的不足,提出一种基于语义网技术的在线社会网络社区发现算法ISLPA(Improved Semantic Label Propagation Algorithm),即一种适用于大规模在线社会网络的社区发现和标识算法。ISLPA算法对语义标签算法SemTagP进行改进,在社区划分过程中将在线社会网络视为有向加权图,通过语义网和社会化标签技术,充分结合在线社会网络丰富的语义信息和网络拓扑特征进行社区划分。ISLPA算法不需要预先设定社区数量和大小,就能实现社区发现,并能根据标签自动识别划分的社区。算法接近线性时间复杂度,具有较高的效率。通过实验表明,ISLPA算法能有效划分和标识真实在线社会网络。