检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2011年第22期37卷 8-11页

作者：郭永芳于明黄凯河北工业大学计算机科学与软件学院天津300130 河北工业大学电气学院天津300130

双阈值或多阈值分割对于复杂图像具有较好的分割效果,但算法计算量较大,不适合实时应用。为此,提出一种基于细菌趋药性、利用域间最大方差的双阈值图像分割优化算法。仿真结果证明,与传统穷尽式搜索算法相比,该算法能在保证分割效果的... 详细信息

双阈值或多阈值分割对于复杂图像具有较好的分割效果,但算法计算量较大,不适合实时应用。为此,提出一种基于细菌趋药性、利用域间最大方差的双阈值图像分割优化算法。仿真结果证明,与传统穷尽式搜索算法相比,该算法能在保证分割效果的前提下,降低时间复杂度。

关键词：细菌趋药性 Ostu算法图像分割双阈值穷尽式搜索优化算法

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基因组织特异性序列模式元搜索方法及搜索结果评价方法

基因组织特异性序列模式元搜索方法及搜索结果评价方法

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作者：许华琳宫秀军 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明公开了一种基因组织特异性序列模式元搜索方法及搜索结果评价方法，涉及生物信息科学领域，搜索方法：从生物信息学数据库中提取组织特异性基因和HK基因启动子序列为输入的初始数据；对输入的初始数据分别执行局部搜索算法和穷尽... 详细信息

标准号: CN102231178A

本发明公开了一种基因组织特异性序列模式元搜索方法及搜索结果评价方法，涉及生物信息科学领域，搜索方法：从生物信息学数据库中提取组织特异性基因和HK基因启动子序列为输入的初始数据；对输入的初始数据分别执行局部搜索算法和穷尽式搜索算法；然后将各模式搜索算法运行的结果组织存储到过滤矩阵中，利用过滤矩阵中的数据来估计模式的概率，再对各模式进行归并；评价方法：利用贝叶斯因子分析评价统计得到的基因组织特异性模式搜索结果的重要性。与现有技术相比，本发明的元搜索框架融合了多种算法，符合生物信息学提倡的“平均结果优于单一选择”的原则，提高了结果的鲁棒性和可信性，提高搜索结果的可信性，避免模式的过份估计或低估计。

关键词：算法可信性初始数据过滤矩阵基因组织搜索方法生物信息学数据库局部搜索算法穷尽式搜索生物信息学特异性模式特异性序列组织特异性基因启动结果评价结果组织模式进行模式搜索评价方法搜索框架因子分析模式元信息科学鲁棒存储基因融合概率评价

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程序理解中一种基于特征符号的粗匹配方法

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计算机应用与软件 2007年第12期24卷 91-93页

作者：钱剑飞何钦铭陈华俞瑞钊浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027

所有基于Plan的自动程序理解工具都采用把源码段跟标准Plan库中标准Plan相比较的方法来得到源码语义信息,从而达到程序理解的目标。以程序段的特征信息为索引项,对标准Plan库进行穷尽式快速粗匹配,以克服自下而上程序理解模式搜索强度大... 详细信息

所有基于Plan的自动程序理解工具都采用把源码段跟标准Plan库中标准Plan相比较的方法来得到源码语义信息,从而达到程序理解的目标。以程序段的特征信息为索引项,对标准Plan库进行穷尽式快速粗匹配,以克服自下而上程序理解模式搜索强度大,实际应用性不强的弱点,达到快速粗粒度匹配的目标。方法的局限是匹配过程中存在信息遗漏,需要进一步采用模糊推理机制对潜在Plan进行相似性度量。

关键词：程序理解特征符号穷尽式搜索粗匹配

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程序理解中基于特征符号Plan库的建立

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计算机应用与软件 2007年第11期24卷 92-94页

作者：钱剑飞何钦铭陈华俞瑞钊浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027

所有基于Plan的自动程序理解工具都采用把源码段跟标准Plan库中标准Plan相比较的方法来得到源码语义信息,从而达到程序理解的目标。通过分析、提取Plan中的特征符号,以特征符号作为Plan检索索引项,建立带特征信息Plan库,以达到快速匹配... 详细信息

所有基于Plan的自动程序理解工具都采用把源码段跟标准Plan库中标准Plan相比较的方法来得到源码语义信息,从而达到程序理解的目标。通过分析、提取Plan中的特征符号,以特征符号作为Plan检索索引项,建立带特征信息Plan库,以达到快速匹配的目标,从而降低自下而上自动程序理解中因需要穷尽式搜索而带来的搜索强度。

关键词：程序理解特征符号穷尽式搜索

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基于特征符号的程序理解研究

基于特征符号的程序理解研究

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作者：钱剑飞浙江大学

学位级别：博士

程序理解可以看作是从源码中提取系统设计概念的过程。程序理解活动贯穿整个软件生命周期，软件维护占用了大量系统成本和花费（35～80％），其中30～90％的维护工作是程序理解，包括程序维护、调试、结构重建、源码复用、程序排错、文... 详细信息

程序理解可以看作是从源码中提取系统设计概念的过程。程序理解活动贯穿整个软件生命周期，软件维护占用了大量系统成本和花费（35～80％），其中30～90％的维护工作是程序理解，包括程序维护、调试、结构重建、源码复用、程序排错、文档整理等。程序理解及相关工作已成为计算机领域发展最快的课题之一。程序理解模式包括自上而下方式和自下而上方式以及两者的混合模式。自下而上方式是一种拼盘式方法，它从基本组件开始逐步组建上层概念，直至到达总体目标。Plan是程序段的模板，自动程序理解基本上都是基于Plan自下而上式的。这在理论上是可以实现的，但在实际应用中遇到了两大难题：库的组织方式与库空间的穷尽式搜索效率。本文研究基于特征符号的自下而上自动程序理解模型，特征符号既被用于建立带索引、层次式Plan库，又被用作匹配项来建立粗、细两层匹配机制，并对结果进行相似性分析。采用特征符号在较大程度上提高了穷尽式搜索的检索效率，通过相似性分析又保证了以特征符号为匹配代理时的准确度。本文的主要创新点包括： 1)提出一种基于特征符号的分层匹配算法，把匹配过程分作粗匹配和细匹配两步。粗匹配利用特征符号在整个Plan库上进行穷尽式搜索，以达到在保证查全率的前提下快速匹配到可能适配Plan的目标。细匹配在粗匹配的结果上通过增加包含更多信息的特征符号进一步匹配得到更精确的Plan集，缩小可能适配Plan集的范围。 2)提出一种基于模糊推理的相似性分析算法，在细匹配的结果上通过对适配Plan集按照与目标程序元相似程度进行排序，得到最相似Plan，达到提高分层匹配准确度的目标。 3)针对特征符号中的领域词汇单元提出一种基于信息检索的方法来自动跟踪中文文档和代码的关联，达到方便领域词汇提取的目标。

关键词：程序理解特征符号穷尽式搜索模糊推理

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