检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2016年第12期27卷 3014-3029页

作者：王丹丹王青中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

软件持续演化已经是不争的事实,演化意味着需求的变化,也就必然导致了缺陷的不断产生.现有的缺陷预测技术多偏重于基于软件工作制品,如文档、代码、测试用例等的属性来预测缺陷,但如果把软件看作一种物种,其生命周期内的演化本质上是一... 详细信息

软件持续演化已经是不争的事实,演化意味着需求的变化,也就必然导致了缺陷的不断产生.现有的缺陷预测技术多偏重于基于软件工作制品,如文档、代码、测试用例等的属性来预测缺陷,但如果把软件看作一种物种,其生命周期内的演化本质上是一个物种的逐步进化,其缺陷的表现也必然带着该物种的特征,而且还受到进化历史中的演化轨迹的影响.已有一些研究人员开始研究软件演化过程,并提出了一些演化度量元.研究和提出了可以刻画软件演化轨迹的两类演化度量元,并通过案例研究,建立缺陷预测模型.在6个著名开源软件数据集上训练和验证了由软件演化度量元建立的缺陷预测模型,获得了良好的预测性能,验证了演化度量元对缺陷预测性能的改进.

关键词：缺陷预测软件演化演化度量元

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一种软件特征模型扩展和演化分析方法

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软件学报 2016年第5期27卷 1212-1229页

作者：胡洁王青中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)北京100190 中国科学院大学北京100049

特征模型是面向特征的软件开发过程的重要概念和制品,该模型以特征为单位,刻画了领域产品的共性和可变性.在日趋频繁的软件演化过程中,保持特征模型的一致演化,对于支持高效的复用开发和按需配置至关重要.目前,大多数的研究是在需求层... 详细信息

特征模型是面向特征的软件开发过程的重要概念和制品,该模型以特征为单位,刻画了领域产品的共性和可变性.在日趋频繁的软件演化过程中,保持特征模型的一致演化,对于支持高效的复用开发和按需配置至关重要.目前,大多数的研究是在需求层面进行共性和可变性分析,对特征模型的研究则集中在对共性和可变性的建模上.但是,由于特征变更在建模过程中存在"涟漪"效应,会导致新的共性和可变性演化.现有的分析方法还无法解决这个问题,会导致丢失一些潜在的产品共性,从而影响复用的效率.提出了一种特征模型扩展和演化分析方法.通过扩展特征关联关系和模型演化元操作,实现对特征变更"涟漪"效应的分析.发现潜在的产品共性,提出重构策略和半自动化的共性提取和特征重构支持方法.该方法还针对典型的配置冲突提出了冲突消解规则和策略.最后,通过案例分析验证了该方法的可用性和有效性.

关键词：软件演化模型演化软件定制共性可变性特征模型

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面向工作流的Gitlab服务化设计

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计算机系统应用 2017年第9期26卷 224-231页

作者：张宇光王俊杰胡渊喆王青中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

软件制品间使用服务化的方法进行交互,能够将制品内部产生的事件和数据以服务的形式产出.工作流是一种常见的用于处理消息流和事件流的方式,使得制品产生的事件和数据能够在不同制品间流转.Gitlab作为开源的、被广泛使用的代码与文档管... 详细信息

软件制品间使用服务化的方法进行交互,能够将制品内部产生的事件和数据以服务的形式产出.工作流是一种常见的用于处理消息流和事件流的方式,使得制品产生的事件和数据能够在不同制品间流转.Gitlab作为开源的、被广泛使用的代码与文档管理工具,针对其在工作流环境中进行对外服务能力的研究是很有意义的.在研究中发现,Gitlab的服务化能力有灵活性差,拓展能力弱,服务粒度粗等问题.基于这样的问题,本文提出GITService服务化方法,重新定义了Gitlab的服务流程和服务标准,在服务实现中,使用消息队列和异步机制,设计实现了新的监听服务和执行服务方案,并针对该解决方案进行了实验分析.实验表明,在保证Gitlab运行时间几乎不受影响的情况下,GITService拥有灵活性好、扩展性强、细粒度的服务化能力.本文所提供的方法,能够为其他场景下的服务化设计和实现提供有益参考.

关键词： Gitlab 工作流服务化 RESTful 服务粒度

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基于树状线性规划搜索的单调速率优化设计

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软件学报 2015年第12期26卷 3223-3241页

作者：陈力王永吉吴敬征吕荫润中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190

改善单调速率（rate monotonic，简称RM）可调度性判定算法的效率，是过去40年计算机实时臣统设计的重要问题。最近，研究人员把可调度性判定问题扩展到了更一般的优化设计问题，即，如何调节在区间可选择情况下的任务运行时间，使得：... 详细信息

改善单调速率（rate monotonic，简称RM）可调度性判定算法的效率，是过去40年计算机实时臣统设计的重要问题。最近，研究人员把可调度性判定问题扩展到了更一般的优化设计问题，即，如何调节在区间可选择情况下的任务运行时间，使得：（1）系统RM可调度；（2）系统的某个性能（如CPU利用率）达到最优。在已有的求解实时系统RM优化设计问题的方法中，都是先把原问题建模成广义约束优化问题，然后再对广义约束优化问题进行求解，但现有方法的求解速度较慢，任务数较多时不再适用。提出一种求解优化问题的方法——基于树状的线性规划搜（1inear programming search，简称LPS）方法。该方法先将实时系统RM优化设计问题建模成广义约束优化问题，再将其分拆成若干线性规划子问题，然后构造线性规划搜索树，利用剪枝搜索算法求解部分线性规划子问题，最后得到优化解。实验结果表明：LPS方法相比于已有的方法能够节省20％～70％的求解时间，任务数越多，节省时间越多。该研究成果可以与计算机可满足性模定理（satisfiability modulo theories，简称SMT）领域的多个研究热点问题联系起来，并可望改善SMT问题的求解效率。

关键词：实时系统单调速率最优化搜索算法线性规划可满足性模定理

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基于多超声传感器信息和NeuCube的移动机器人走廊场景识别

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计算机应用 2015年第10期35卷 2833-2837页

作者：王秀青侯增广潘世英谭民王永吉曾慧河北师范大学应用信息技术系石家庄050024 复杂系统管理与控制国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190 基础软件国家工程研究中心(中国科学院软件研究所) 北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 北京科技大学信息学院北京100083

为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型Neu Cube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信... 详细信息

为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型Neu Cube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信息的识别和分类。此外,SNN更易于用硬件实现。在对Neu Cube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上,利用多超声传感信息和Neu Cube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。实验结果表明基于多超声传感信息和Neu Cube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别,该方法有助于增强移动机器人的自主性和提高其智能水平。

关键词：移动机器人多超声传感信息 spiking神经网络环境感知分类

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基于FARM降低系统性偏差的缺陷修复时间预测方法

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计算机应用与软件 2015年第7期32卷 5-9,15页

作者：吴含宇肖俊超王青中国科学院大学北京100149 中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

缺陷修复时间预测能够帮助开源社区管理者精确地估计缺陷修复工作量,实现缺陷修复人员的优化分配。缺陷追踪库Bugzilla是开源社区缺陷修复数据的主要来源。在实际使用中,缺陷追踪库除被用作记录缺陷之外,还被用于记录用户对软件产品不... 详细信息

缺陷修复时间预测能够帮助开源社区管理者精确地估计缺陷修复工作量,实现缺陷修复人员的优化分配。缺陷追踪库Bugzilla是开源社区缺陷修复数据的主要来源。在实际使用中,缺陷追踪库除被用作记录缺陷之外,还被用于记录用户对软件产品不足之处的投诉,以及软件功能相关讨论。缺陷追踪库的混合使用给缺陷修复时间预测带来系统性偏差。为降低系统性偏差对预测结果的影响,给出基于模糊关联规则挖掘FARM(Fuzzy Association Rules Mining)降低系统性偏差的缺陷修复时间预测方法。该方法通过分析历史数据生成模糊关联规则来过滤系统性偏差。实验结果显示经过该方法处理后的新预测模型结果优于原有模型。

关键词：缺陷追踪库模糊关联规则挖掘缺陷修复时间预测

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一种形式化的组件化软件过程建模方法

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软件学报 2011年第1期22卷 1-16页

作者：翟健杨秋松肖俊超李明树中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

为了解决当前软件过程重用方法中存在的问题,特别是由于缺乏对软件过程组件及其操作法则的精确定义所带来的重用中的低效率问题,介绍了一种形式化的组件化软件过程建模方法(componentized software process modeling,简称CSPM).CSPM提... 详细信息

为了解决当前软件过程重用方法中存在的问题,特别是由于缺乏对软件过程组件及其操作法则的精确定义所带来的重用中的低效率问题,介绍了一种形式化的组件化软件过程建模方法(componentized software process modeling,简称CSPM).CSPM提供了形式化定义可重用软件过程的机制,并且给出了将过程组件组合成过程模型的一系列操作法则.利用CSPM方法,能够以严格的方式对软件过程组件进行重用,并且有效地避免了传统非形式化建模方法中因歧义而有可能引起的潜在错误.CSPM还可以将对组装后的软件过程模型针对某些特定性质的验证问题转化成对其对应组件的一系列子验证问题,从而通过指数地减少需要搜索的状态空间规模,将原来在某些特定环境下不实用的验证问题简化成验证代价较小的一系列问题.

关键词：软件过程过程建模过程重用过程组件形式化方法

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基于证据的可信软件过程评估方法

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计算机科学与探索 2011年第6期5卷 501-512页

作者：杜晶杨叶王青李明树中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

现有软件过程可信性评估方法中,评估结果往往基于评估人员的主观经验,其准确性和客观性无法得到保证。为解决这个问题,提出了一种基于证据的可信软件过程评估方法(evidence-based trustworthy software process assessment method,EB-TS... 详细信息

现有软件过程可信性评估方法中,评估结果往往基于评估人员的主观经验,其准确性和客观性无法得到保证。为解决这个问题,提出了一种基于证据的可信软件过程评估方法(evidence-based trustworthy software process assessment method,EB-TSPAM)。该方法以可信软件过程管理研究成果为基础,度量过程数据,生成软件过程可信性评估证据,并基于证据对软件过程进行可信性评估,达到加强有效过程管理的目的。以软件开发过程中的实际数据作为评估基础,全面考虑软件过程中影响可信性的各种因素,避免了由评估人员主观判断对评估结果产生的负面影响,保证了最终评估结果的准确性、客观性和全面性。

关键词：可信软件软件过程可信性可信过程评估基于证据

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Spiking神经网络及其在移动机器人中的应用

Spiking神经网络及其在移动机器人中的应用

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第三十届中国控制会议

作者：王秀青侯增广谭民王永吉黄战华河北师范大学职技学院中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室计算机科学国家重点实验室中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室

本文介绍了第三代神经网络——Spiking神经网络的产生、特点、编码,Spiking神经元和神经突触模型,Spiking神经网络的训练方法等内容。并对国内外Spiking神经网络的研究动态和发展趋势、Spiking神经网络在移动机器人中的应用等内容进行... 详细信息

本文介绍了第三代神经网络——Spiking神经网络的产生、特点、编码,Spiking神经元和神经突触模型,Spiking神经网络的训练方法等内容。并对国内外Spiking神经网络的研究动态和发展趋势、Spiking神经网络在移动机器人中的应用等内容进行了综述。Spiking神经网络具有其独有的特点:Spiking神经元同时包含有时空信息、很强的计算能力、较好的鲁棒性、易于硬件实现等。这些特点使得Spiking神经网络在移动机器人控制、环境感知和机器人视觉等领域得以成功应用。

关键词： Spiking神经网络移动机器人脉冲控制

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两阶段联合聚类协同过滤算法

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软件学报 2010年第5期21卷 1042-1054页

作者：吴湖王永吉王哲王秀利杜栓柱中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190 中央财经大学北京100081

提出一种两阶段评分预测方法.该方法基于一种新的联合聚类算法(BlockClust)和加权非负矩阵分解算法.首先对原始矩阵中的评分模式进行用户和物品两个维度的联合聚类,然后在这些类别的内部通过加权非负矩阵分解方法进行未知评分预测.这种... 详细信息

提出一种两阶段评分预测方法.该方法基于一种新的联合聚类算法(BlockClust)和加权非负矩阵分解算法.首先对原始矩阵中的评分模式进行用户和物品两个维度的联合聚类,然后在这些类别的内部通过加权非负矩阵分解方法进行未知评分预测.这种方法的优势在于,首阶段聚类后的矩阵规模远远小于原始评分矩阵,并且同一类别内部的评分具有相似的模式,这样,在大幅度降低预测阶段计算量的同时又提高了非负矩阵分解算法在面对稀疏矩阵预测上的准确度.进一步给出了推荐系统的3种更新模式下如何高效更新预测模型的增量学习方法.在MovieLens数据集上比较了新算法及其他7种相关方法的性能,从而验证了该方法的有效性及其在大型实时推荐系统中的应用价值.

关键词：协同过滤推荐系统联合聚类非负矩阵分解

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