检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2000年第8期11卷 1018-1023页

作者：吕建张鸣廖宇陶先平南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机软件研究所南京210093

随着移动 Agent技术的快速发展以及构件软件的广泛应用 ,对一种新型的基于移动 agent技术的构件软件框架的需求日益增长 .通过对传统的构件软件框架的不足的分析 ,提出了一种新的构件软件框架 .与传统的构件软件框架相比 ,新的构件软件... 详细信息

随着移动 Agent技术的快速发展以及构件软件的广泛应用 ,对一种新型的基于移动 agent技术的构件软件框架的需求日益增长 .通过对传统的构件软件框架的不足的分析 ,提出了一种新的构件软件框架 .与传统的构件软件框架相比 ,新的构件软件框架具有较强的网络环境的动态适应性 .

关键词：构件软件框架移动Agent 程序设计方法面向对象

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基于数据分解的并发面向对象程序开发方法

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软件学报 2000年第1期11卷 67-72页

作者：杨大军吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机软件研究所南京210093

提出了一种从 VDM- SL(Vienna development method- specification language)规约到并发面向对象程序的开发方法 ,这种方法基于 DD- VDM(data decomposition- Vienna development method) .在此基础上提出了虚拟原子、服务并行和内部并行等概念 ,继而提出一种嵌套面向对象结构来体现这些功能 .分别从共享量并行系统和分布并行系统的角度讨论了嵌套面向对象结构的实现技术 .

关键词：数据分解面向对象程序设计语言程序开发方法

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一个面向分布式程序的测试系统框架

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软件学报 2000年第8期11卷 1053-1059页

作者：顾庆陈道蓄韩杰谢立孙钟秀南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

提出了一个面向分布式程序的测试系统框架 TFDS(test system framework for distributed softwaresystem) ,并介绍了它在异构网络中的一个实现原型 PSET* (distributed program structure and event trace,revised version) .框架的主要功能是对分布式程序进行单元测试和集成测试 .包括面向规约设计和源码分析的静态部分和面向程序执行和事件序列分析的动态部分 .在构件的基础上 ,PSET* 的功能可以较容易地得以改进和增强 .

关键词：测试系统框架分布式程序客户/服务器

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基于图形理解技术的钢筋量数系统——VHStation

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计算机辅助设计与图形学学报 2000年第9期12卷 688-694页

作者：杨若瑜谭俊胡笳曹阳蔡士杰南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

介绍了计算机辅助钢筋量数系统 VHStation的设计思想和实现方法 .该系统以量数员的专业知识为基础 ,采用图形理解、人工智能等技术 ,自动提取建筑结构图中的钢筋线、标识文字、尺寸线以及平面布局信息 ;通过基于建筑语义的分析理解 ,进... 详细信息

介绍了计算机辅助钢筋量数系统 VHStation的设计思想和实现方法 .该系统以量数员的专业知识为基础 ,采用图形理解、人工智能等技术 ,自动提取建筑结构图中的钢筋线、标识文字、尺寸线以及平面布局信息 ;通过基于建筑语义的分析理解 ,进行自动计算、综合检查 ,最终得到正确的量数统计结果 ;改变了人工读图的状态 ,较大地提高了钢筋量数的工作效率和质量 .

关键词：钢筋量数图形理解 VHStation 建筑

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一种混合型多概念获取系统(英文)

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软件学报 2000年第4期11卷 453-460页

作者：高阳刘海涛周志华陈兆乾南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

文章实现混合型多概念获取系统 HMCAS( hybrid multi- concept acquisition system) .无论在离散值或连续值输入下 ,HMCAS系统都可以实现增量式教师学习 .HMCAS的核心算法 HMCAP基于事例空间的概率分布 ,结合了符号学习和神经网络学习 ... 详细信息

文章实现混合型多概念获取系统 HMCAS( hybrid multi- concept acquisition system) .无论在离散值或连续值输入下 ,HMCAS系统都可以实现增量式教师学习 .HMCAS的核心算法 HMCAP基于事例空间的概率分布 ,结合了符号学习和神经网络学习 ,能够以混合型判定树形式产生概念描述 .

关键词：机器学习神经网络知识获取多概念获取系统

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一种新型自适应神经网络回归估计算法

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计算机学报 2000年第6期23卷 654-659页

作者：周志华陈兆乾邵栋陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

结合自适应谐振理论和域理论的优点 ,针对回归估计问题的特性 ,提出了一种新型神经网络回归估计算法 FTART3.该算法学习速度快、归纳能力强 ,不仅具有增量学习能力 ,还克服了 BP类算法需要人为设置隐层神经元的缺陷 .直线、正弦、二维... 详细信息

结合自适应谐振理论和域理论的优点 ,针对回归估计问题的特性 ,提出了一种新型神经网络回归估计算法 FTART3.该算法学习速度快、归纳能力强 ,不仅具有增量学习能力 ,还克服了 BP类算法需要人为设置隐层神经元的缺陷 .直线、正弦、二维墨西哥草帽、三维墨西哥草帽等 4个实验表明 ,FTART3在函数近似效果和训练时间代价上都优于目前常用于回归估计问题的

关键词：神经网络回归估计域理论自适应谐振理论算法

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一种选择性神经网络集成构造方法

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计算机研究与发展 2000年第9期37卷 1039-1044页

作者：吴建鑫周志华沈学华陈兆乾南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

提出一种选择性神经网络集成构造方法 ,在训练出个体神经网络之后 ,使用遗传算法选择部分网络来组成神经网络集成 .理论分析和实验结果表明 ,与传统的使用所有个体网络的方法相比 ,该方法能够取得更好的效果 .

关键词：神经网络集成遗传算法选择性

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分布式实时系统中的预测调度算法

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软件学报 2000年第1期11卷 95-103页

作者：许建峰朱晴波胡宁谢立南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

对于分布式实时系统中的周期性任务 ,人们提出了一系列静态分配调度算法 ,有效地解决了各种特定条件下的任务分配和调度问题 .这些算法的主要特点是 ,它们均要求被调度任务的特征参数为已知条件 .然而在很多实时系统中 ,周期性任务的运... 详细信息

对于分布式实时系统中的周期性任务 ,人们提出了一系列静态分配调度算法 ,有效地解决了各种特定条件下的任务分配和调度问题 .这些算法的主要特点是 ,它们均要求被调度任务的特征参数为已知条件 .然而在很多实时系统中 ,周期性任务的运行时间或任务数量常常是一些具有一定规律的随机过程 ,因而上述静态算法的效能将受到限制 .在分析了特定应用背景中的处理流程之后 ,抽象得到两类随机任务模型 ,针对这两类模型介绍了在分布式实时系统中已经得到应用的静态分配调度算法 SAA(static allocation algorithms) ,进而提出了多任务分配调度的预测算法 PAA(predicting allocation algorithm) .它根据周期性任务执行时间或子任务数量的统计特性 ,实现任务参量的合理预测和多任务的动态调度 ,以提高系统的实时性能 .仿真结果表明 ,对于两类任务模型 ,PAA算法与 SAA算法相比 ,在任务完成时间、负载均衡度、系统响应时间及任务夭折率等多方面均有显著改善 .

关键词：分布式实时系统周期性任务分配调度算法预测

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基于共享对象划分的工作空间感知处理模型

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计算机研究与发展 2000年第3期37卷 352-358页

作者：詹永照窦万峰李成锴茅兵谢立南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在协作应用系统中，灵活、方便而又自适应的工作空间感知是提高工作组协同效率和加快协作任务进程的重要手段．文中提出一种协同系统中工作空间感知处理模型，该模型把所有共享的对象置于一个全总集合中，视为广义的空间场所，按各用户... 详细信息

在协作应用系统中，灵活、方便而又自适应的工作空间感知是提高工作组协同效率和加快协作任务进程的重要手段．文中提出一种协同系统中工作空间感知处理模型，该模型把所有共享的对象置于一个全总集合中，视为广义的空间场所，按各用户工作职责范围划分为个人专注场所和按各用户所在的操作对象位置划分为影响工作场所，依据各场所的接近程度，确定用户间的行为感知强度，从而研制感知信息收集、发送算法和感知信息理解表示方法．该模型是按需传输感知信息，可减少网络的信息流通量．该模型为一般协同应用系统的感知处理和界面重耦合提供了有效的方法．

关键词：工作空间感知处理模型 CSCW 信息处理

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神经网络在测井资料岩性识别中的应用研究

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模式识别与人工智能 2000年第2期13卷 227-230页

作者：刘海涛周志华尹旭日陈兆乾郑仁辉南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 北京地球软件技术开发公司北京100080

将神经网络用于石油测井资料岩性识别。在对主要分层曲线做分层直方化处理、聚类并层处理、归一化处理之后,利用FTART2神经网络对测井数据进行学习,从而预测未知地层的岩性。实验结果表明,FTART2在实用效果上明显优于该领域目前常用的D... 详细信息

将神经网络用于石油测井资料岩性识别。在对主要分层曲线做分层直方化处理、聚类并层处理、归一化处理之后,利用FTART2神经网络对测井数据进行学习,从而预测未知地层的岩性。实验结果表明,FTART2在实用效果上明显优于该领域目前常用的D-BP算法。

关键词：神经网络岩性识别测井资料石油工程

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