摘要:在深入研究问题框架方法的基础上,抽取并构建了一个问题框架本体,以概念化基于问题框架的需求建模,设计了一个本体制导的基于问题框架方法的需求建模过程,为需求分析员提供建模指导并规范其建模活动.最后,通过案例展示整个本体制导的建模过程.

摘要:QVT(Query/View/Transformation) Relations 无法描述包含嵌套模式,因此在描述流程模型的转换规则时存在一些困难.针对此问题,对QVT Relations 进行了扩展,引入了模式因子、嵌套关系表达式和关联端约束这3 个概念,并讨论了扩充之后匹配模型和创建模型的语义变化.并用一个例子展示,扩展之后的QVT Relations 可以解决流程模型转换的问题.

摘要:提出了基于命题投影时序逻辑(propositional projection temporal logic,简称PPTL)的单调速率调度(ratemonotonic scheduling,简称RMS)模型检测方法.该方法使用SPIN 模型检测器的系统建模语言PROMELA 为任务调度系统建模,使用PPTL 描述系统期望的性质,通过SPIN 验证系统模型是否满足性质,从而得知一个任务组在RMS下是否可调度.同时,RMS 算法控制下的任务调度系统的其他性质也可以得到验证.

摘要:提出一种基于特征组合和支持向量机(support vector machine,简称SVM)的语义角色标注(semantic rolelabeling,简称SRL)方法.该方法以句法成分作为基本标注单元,首先从当前基于句法分析的语义角色标注系统中选出高效特征,构成基本特征集合.然后提出一种基于统计的特征组合方法.该方法能够根据正反例中组合特征的分布状况,以类间距离和类内距离之比作为统计量来衡量组合特征对分类所产生的效果,保留分类效果较好的组合特征.最后,在Chinese PropBank(CPB)语料上利用支持向量机进行分类实验,结果表明,引入该特征组合方法后,语义角色标注整体F 值达91.81%,提高了近2%.

摘要:提出一套分为两步的代词指代消解算法,算法不需要人工清洗语料及预定义规则.算法第1 步采用一些新特征和机器学习算法对名词性指代代词和非名词性指代(non-anaphoric)代词分类,第2 步分别对两类代词进行消解.针对名词性代词指代消解,提出了适用于口语对话的特征抽取及表示方法,如代词和候选先行词的距离、语法、语义等的抽取和表示方法,然后通过综合这些特征来选择先行词.针对非名词性指代,将右边界规则(right frontier rule)改进为可以在口语对话中自动抽取的形式,并根据该规则选择先行项.在Byron 于2004 年发布的语料上测试,消解正确率达到77.0%,召回率达到66.0%.与Byron 的工作相比,该方法在保证系统能够自动完成的同时还提高了消解性能.

摘要:对已有的句法分析中引入知识的方法进行了归纳分析,认为多种句法分析方法都可被看作是基于特征标记的分类,然后分析了其中的欠分类和过分类问题.在此基础上,提出一种层级分类短语结构文法和一种层级分类概率句法分析方法(hierarchically classified probabilistic context-free grammar),并设计了一种通过对实例进行聚类来消除句法规则的分类歧义方法.还进一步将层级分类扩展到概率上下文相关句法分析方法,利用上下文相关性的层级分类来解决引入上下文相关时的数据稀疏性问题.通过上述一系列方法有效地克服了过分类与前分类之间的矛盾.

摘要:提出了一系列Graph 的OLAP 模型和算法,实现了以Graph 数据为中心度量的OLAP 操作.主要贡献包括:(1) 提出了面向Graph 的数据仓库概念模型——双星模型;(2) 提出了Graph 的数据立方概念和创建过程;(3) 设计了信息维聚集算法I-OLAPing;(4) 设计了拓扑维聚集算法T-OLAPing;(5) 实现了Graph OLAP 的原型系统GraphOLAPer1.0.实验结果表明,设计和实现的Graph OLAPing 算法及原型系统Graph OLAPer1.0 能够有效地进行科研合作网分析.

摘要:研究分布式空间数据库(distributed spatial database,简称DSDB)中数据按区域分片时的跨边界片段拓扑连接查询问题,并提出相应的优化方法.首先研究了分布式环境下的空间数据的分片与分布,提出了空间数据分片的扩展原则:空间聚集性、空间对象的不分割性、逻辑无缝保持性.然后,将区域分割分片环境下的片段连接分为跨边界和非跨边界两类;同时,将拓扑关系分为两类,重点研究跨边界的两类片段拓扑连接.提出了跨边界空间片段拓扑连接优化的两个定理,并给出了证明.以此为基础,给出了跨边界空间拓扑连接优化规则,包括连接去除规则和连接优化转化规则.最后设计了详细的实验,对自然连接策略、半连接策略以及所提出的连接策略进行效率比较,结果表明,所提出的方法对跨边界连接优化有明显优势.因此,所提出的理论和方法可以用于分布式跨边界拓扑关系查询的优化.

摘要:提出了不确定干预分析模型,主要工作包括:(1) 建立了用于多维不确定数据分析的不确定监测点模型(uncertain surveillance);(2) 建立了基于不确定监测点的不确定干预策略及挖掘评价算法;(3) 在真实数据及仿真数据上对所提出的两种算法作了大量实验比较,验证了所提出的干预策略评价优化算法具有较高精度,效率比朴素方法高出3 个数量级,适合在实际系统中处理海量干预评价.

摘要:提出了一种基于节点之间竞争关系以及感知代价的分布式频谱感知算法.该算法基于分布式最小团划分理论,将节点划分至不同的团中,然后再根据团的结构来计算最优频谱感知分配.该算法的时间复杂度仅为O(N²+M×N),其中,N 为网络中节点数,M 为信道数目.大量的仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高网络性能.

摘要:考虑了En 个传感节点和一个Sink 组成的跳时脉冲无线电超宽带(time hopping impulse radio ultra wideband,简称TH-IR UWB)传感网,其中,n 个传感节点均匀且独立地分布在正方形上.分别推导了常规分簇的密集和扩展TH-IR UWB 传感网的生存期上界.常规分簇网络的簇头仅对本簇内的节点发送的数据进行融合,而对其他簇头发送的数据仅转发.研究结果表明,常规分簇密集TH-IR UWB 传感网的生存期上界与节点密度(或节点数)成正比,扩展网络的生存期上界与部署区域大小(或节点数)成反比.研究结果也表明,对于密集网络,理想情形下的生存期上界比静态网络提高了(n/logn)^1/2 倍;而对于扩展网络,理想情形下生存期的上界比静态网络提高了(λn/log(λn))^1/2 倍.因此,节点或Sink 在正方形内随机移动能够提高传感网生存期.

摘要:给出一种采用多层次优化技术的XACML(extensible access control markup language)策略评估引擎实现方案MLOBEE(multi-level optimization based evaluation engine).策略判定评估前,对原始策略库实施规则精化,缩减策略规模并调整规则顺序;判定评估过程中,在引擎内部采用多种缓存机制,分别建立判定结果缓存、属性缓存和策略缓存,有效降低判定引擎和其他功能部件的通信损耗.通过两阶段索引实现的策略缓存,可显著降低匹配运算量并提高策略匹配准确率.仿真实验验证了MLOBEE 所采用的多层次优化技术的有效性,其整体评估性能明显优于大多数同类系统.

摘要:基于Merkle 哈希树提出了一种效率高、方式灵活并能保护平台隐私的远程验证机制.针对特定的目标应用场景,分析IMA(integrity measurement architecture)体系架构的不足,详细描述基于Merkle 哈希树的远程验证机制的体系架构和度量验证过程,阐述新机制对现有TPM(trusted platform module)的功能增强即TPM_HashTree 命令的功能及伪代码,并分析讨论新机制的优点.