【摘 要】
：
为了确定可信度量中的属性权重,提出一种新的软件属性权重的分配方法。对软件属性模型进行分层划分属性,引入软件属性互相影响的概念,结合基于属性相互影响和属性重要性的权
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目（90718013）
论文部分内容阅读
为了确定可信度量中的属性权重,提出一种新的软件属性权重的分配方法。对软件属性模型进行分层划分属性,引入软件属性互相影响的概念,结合基于属性相互影响和属性重要性的权重分配方法,从两个层次对属性的权重进行综合预测,最后通过实际的例子对软件属性权重进行量化的分析,详细描述了该方法的具体过程。提出的软件属性权重的分配方法是一个通用的方法,对于各种软件可信度量中的属性权重可以进行相应的分析,在可信度量中软件属性权重的确定上有一定的实际意义和作了积极的探索。
其他文献
针对在图像镶嵌过程中存在运动目标时所导致的虚影现象及明显拼接缝的问题,提出了一种图像无缝镶嵌方法。在结合支持向量机处理运动目标的基础上,通过尺度不变特征点的提取以及变换模型参数的更新,得到更加精确的变换矩阵。在图像融合过程中,最优拼接缝的寻找综合了颜色、纹理及结构等多方面的信息。实验表明,该方法能够很好地消除虚影现象和拼接缝隙,得到高质量图像,从而获得无缝镶嵌的效果。
针对多核CPU和众核加速器或协处理器异构平台的架构特征进行了研究，以MPI和OpenMP混合编程模型实现了N体问题BH算法的并行，采用了正交递归二分法（ORB）使进程之间负载均衡，并对程序
基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果,但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题,提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法(online dictionary learning,ODL),并在稀疏字典生成阶段和图像重建阶段分别设置了两个不同的正则化参数。实验中生成的目标高分辨率图像PSNR比经典的稀疏编码超分方法(spars
无源定位作为无线传感中的一种新的定位技术,具有抗干扰能力强、隐蔽性强的特点。针对无源定位中的TDOA算法具有能量消耗大、时间消耗长的特点,对TDOA中的Chan算法进行改进,
针对传统监督分类方法不能很好地处理不同领域中服从不同分布的数据这一问题进行了研究,提出了一种基于可信标签扩展传递的半监督分类算法。情感种子词与目标领域待标注词之
基于中轴线约束的最短路径的血管提取算法能够有效地提取血管中轴线和完整的血管。该算法包括了两次最短路径搜索过程，第一次搜索过程使用了对称凸性能量函数，并通过回溯累加技
针对视觉跟踪过程中因目标尺度变化导致跟踪精度低的问题进行了研究,提出一种基于时空模型的尺度自适应视觉跟踪算法(spatio-temporal context-scale adaptive,STC-SA)。在颜色属性空间下提取目标颜色直方图特征;再通过时空上下文学习获取置信图中概率最大位置;最后利用颜色直方图进行相似度匹配并根据自适应方法修正跟踪框尺寸以达到最佳的跟踪效果。实验选取Benchmark
检索相关设计方案于复用是提高建筑设计效率的有效手段。针对传统的三维形状检索方法对建筑模型空间结构表达能力不足的问题,提出一种基于拓扑特征的建筑信息模型检索方法。利用Revit API开发插件提取建筑信息模型房间连接拓扑图(room connectivity topology graphs,RCTG),然后结合空间句法理论构造建筑空间构形节点深度值表(node depth value table,N
针对现有的空间向量模型在进行文本表示时忽略词条的位置和词条间关系的问题,提出了一种基于相对密度的多耦合文本聚类算法。在基于相对密度的聚类方法基础上,该算法根据相对密度越小文本相似性越小这一事实,将相对密度转换为文本相似度,融入了传统DBSCAN密度算法,并对核心对象的选取进行了优化。实验结果表明,与改进的K-means文本聚类和改进的DBSCAN文本聚类算法相比,本算法在文本聚类中更高效、聚类质量
针对Harris角点检测算法计算量大导致实时性差的难题,提出了一种基于FPGA的快速Harris角点检测技术。利用FPGA并行处理的特点,将整幅图像分为两块后并行处理,对其中分解得到的每一块图像采用流水线处理,并将流水线结构分为导数生成器、高斯滤波、角点响应R值计算、非极大值抑制四级,且对流水线每一级中涉及到的复杂乘法运算转换为精简的移位及加法或减法运算,最终实现对目标的实时角点检测。实验结果表明