基于模糊时间序列的传感器网络感知数据预测模型

传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。     

软件项目风险管理方法的比较与分析

本首先指出了传统的软件管理方法的不足，论述了开展软件项目风险管理的必要性。然后，从基本理论、前沿研究、实践应用、辅助工具和工作标准几个方面，综述了国内外取得的研究成果，继而就2002年来笔收集到的献资料，从成果形式(专、技术报告和论)和内容(一般理论、基本模型、辨识方法、评估方法、辅助工具、经验总结和其它)两方面进行了比较分析，最后结合我国当前的社会和技术环境，提出了应采取树立企业风险化、共享国外成果、建设风险信息数据库和“软”、“硬”结合的四项建议。