一种具有时间约束的基于角色的授权管理模型

针对大型系统中角色权限管理的复杂性，提出了一种具有时间约束的基于角色的授权管理模型．考虑到用户权限通常包括私有权限、部门权限及公有权限，并存在权限频繁变动等问题，该模型扩展了权限定义，在权限定义中增加了权限的传播深度参数，即增加了可被继承的次数，使该参数与现实世界中的各级岗位数及权限类型相对应．另外，该模型在权限的继承中也加入了时间约束，使得只有满足时间条件要求的角色的权限才可以被继承．结果表明，该模型不仅有利于权限的频繁更新，也对应了现实世界中的岗位数，易于理解与操作．     

约束条件下基于区间组合的测试用例生成

本文构建了一个基于区间集的组合覆盖测试模型并提出了一个基于区间组合的测试用例生成算法(TCGIC).TCGIC算法用符号执行方法收集程序路径的约束条件,寻找相互关联的输入参数;借鉴组合覆盖测试的方法,构建解区间组合树,并选用深度优先策略或其他组合覆盖策略,获得输入参数的区间组合的集合;运用区间运算的方法,把每一个区间组合代入到程序路径的约束条件中,判断区间组合上程序路径的可达性;选用相应的用例生成策略,在路径可达的区间组合上生成测试用例.     

解互补约束优化问题的一种新的光滑化近似方法

互补约束优化问题应用十分广泛.利用Sigmoid函数的积分函数提出了一种新的光滑化近似算法,将互补约束优化问题转化为一般的非线性规划近似问题,通过求解近似问题的一系列光滑子问题得到原问题的近似解.在线性独立约束规范和其他一些较弱的假设条件下：无须上水平严格互补和渐进弱非退化,证明了光滑近似问题的KKT稳定点序列收敛于原问题的C-稳定点.进而考虑弱二阶必要条件,证明了上述KKT稳定点序列收敛于原问题的S-稳定点.最后,设计了相应算法,并对MacMPEC测试题库中的一些算例进行了数值实验,将得到的结果与其他算法的结果进行比较,显示本方法是有效的.     

一种QoS可信增强的服务选择方法

现有的服务选择方法在标准化服务质量(quality of service,QoS)属性时,忽略了QoS的可信性,候选服务仅仅基于QoS值进行排序,很大程度上影响了选择结果的可信性及精确性.为解决以上问题,提出了一种QoS可信增强的服务选择方法,使用概率论的相关知识,将QoS的可信性问题转变为利用样本观测值检验属性值的事后检验问题,在保证QoS属性值可信性的基础上,对其进行标准化处理,进而计算用户对服务各个属性的满意度,选择出最能满足其实际需求的候选服务.应用实例与分析表明了该方法的有效性与可行性.     

一种基于O-RGPS领域建模框架的按需模型选择方法

在O-RGPS(Ontology annotated Domain Role/Goal/Process/Service Model Repository)领域建模框架的指导下.提出了一种支持按需模型选择的方法.该方法利用领域本体和领域模型之间的基于本体标注的语义关联,在语素相似度计算和目标相似度计算的基础上,提出了期望目标需求自动建模算法,达到按需模型选择的目的,通过一个城市交通领域实例验证了此方法的有效性.     

一种改进的指针安全分析算法

指针的安全性是C语言程序中的常见问题,它严重影响到系统的安全性.针对指针静态分析中的精度问题,比较分析了目前常见的5种指针分析算法的优缺点,提出了一种基于流不敏感的改进指针静态分析算法.该算法是在Steensgaard算法的基础上,对程序的控制流图进行改进,通过该算法可以得到比常见的数据流不敏感算法更为精确的指针分析结果.在实验室开发的国内首款商用编译器中实现了该算法,实验结果表明该算法可以提高指针分析的精度.     

一种基于预选择节点的目标跟踪策略

如何保证传感器网络节点高质量的目标跟踪是一个重要的研究内容。首先预测目标移动的方向上提前选择一些节点进行监控,从而可以保证当目标移动到新的位置总有监测节点进行持续的监测,并且这些监测节点总是离目标非常近,感知质量最高的节点,从而能够连续获得连续的高质量的跟踪。最后对策略进行了的详细的论述和性能分析,实验结果从多个方面证实了所提出的节点选择算法可以在不降低网络寿命的前提下大幅度提高跟踪质量。     

直流电压下两相体放电的路径选择

以6种固体颗粒和3种液体颗粒作为混合两相体,研究了它们在直流电压下的放电规律.由于直流电压下空间电荷的积累和漂移不能忽略不计,其放电规律与雷电冲击电压下的两相体放电有区别.通过试验研究发现了气固、气液两相体在直流电压下击穿电压和放电路径选择存在不同空气中的变化,介质颗粒的粒径大小对两相体放电路径的选择具有明显的影响规律.当颗粒粒径小于0.01mm时,放电路径选择两相体的概率明显小于选择空气的概率,并且在两相体中击穿放电的电压比空气中要高;当介质颗粒粒径大于0.1mm时,结论与介质颗粒粒径小于0.01mm时相反;但当介质颗粒粒径在0.01mm和0.1mm之间时,放电路径的选择和两相体中击穿电压的大小与直流电压的极性有关.     

一种基于“把思想变成程序”的MIS自动生成系统

在分析管理信息系统传统功能、结构、开发过程、开发手段、交互方式的基础上并以“把思想变成程序”为目标,提出一个根据需求分析和详细设计的结果自动生成ＭＩＳ（管理信息系统）程序的自动生成系统,并阐述系统的设计和技术实现．文中所阐述的内容是已完成的科研课题的研究内容     

一种求解不等式约束下函数优化问题的新算法

提出了一种求解不等式约束下的函数优化问题的新算法． 算法设计思想来源于演化计算的群体搜索技术,但又不同于现存的任何一种演化算法． 对一些典型的约束优化问题测试结果表明：新算法结构的简单性,搜索的高效性,收敛的全局性,应用的广泛性,算法的鲁棒性及结果的精确性,都优于现存的演化算法．     

基于分支限界的关键路径求解算法

提出一种基于分支限界的关键路径求解算法,将电路拓扑结构表示成有向带权网（WOEN）,寻找汇点,使节点到汇点的最大路径时延为该节点分支限界的最小限值,剪去违反分支限界最小限值的局部非关键路径的连接边以化简WOEN.新算法采取节点最大时延链表的存储结构,使得WOEN的存储空间、关键路径计算空间以及计算结果的存储空间共享同一存储空间.算法用C语言实现,并在ISCAS标准电路上加以测试.结果表明：新算法比现有算法所需的存储空间更小,求解关键路径的速度更快.     

自动铺丝平行等距轨迹规划算法实现

针对复合材料自动铺丝技术轨迹规划问题,提出了一种新的基于测地线的平行等距轨迹规划算法.该算法首先将已知的第一条轨迹线在曲面上等弧长离散得到若干数据点,然后在数据点处曲线切矢和曲面法矢的向量积方向上利用测地线的短程性获得下一条铺放轨迹上数据点,并利用B样条曲线拟和数据点生成铺放轨迹,最后使轨迹线铺满模具表面.算法中测地线利用微分方程组数值求解得到,以曲面曲线弧长为自变量,可实现等距线求解的自适应步长调整和较高的精度.经实际算例验证,该算法简单实用,精度能够满足铺丝技术工艺要求.     

基于多视点视频编码宏块模式选择的快速算法

为降低多视点视频编码中宏块模式选择带来的编码复杂度,提出了一种新的宏块模式选择快速算法.首先分析了最优模式选择的统计特征,接着根据宏块的亮度信息对图像进行区域划分,进而对不同区域选择不同的模式,以达到快速找到最优模式的目,最后提出了一种基于宏块亮度绝对均值差的宏块模式选择的快速算法.实验结果表明:提出的快速算法在保持率失真性能基本不变的情况下,编码速度比多视点视频编码校验模型JMVM提高4.14~9.83倍.     

基于遗传操作的延迟和度约束的多播路由启发式算法

基于启发式思想的简单性和路径相似性原理，采用遗传算法的交叉和变异操作，提出了一种快速的满足延迟和度约束的最小费用多播路由树的生成算法(DDCMRA)，以解决直接修改延迟约束或者度约束多播路由算法时寻优时间长、并且可能导致部分目的节点因不能满足延迟或者度约束而不能加入多播的问题．仿真结果显示。该算法获得的多播路由树满足延迟和度约束，费用较少，运行时间接近CSPT和RA算法．该算法也为动态多播路由树生成和网络负载平衡提供了一种方法．     

基于模拟退火算法的曲面最短路径求解

通过对路径的节点序列内在关联性的分析,提出了适合曲面最短路径问题的邻域结构,使整段路径的优化问题能够通过局部调整得以实现．将模拟退火算法的框架引入路径寻优中,提出了解决曲面最短路径的随机搜索算法．最后给出了数值仿真实例．     

基于模糊矩阵博弈的网络可生存性策略选择模型

为使系统在遭受攻击或入侵时仍能保证关键服务的持续提供,从宏观策略角度提出一种网络可生存性的行为选择模型.首先分析模糊矩阵博弈原理和网络可生存性行为机理,并确定其拟合点,在此基础上建立了基于模糊矩阵博弈的网络可生存性策略选择模型框架及其动态的决策分析方法.实例分析和验证的结果表明,该方法可以有效地为网络系统的可生存性提供保证.     

基于量子克隆选择算法的AB非格蛋白质折叠预测

将免疫克隆选择算法与量子算法相结合的混合量子免疫算法应用于处理多极值和多变量的蛋白质折叠问题中.在克隆选择算法中引入免疫记忆细胞并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率.由于该算法易陷入局部最优,为改善该算法的性能而跳出局部最优解,将年龄算子引进到该算法中.实验结果表明,改进后的量子免疫算法在最低能量值和计算时间上与之前相比有明显的提高,而且年龄算子的加入在早熟收敛的改善上同样效果显著.     

一种基于多光谱波段选择的白细胞图像分类法

基于多光谱波段的优化理论，在白细胞图像各波段问相关性分析的基础上，对传统最大似然分类法进行改进，提出一种对白细胞图像选择最有效部分波段进行识别的分类方法．该方法通过贝叶斯理论与其他先验知识进行融合，提高了分类准确度，克服了传统最大似然分类法在图像识别过程中具有的数据量庞大、计算程度繁冗和识别速度慢等缺点．实验结果表明，在保证分类精度基本不变的条件下使计算效率提高了2倍以上，为今后图像特征提取和图像分割奠定良好的基础。