一种非同步时序电路的测试生成方案

分析了非同步时序电路测试生成所面临的问题。根据测试状态下非同步时序电路的时序特点,结合同步时序电路测试生成算法,提出和论证了一种解决非同步时序电路测试生成问题的方案,通过为时序元件建立完全模型,将时序电路中的时钟信号引入,为非同步时序电路构建出用于测试的单时钟同步电路模型,从而直接用同步时序电路测试生成算法解决非同步电路的测试生成问题。     

计算机软件质量综合评判的人工神经网络模型

根据单指标评价标准，通过在规定的区间范围内随机取值生成足够多的训练样本、检验样本和测试样本，遵循误差反传（BP）网络建模基本原则和步骤，建立可靠、有效的软件质量综合评价模型，克服了物元模型、灰色模型等方法存在受人为因素影响及定性评价等缺陷．对6个模拟样本和8个实际软件的评价表明，本文提出的样本生成方法、建模过程能有效避免出现过训练和过拟合现象，建立的BP模型具有较好的泛化能力、可比性和客观性；各评价指标与软件质量等级之间存在明显的非线性关系，可靠性指标对软件质量等影响最大．     

居民主观幸福感及其影响因素研究——基于多种预测模型

本文利用2013年CGSS调查数据,通过对国内外主观幸福感的文献综述研究,综合考量主观幸福感的影响因素及其特征,主要是收入因素、宏观社会经济变量和个体特征变量,建立了多种模型,通过对全部数据、训练集、测试集等模型比较验证,并利用评价指标综合考虑,得出随机森林在分类模型中对居民主观幸福感进行预测较为合理且准确.根据模型结果,文章从收入因素、收入差距、社会环境等角度提出了相应的建议.     

基于UML的公路涵洞CAD系统的需求分析

采用统一建模语言(unified modeling language,UML),对公路涵洞CAD系统进行了需求分析.模型中引入了查询道路工程数据库、涵洞标准图库等数据模块,使涵洞CAD系统在与外部系统数据传输上有了新的突破,系统不再成为封闭的孤岛.采用UML设计分析方法,可大大提高软件的复用性、可移植性、可扩展性和可维护性.     

基于Ontology的智能问答系统的研究

提出了一种基于Ontology的智能问答系统模型及设计框架。利用Stanford Parser语法解析工具对句子进行语法分析;通过规则引擎对语法树产生的类型依赖关系进行处理,得到句子中的语义信息,生成中间表达式语言DRS。在训练问答系统时,把DRS转换成Ontology三元组存储到RDF库中;而在查询问答系统时,把DRS转换成Sparql查询语句,通过执行Sparql得到查询结果。实验结果证明:这种方案实用、可行,而且可以通过引入本体词库提高问答系统回答的准确度和查询范围。所提供的方法适用于针对特定领域进行的定制。     

稳态的概率数据库探讨

现实世界中存在着大量不确定性信息,传统关系数据库都视他们为空值。基于扩展传统关系数据库模型处理概率数据方面的不确定性,可建立一种处理概率关系数据库查询方法——稳态处理方法。该方法通过在关系模式中,为每条记录指定适当的概率,表示不确定性信息,同时依据事物之间的联系,确立事件的条件关系概率,其中最大条件关系概率值即为所查询事件的稳态。该方法对于处理大量不确定性信息,预测其最大可能性,具有重要意义。     

基于协处理器的HBase分类二级索引设计

针对HBase仅在行键上进行索引优化而非行键列查询的问题,提出一种基于协处理器的HBase分类二级索引方案。设计基于协处理器的索引管理和并行查询机制:利用Observer在内存中建立并维护索引,同时利用Endpoint设计并行查询算法,进而提升非行键列的查询性能。由于数据特征和查询需求决定了构建索引的类型,进一步设计分类内存索引模型,用以平衡查询性能和索引性能。在出租车GPS数据集上的实验结果表明:相较于基于Solr和HiBase的二级索引方案具有更好的整体性能。     

基于语音的图书资料查询接口研究

使用自然语言对数据库进行操作,有利于数据库技术的进一步推广应用.借助图书资料查询系统,我们通过对基于语音的图书资料查询汉语接口实现的关键技术研究,主要包括语音识别技术、查询分析技术、答句生成技术以及语音合成技术,介绍了图书资料查询系统中语音识别的基本框架.     

基于逆向工程技术的牙齿三维模型构建及其应用

利用逆向工程技术与理论,使用逆向软件可以实现对复杂几何模型快速、正确的模型重建,且通过逆向工程技术生成的几何模型可以很好地与有限元CAE分析相结合。介绍了利用逆向工程原理与技术,根据牙齿螺旋CT 扫描图像数据,快速建立牙齿精确三维几何模型的方法,并将牙齿三维CAD模型与有限元CAE分析结合应用。     

基于概率模糊逻辑的蛋白质信号网络推断方法

提出了一种基于概率模糊逻辑来推断蛋白质信号网络的建模方法,能够同时处理蛋白质信号网络中的随机性和模糊性.采用概率模糊规则建立蛋白质之间的因果关系参数模型,并利用模糊后件分布函数族的差异程度来度量因果关系的强度,进而推断蛋白质之间的因果关系.在模拟数据和人体T细胞实验数据集上的测试结果表明,该方法为蛋白质信号网络建模提供了一种有效的方法.