基于RBAC的P2P网络环境信任模型研究

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的分布式访问控制模型以及信任管理模型并不能很好地适应对等网络环境.本文提出了一种信任管理加权限控制的双重验证方法来实现P2P网络环境中的节点协作和资源访问等安全互操作.节点用户通过本文中的轻量级身份证书,不仅可以验证其合法身份,同时也可以通过该证书中用户的相关角色信息来获取对资源的访问控制权限.而且通过证书中的信任度字段,系统可以吊销低信任度的节点的证书,能有效地遏制恶意节点的非法行为.本文重点介绍了用户信任度的计算,以及用户节点身份证书的获取以及权限验证.最后,通过相关的实验,验证了本方法在效率上要优于传统的信任管理模型.     

应用人工神经网络预测个体患原发性高血压病危险度

目的 建立个体患原发性高血压病的预测模型,评价并探讨预测个体患病的新方法.方法 选择3054名社区居民流行病学调查资料,按照年龄、性别均衡性,按4:1分为训练集(2438名)与检验集(616名)两部分,分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价.应用人工神经网络(ANN)和logistic回归分析方法建立模型,用ROC方法评价所建立的高血压患病预测模型的优劣.结果 对616名检验集预测,ANN模型的特异性较低,但准确性、灵敏度指标均优于logistic回归模型,ANN2的约登指数为0.8399,明显高于其他两个模型;通过ROC曲线下面积比较模型的预测能力:logistic回归方法曲线下面积(Az=0.732±0.026)小于ANN模型(ANN2和ANN1分别为0.918±0.013、0.900±0.014),即ANN模型有更好的预测判别效能.结论 初步证明在预测个体患高血压病方面,ANN方法预测效能更优,从而为解决个体发病危险预测提供了一个新方法.     

ASRSP——一种新的并发程序测试准则

可达性测试是目前较为成熟的一种并发程序测试方法,该方法解决了如何生成最小完备偏序测试序列集的问题.但研究表明,对于一般规模的并发程序,这一测试序列集仍然太大,以至穷尽测试无法完成.因此,目前亟需能投入实际应用的并发程序测试准则和相应的测试序列生成算法.本文提出了一种实用性较高的并发程序测试准则:全发送接收语句对(ASRSP),并针对该准则提出了一种新的并发程序测试方法:全发送接收语句对可达性测试(ASR-SP-RT).该方法利用可达性测试生成测试序列集的完备性来保证覆盖所有的发送接收语句对,并在每次生成新序列 之后及时去掉对覆盖剩下发送接收语句对无作用的序列,从而达到约简测试序列集的目的.     

语义搜索研究综述

语义搜索将语义Web技术引入搜索引擎,改善当前搜索引擎的搜索效果,近年来得到广泛关注.文章介绍了语义搜索领域的研究基础,包括研究现状和常用的研究方法,对语义搜索进行了分类研究和深入分析,语义搜索主要可分为基于传统搜索的增强型语义搜索和基于本体推理的知识型语义搜索;文章指出了语义搜索研究中存在的问题,并对未来开展语义搜索研究进行了总结和展望.     

基于本体论的医疗设备技术培训在线学习平台的构建

目的：构建医疗设备技术培训在线学习平台,加强青年工程师的技术学习和经验交流。方法基于本体理论,采用OWA框架构建医疗设备技术知识体系;采用本体开发工具Protege和网络本体语言（OWL）创建基于XML的技术培训课程体系。结果该学习平台的应用,使医疗设备技术培训课程的知识体系规范化、系统化,便于后台管理与统计分析。结论该平台能够满足青年工程师的在线学习与经验交流的需求。     

基于隐曲线的速度插值算法研究与实现

本文主要研究了隐曲线在行为动画中的应用,提出并进一步研究了隐曲线在行为动画中的任务指定作用.提出了基于隐曲线的速度插值算法.隐曲线用于指定行为动画的运动路径,速度曲线用于描述运动的时间分布.基于角色的运动路径和运动速度,速度插值技术生成与速度映射的插值位置点,进而通过逆向运动学技术,可以求解得到动画角色的骨架序列.同时对本文提出的隐曲线速度插值算法进行了实现和分析.通过设置不同的运动路径和速度曲线,速度插值技术可直观、快速地满足用户的具体要求创建不同的运动序列,且运动复用性强.     

基于XML API的组件扩展接口变异测试方法

在传统的组件接口变异测试方法基础上,提出一种基于XML API的组件扩展接口变异测试方法.首先给出组件扩展接口测试的框架,建立起扩展接口的定义模型.XML API在组件内部建立处理数据集的XML校验器,实现了原组件接口的扩展.借助组件外部的XML Schema变异算子,完成了组件内部数据集的自动验证和组件接口参数的测试.该方法具有多种优点,例如可视的多功能测试接口、可跨平台的通用性的测试语言等.实验表明,该方法可以应用于COM,CORBA,EJB等多种组件的测试环境.     

计算机辅助颈椎分析系统识别颈椎标志点的准确性和重复性探讨

目的：探讨计算机辅助颈椎分析系统（CACVA,Computer Aided Cervical Vertebra Analysis）半自动识别颈椎标志点的准确性及重复性。方法：随机选取口腔正畸门诊青少年患者常规拍摄的X线头颅侧位定位片120张,由专家组、正畸初学者组、计算机辅助颈椎分析组定点第2～5颈椎体的27个标志点,各组分别定点三次,比较三组之间定点的准确性和组内重复性。专家组和初学者组采用手工定点,CACVA组采用快速行进算法和抛物线拟合来分割颈椎图像,通过多段曲线拟合的方法对颈椎骨边缘拟合,进而计算出标记点。随机区组方差分析及两两比较进行三组定点准确性和重复性的比较。结果：从定点准确性来看,CACVA组与专家组差异无显著性（P〉0.05）,计算机辅助颈椎分析组与初学组、专家组和初学组差异均有显著性（P〈0.05）;从定点重复性来看,CAVCA组优于专家组和初学组。结论：CAVCA组与专家组手工定点具有同样的准确性,同时具有重复性好,简便快速的优势,值得正畸临床和科研推广。     

一种基于粗糙集的分类数据挖掘算法

目前,粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域.本文提出一种基于粗糙集理论的分类数据挖掘算法,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法,导出每个层次上的信息集,最后得到规则集.在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配,得出结论.算法分析表明,这一算法属性约简具有较好有效性,可减少未知样本参与分类的决策属性,适合模型相对稳定、更新不频繁且建模过程可以在后台进行的应用.     

构件软件变更风险分析技术

构件软件相较于传统软件系统有更快的演化速度,对其变更进行有效的度量将有利于后期的维护活动.本文分别针对代码可见及不可见两种类型的构件,运用改进的构件依赖图建模,表示构件软件系统.分两步分析构件变更所带来的风险:首先在计算变更比例的基础上度量单个构件的变更风险,再通过将构件依赖图转化成构件依赖树来计算变更的构件集给系统所带来的风险.此外,结合实例系统的分析给出了所提出的变更风险度量的若干性质.