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1.
用在设计阶段可以收集到的3个规模度量分析类规模对面向对象度量与易维护性之间关联关系的混和效果.为得到尽可能通用的结论,在127个C++系统和113个Java系统上分析类规模的混和效果.首先,对每个面向对象度量,在单个系统上计算代表由类规模造成的关联扭曲的间接效果和它的方差.然后,利用统计的元分析方法计算这些系统上的平均间接效果并判断它是否显著地区别于零.实验结果表明,不论使用哪个类规模度量进行分析,类规模对面向对象度量与易维护性之间关联关系的混和效果通常是存在的.因此,验证面向对象度量与易维护性之间关系的实验研究应将类规模视为一个混和变量.  相似文献   
2.
提出了一种利用web搜索引擎如Google自动完成本体映射的方法.该方法通过构造句法模式,利用web搜索引擎获得异构本体概念间的上下义关系,产生由本体概念对组成的初始候选映射集.根据本体的概念层次建立一个产生式规则集,从初始候选映射集中去除不符合本体语义的概念对,同时加入符合本体语义但未被初始候选映射集包含的概念对.最后,按照基于互信息的映射选取规则从候选集映射集中自动产生本体映射.实验结果表明,该方法的F-measure可达到75%~100%,能有效地完成本体之间的映射.  相似文献   
3.
本文提出利用多次单因素试验、正交实验设计和均匀设计等常用方法为软件的配置测试产生测试数据, 以确保待测软件可以在不同的配置上正确运行, 并分析比较了这些方法的优缺点. 在此基础上提出使用两两组合覆盖方法来改善正交试验设计方法的不足、使用多因素组合覆盖方法来降低因不完全测试而带来的风险, 并提出一种单因素覆盖方法, 该方法可以产生最少的测试数据, 在覆盖各个系统因素的同时, 尽可能多地覆盖各个因素间的两两组合. 最后, 对这些测试数据生成方法从测试数据集的规模、组合覆盖率、可用性等方面进行了比较.  相似文献   
4.
基于矩阵降维的典型用户文件发现方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
应用聚类技术能够自动地发现典型用户件,但是由于会话向量通常是高维的稀疏向量,因此很难在会话向量之间设计有效的相似度度量.本提出2种基于矩阵降维的典型用户件发现方法.这些方法应用非负矩阵分解技术降低会话-URL矩阵的维数,并通过球形的后.均值算法对用户会话向量的投影向量聚类,由此得到典型用户件.实验结果表明,这些算法能够有效地从用户会话中发现典型的用户件.  相似文献   
5.
针对文档分类过程中不同大小文档表示、文档特征选择和文档特征编码问题,提出了一种基于粗糙集的角分类神经网络Rough-CC4.利用近义词构成等价类,以此表示文档,可以缩小文档表示的维数、解决由于文档不同大小导致的精度问题、模糊近义词之间的差别;利用二进制编码方法对文档特征编码,可以提高Rough-CC4的精度,同时减小Rough-CC4的空间复杂度.Rough-CC4可以广泛用于大量文档集合的自动分类.  相似文献   
6.
以理论研究的视角,现有面向对象程序设计语言的理论模型存在不足,如C++不支持元类,Java和C#的基本类型不是对象等.为此,设计了一种程序设计语言Shrek,将多种语言特性和语言设施统一在一个简洁、一致的模型下实现.Shrek语言是基于类的完全面向对象语言,拥有动态强类型系统,采用了与Mixin相结合的单继承机制.该语言具有协调一致的类对象结构,具备结构化计算反射能力,能够进行安全的元类程序设计.另外,它还支持多线程程序设计和自动垃圾回收,并通过本地方法机制极大地增强了自身的表达能力.该语言的原型系统已经实现,达到了预期的设计目标.  相似文献   
7.
提出一种基于关系矩阵的异构本体信息系统间近似查询方法.首先定义关系矩阵表达不同本体的概念间关系,然后给出一个重写查询方法.利用2个本体的概念间包含关系,将一个本体中的查询重写为另一个本体中的近似查询,从而解决本体异构问题.并提出用向量表示查询,通过查询向量和关系矩阵计算的结果考虑不同本体概念间的不相交关系,得到比现有方法更精确的近似查询结果.该方法可由机器自动完成,易于实现且速度快.  相似文献   
8.
使用复合蜕变关系进行软件测试的实例研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
蜕变测试时经常会出现蜕变关系检错能力低下的情况.基于命题逻辑的推理规则,提出了复合蜕变关系的构造方法,该方法对已构造的关系依次进行两两复合最终得到新的蜕变关系.复合蜕变关系可以把原关系的优点综合起来,具有更强的检错能力.此外,由于将蜕变关系复合后关系数量减少,所以当使用它测试程序时,生成测试用例的数量会大幅度降低.通过2个实例对复合蜕变关系的测试性能进行研究,实验结果表明复合关系的性能主要取决于构成它的核心蜕变关系,以及关系复合的顺序.使用复合蜕变关系可以极大地提高测试效率.  相似文献   
9.
提出应该使用类而不是方法作为切片作用域来计算类的内聚性.首先,对一个给定的属性,找出每个方法中对该属性最后一次定义的语句.然后,以类为切片作用域计算这些语句相对于该属性的前向和后向数据切片,通过合并得到该属性的类数据切片.最后,在所有属性的类数据切片的基础上计算类的内聚性.与传统的以方法为切片作用域的内聚性度量相比,以类为切片作用域的内聚性度量考虑了类中方法之间可能存在的交互.实验结果表明,当使用类为切片作用域时,所得的度量值能更准确地量化类的内聚性.  相似文献   
10.
本文对建筑施工中的安全控制与管理方面进行了实践论述,可为施工管理工作提供借鉴和参考.  相似文献   
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