可拓知识空间和可拓知识网格模型(Ⅱ):可拓知识网格

第1部分中已介绍了可拓知识空间定义和相关操作，以及可拓知识空间关联函数计算方法。这一部分进一步建立可拓知识空间语义网、可拓知识网格和可拓知识网格服务，并给出实例和相关的分析讨论。     

可拓知识空间和可拓知识网格模型(Ⅰ):可拓知识空间

本文提出了可拓知识空间概念，建立相应的可拓知识空间相关操作，并在此基础上进一步构架可拓知识空间语义网和可拓知识网格模型。本文第一部分论述了上述模型的建立过程，提出了可拓知识空间关联函数计算方法，第二部分分析了可拓知识空间操作在可拓知识空间语义网上的对应行为，并讨论了可拓知识网格服务。上述方法和模型对于大规模可拓问题求解与计算具有一定意义。     

基于分层Petri网的面向服务需求求精

为了使结构化面向对象形式语言（SOFL）适应面向服务的软件架构，提出了一种用于面向服务架构软件需求求精的新方法.使用分层Petri网进行建模，利用顺序图对消息传递进行分析，采用SOFL对非形式化和半形式化的系统描述逐步求精.讨论了基于分层Petri网的Web服务，定义了分层服务网、分层Web服务相关概念，描述了用于Web服务软件需求的分析、设计和建模完整过程，并给出了旅游服务中该过程的具体实例.实例分析表明，该方法适宜Web服务分析建模，可帮助用户实现不同粒度Web服务.该方法有助于对面向服务环境下软件需求求精和验证的探索.     

基于最小二乘支持向量机的模糊时序分析方法

利用最小二乘支持向量机良好的分类和函数估计能力，提出了一种新的模糊时序分析方法。该方法包括两部分：在模糊时序处理部分通过建立启发式规则、模糊变量、论域、模糊集合和隶属度函数，完成历史数据的模糊化；最小二乘支持向量机处理部分替代传统的模糊关系计算，对模糊化的历史数据进行分析，然后去模糊化得到最后的预测结果。与多种传统模糊时序分析方法的对比试验表明，该方法充分利用了支持向量机较好的推广性能等优点，具有更高的精度和较好的泛化效果。