面向代码设计质量监控的软件度量指标集研究

随着软件的演化,软件规模和复杂性的上升往往会造成代码设计质量的退化,进而导致代码可维护性下降。已有大量软件度量指标用于量化代码设计质量,但是由于数量众多,不同指标体系度量结果可比性较差,使得开发人员难以找到存在设计质量问题的模块。系统调研并整理归类了现有的规模、耦合、内聚、封装、继承和多态等6方面软件度量指标。结合度量指标关系以及实验分析,从每个方面的指标集中发现了与代码设计质量关联度最高的6个指标,从而提出一种面向代码设计质量监控的软件度量指标集。实验表明,该指标集可以有效挑选出存在代码设计质量问题的类,可作为开发人员监控和定位代码设计问题的重点关注指标。     

基于代码克隆检测的代码来源分析方法

随着软件生态系统和开源社区的发展,代码常在多个软件系统中复制、传播和演化,给软件系统带来了软件质量的不确定性和风险,因此,高效地查找软件系统代码可能的来源是当前研究的热点之一。提出一种基于代码克隆检测的代码来源分析方法,将目标软件代码以方法为单位切割为代码片段,转换为词袋后,在大规模代码资源库中进行并行化代码克隆检测,从而实现方法粒度的代码来源分析。基于该方法,设计并实现了一个代码来源分析工具。该工具能自动分析被测软件项目代码与代码资源库中多个项目以及版本之间的可能来源。实验结果表明,该系统能够有效地找出目标项目在大规模代码库中的代码来源信息,辅助软件维护人员理解和维护代码。     

以贵州为例看数字经济的商业模式选择

2017年两会政府工作报告明确提出要发展数字经济,作为西南数字化“龙头”的贵州正将发展数字经济作为本省的战略选择.贵州省近期陆续颁布了《贵州省数字经济发展规划》、《关于推动数字经济加快发展的意见》等文件,为贵州发展数字经济提供了方向性指引. 数字经济需要通过部署重点工程以具体推进,贵州数字经济发展规划制定了六大重点工程,涉及投资额超百亿元人民币.政府自有资金有限,中央政府又明确要求控制地方政府的负债率,因而增加投资渠道、引进第三方投资发展数字经济尤为重要.本文对数字经济重点工程商业模式进行分析,以促进本省数字经济更好更快的发展.     

使用程序聚类技术的模块重构风险分析方法

随着软件系统的演化,其模块化结构会逐渐退化。软件重构是调整系统结构的重要手段,但哪些模块最需要重构却难以预测。提出了一种基于程序聚类技术的模块重构风险分析方法,该方法通过对目标系统进行结构聚类和语义聚类获得其参考模块化结构,然后比较现实模块化结构与参考模块化结构之间的差异,对程序模块的设计质量进行评价,识别出系统中重构风险较高的模块。实验以三个开源软件的演化历史作为研究对象,与传统的模块化度量方法进行了比较,结果表明采用所提方法获得的预测结果与实际重构活动有较好的吻合度,从而验证了该方法的有效性。     

借助现代教育媒体发掘学生思维潜能

语文教学的一个重要目标是培养学生的语文能力,而学生的语文能力又与其思维能力密切联系,二者构成一个开放的动态系统。随着现代教育技术的普及,现代教育媒体在语文教学中的运用已相当广泛,恰当地使用现代教育媒体,加强学生语文思维潜能的开发,不仅能有效提高学生的语文能力,而且有利于学生潜能的发展。     

普通爆破方法用于光爆粗探

普通爆破方法用于光爆粗探吴毅（金河磷矿）标准光面爆破其理论建立在光爆孔同时起爆的基础上，故要求采用特制光爆炸药或光爆药卷；以及采用高爆速工业导爆索或高精度微差雷管等特殊爆破器材进行爆破作业。这对于确保理想外观质量无疑是必要的，但却使爆破工艺复杂化，爆...     

面向E-learning系统的可定制多元化学生评价机制研究

E-learning系统在现代化教学方法中发挥着重要的教学辅助作用,而客观有效的学生评价机制是E-learning系统的重要组成部分。现有的评价方法多以单一的文化课成绩为中心分别记录和分析学生的单科成绩,因而不能记录和跟踪学生日常学习过程中不同方面的成绩和表现,并给出客观综合评价。针对一个实际的E-learning系统,提出一个基于PROMETHEE的多元化可定制学生评价方法。首先建立系统化的基本学生评价指标体系,从而在学生的日常学习和对E-learning系统的使用过程中根据这些指标收集和跟踪学生的学习进程和效果;为了提高所收集数据的准确性和可信度,随后给出一套用于修正原始数据的方法;最后,基于PROMETHEE实现对学生的多元化综合评价。通过具体的算例验证了方法的有效性。     

自主学习任务的导航和自动创建方法研究

网络环境下自主学习是基于计算机网络的自主学习。学习要素由原来基于课堂教学的学习者、内容、技术、教师而重组为学习者、资源、网络学习环境、教师。基本要素的变化使学习支持服务系统的范围更加宽泛。基于此,所谓网络环境下的自主学习是指学习者利用计算机网络提供的学习支持服务系统,根据教师设计的教学要求,自主性地选择学习时间、确定学习目标和学习内容、通过可选择的交互方式主动探究学习过程,实现有意义知识建构的学习方式。为了促进教师在教学过程中的经验交流,增强学习任务的复用,在自主学习系统中添加了知识点体系的概念,并且基于此概念,针对学生的个性化情况,设计了以学习评价为依据的导航算法。系统中还加入了由系统自动生成的学习任务,能够根据学生对知识点的掌握程度,智慧地从题库中抽取题目,自动化地生成任务。     

一种基于不平衡样本集的摩托车识别算法

提出了一种基于HSV(Hue-Saturation-Value)空间的Haar小波特征和多SVM(Support Vector Machine)分类器的摩托车识别算法,以解决因样本比例不平衡所导致的对摩托车识别性能差的问题.首先在HSV颜色空间基于无符号小波系数构造特征提取算法,然后对训练数据应用所提出的样本重构方法得到若干训练子集,基于各个训练子集训练相应的SVM分类器,识别时将各SVM的输出结果进行融合即可得到最终识别结果.实验结果表明:该方法识别性能高,鲁棒性好,对于受数据的不平衡性严重影响的对象识别具有较好的应用和推广价值.     

采用构件组装技术协同开发Web应用的方法

在云计算环境下,引入网络化的协同开发机制,能优化Web应用的开发过程,缩短开发周期,提高Web应用的开发效率。提出了一种采用构件组装技术协同开发Web应用的方法。在该方法中,Web应用的功能或流程活动将以构件为单位进行划分。划分出的构件可以进一步地拆分成多个子构件,并分别以开发任务的形式发出。开发者可以接受任务,并在构件开发模板和自动生成的代码框架下进行开发。开发出的构件会被统一回收,并组装成对应于原功能或者原业务流程活动的构件。为了验证方法的可行性和有效性,实现了一个基于协同开发Web应用的构件组装工具,以及用于自动生成代码框架的离线开发工具。