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基于敏捷化统一过程需求建模的研究及实践 被引量：4
1
作者 段隆振 王凤斌 +1 位作者 甘晟科 黄水源 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第10期256-259,共4页
敏捷建模(AM)是适应需求变化、提高软件开发效率的新型建模思想,而RUP是Rational公司提出的一个通用的软件开发过程框架。本文分析了当前RUP实践的缺点及敏捷建模实践特点,在此基础上总结了敏捷化统一过程(AM-RUP),并提出了一种AM-RUP... 敏捷建模(AM)是适应需求变化、提高软件开发效率的新型建模思想,而RUP是Rational公司提出的一个通用的软件开发过程框架。本文分析了当前RUP实践的缺点及敏捷建模实践特点,在此基础上总结了敏捷化统一过程(AM-RUP),并提出了一种AM-RUP的需求建模过程——“总体概要需求获取,按需求优先级进行计划,小增量迭代式简单需求建模”。以社会保险系统的开发为背景,探索了基于AM-RUP的需求建模过程及技术。 展开更多
关键词 软件工程 RUP 敏捷建模 需求建模
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一种描述RBAC角色层次关系和互斥关系的模型及实现 被引量：4
2
作者 段隆振 文锋 +1 位作者 黄水源 冯豫华 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2006年第6期601-604,共4页
RBAC角色访问控制逐渐被软件业所认同,在概述了目前的RBAC模型的特点后,对其角色的继承关系和互斥关系进行了讨论,并提出了一种逻辑模型和实现方法,最后给出了一个实例。
关键词 RBAC 角色层次 角色互斥
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基于双Kohonen神经网络的Web用户访问模式挖掘算法 被引量：4
3
作者 段隆振 朱敏 王靓明 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期95-98,共4页
本文根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,运用双Kohonen神经网络组合成新的自组织训练挖掘模型,先使用粗调整训练,加快模型学习速度,紧接着使用微调整训练,提高模型学习精度。实验结果表明,本文提出的双Kohonen神经网... 本文根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,运用双Kohonen神经网络组合成新的自组织训练挖掘模型,先使用粗调整训练,加快模型学习速度,紧接着使用微调整训练,提高模型学习精度。实验结果表明,本文提出的双Kohonen神经网络挖掘模型,相对于标准Kohonen神经网络在训练速度和收敛效果上都有一定程度的提高,改善了聚类效果,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 WEB数据挖掘 用户访问模式 KOHONEN神经网络 学习率 邻域
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ORACLE的回退段管理研究 被引量：2
4
作者 段隆振 秦澎涛 晏花香 《计算机应用》 CSCD 1997年第1期25-27,共3页
本文研究了ＯＲＡＣＬＥ的回退段管理机制，提出了为数据库规划回退段的思想和方法。遵照本文提出的方法创建回退段，可以部份避免由于回退段的不合理造成的空间浪费、Ｉ／Ｏ竞争、性能低下。
关键词 ORACLE 数据库 回退段 事务
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基于量子计算的粗糙集核属性求解算法 被引量：1
5
作者 段隆振 谢旭明 +1 位作者 邱桃荣 杨舒晴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1753-1758,共6页
粗糙集的核属性求解问题在经典计算中是一个NP问题.现有的方法中最优的时间复杂度也需要O(|C||U|)(U为论域、C为属性列数).由于量子计算的并行性特点,本文致力于采用量子计算的方法来求解粗糙集的核属性,拟提出了一种基于量子计算的粗... 粗糙集的核属性求解问题在经典计算中是一个NP问题.现有的方法中最优的时间复杂度也需要O(|C||U|)(U为论域、C为属性列数).由于量子计算的并行性特点,本文致力于采用量子计算的方法来求解粗糙集的核属性,拟提出了一种基于量子计算的粗糙集核属性求解算法.经过仿真实验,在任何情况下,该算法都能以1的总概率得到目标分量;且通过理论分析证明了算法的时间复杂度不会高于O(|π/2arcsin√M/C+1||U|). 展开更多
关键词 量子计算 粗糙集 核属性 算法设计
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FLASH类库loadVars功能扩充及其在富媒体中的运用 被引量：3
6
作者 段隆振 姚磊岳 +1 位作者 黄水源 林逸云 《微计算机信息》 北大核心 2006年第07X期303-306,共4页
FLASH与数据库结合创建新理念软件-RIA已经成为目前软件行业的趋势,但遗憾的是:FLASH中提供的与数据库结合的类loadVars并不能完美的完成数据库数据的交换。本文详细阐述了如何扩充loadVars类及对其进行改进,并将其运用到实践当中。
关键词 FLASH.Action Script.数据库交换.XML.loadVars类
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一种基于用户兴趣度模型的Web路径挖掘算法 被引量：2
7
作者 段隆振 秦磊 黄龙军 《微计算机信息》 北大核心 2007年第18期172-173,144,共3页
针对目前在挖掘用户访问行为方面存在的准确性不高的问题,本文提出了一种用户兴趣度模型。并基于这个模型设计了一个web访问路径挖掘算法,用来更准确地挖掘用户的访问模式,实现网站的个性化服务。
关键词 数据挖掘 WEB挖掘 Web用户兴趣度
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基于MapFile的HDFS小文件存取优化 被引量：1
8
作者 段隆振 洪新利 邱桃荣 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2017年第2期175-178,共4页
分布式文件系统(HDFS)存取大文件有很好的性能,但存取海量小文件时效率很差。鉴于此,提出一种小文件存取优化策略。存储小文件时,客户端将它们按类型和访问权限分类合并成MapFile,合并后的大文件交给HDFS处理。读取小文件时,引入由Nexis... 分布式文件系统(HDFS)存取大文件有很好的性能,但存取海量小文件时效率很差。鉴于此,提出一种小文件存取优化策略。存储小文件时,客户端将它们按类型和访问权限分类合并成MapFile,合并后的大文件交给HDFS处理。读取小文件时,引入由Nexist文件缓冲区域、一级缓存和二级缓存组成的缓存模块。实验表明,该策略能有效降低存取海量小文件时主节点中内存的消耗,同时减少了小文件的存取时间,极大提高存取的性能。 展开更多
关键词 分布式文件系统 海量小文件 MapFile 缓存 存取优化
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一种用于信息聚集的抽象Web挖掘模型
9
作者 段隆振 秦磊 +1 位作者 张锋 冯豫华 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2007年第4期396-398,403,共4页
Web挖掘是指从Web数据资源中自动发现和提取信息,尽管标准的数据挖掘方法可能适用于Web挖掘,但对于大多数基于Web的信息处理过程有必要设计特定的算法。提出了一个用于提取隐藏在数据资源中的信息的抽象Web挖掘模型。
关键词 WEB智能 语义WEB WEB挖掘 信息聚集
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一种扩展的RBAC模型-GDTRBAC模型的设计
10
作者 段隆振 甘晟科 +1 位作者 王凤斌 黄水源 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2005年第6期622-623,627,共3页
在Sandhu等提出的RBAC96模型中RBAC3的基础上,针对其在机构自身组织结构的管理功能和动态授权方面的不足进行了改进,提出了一种扩展的模型RBAC-GDTRBAC,通过在该模型中引入组、用户授权、有状态任务等概念,增强了RBAC机构管理的能力,增... 在Sandhu等提出的RBAC96模型中RBAC3的基础上,针对其在机构自身组织结构的管理功能和动态授权方面的不足进行了改进,提出了一种扩展的模型RBAC-GDTRBAC,通过在该模型中引入组、用户授权、有状态任务等概念,增强了RBAC机构管理的能力,增加了对动态授权的支持并能够支持工作的时序要求。 展开更多
关键词 组 RBAC 任务 时序控制
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ORACLE数据库空闲碎片
11
作者 段隆振 林伟伟 黄水源 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2004年第2期201-204,共4页
讨论了ORACLE数据库空闲碎片的产生和对ORACLE系统性能的影响。在此基础上,提出了自由空间碎片索引计算机模型用于评估数据库获取自由空间的可能性,并利用程序对ORACLE表空间的空间使用情况进行映象输出,最后讨论了空闲区碎片的合并问题。
关键词 ORACLE 数据库 碎片 空闲区
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集散式热处理控制软件设计
12
作者 段隆振 江泽涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 1999年第9期96-97,共2页
阐述了集散式热处理系统的工作原理，介绍了用Delphi开发上位机集工业控制及管理的软件设计思想及软件结构，并对主要功能进行了说明。
关键词 热处理 工业控制 集散式 控制软件 设计
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ORACLE 7的链接行研究
13
作者 段隆振 江泽涛 《微计算机应用》 1999年第5期257-260,共4页
本文通过对ORACLE的链接行产生原因的分析,提出了检查、预防、消除链接行的若干方法。
关键词 链接行 数据库 ORACLE7
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C5.0算法的改进及应用 被引量：11
14
作者 罗丽娟 段隆振 +1 位作者 段文影 刘萍 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2017年第1期92-97,共6页
C5.0算法是一种直观、效率高的分类方法,但该算法存在信息增益率计算复杂、容易出现过拟合和决策树偏倚的问题。针对这些问题,通过公式的转换简化信息增益率的计算过程,在剪枝过程采用了损失矩阵和置信区间的结合进行剪枝判断,以及对建... C5.0算法是一种直观、效率高的分类方法,但该算法存在信息增益率计算复杂、容易出现过拟合和决策树偏倚的问题。针对这些问题,通过公式的转换简化信息增益率的计算过程,在剪枝过程采用了损失矩阵和置信区间的结合进行剪枝判断,以及对建立的多个模型的权重进行调整,提出了一种新的C5.0改进算法,并将其应用于信贷逾期预测上。使用借款人的历史还款数据进行实验,并与其他算法进行比较,结果表明:C5.0改进算法相比其他算法具有更高的准确率和效率。 展开更多
关键词 C5.0算法 信息增益率 置信区间 权重调整 信贷逾期
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一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法 被引量：11
15
作者 黄龙军 段隆振 章志明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第11期25-26,40,共3页
分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率,提出了一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘优化算法。本算法只需要扫描数据库一次,不产生候选项目集,也不使用逐层迭代的方法,大大提高了频繁项集的发现效率。
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 上三角项集矩阵
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UML面向对象建模在管理信息系统中的应用 被引量：31
16
作者 王凤斌 段隆振 +1 位作者 李向军 甘晟科 《计算机与现代化》 2005年第2期119-122,共4页
介绍了UML建模机制及从软件工程中的生命周期迭代法(RUP)所引出的以用例驱动的、体系架构为核心的迭代化建模思想,并以教材管理信息系统的开发为背景,探索了基于UML的管理信息系统建模及UML中多种模型图的使用方法和适用范围。
关键词 面向对象 UML 迭代法 RUP 管理信息系统
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一种具有自适应参数的基于密度加权的粗糙K-均值算法 被引量：5
17
作者 段文影 李向军 +1 位作者 邱桃荣 段隆振 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2012年第5期498-501,共4页
针对原始粗糙K-均值聚类算法采用固定权重和阈值的缺陷,提出一种改进的粗糙K-均值算法。改进的算法根据K-均值聚类算法的特点,在基于密度加权的K-means算法基础上,对固定经验权重和固定阈值这两种参数进行改进,提出了一种自适应参数方... 针对原始粗糙K-均值聚类算法采用固定权重和阈值的缺陷,提出一种改进的粗糙K-均值算法。改进的算法根据K-均值聚类算法的特点,在基于密度加权的K-means算法基础上,对固定经验权重和固定阈值这两种参数进行改进,提出了一种自适应参数方法。实验结果表明,该算法降低了迭代次数,聚类结果更为精确。 展开更多
关键词 自适应权重 密度 粗糙集 K-均值聚类算法
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决策树C4.5算法在数据挖掘中的分析及其应用 被引量：43
18
作者 李楠 段隆振 陈萌 《计算机与现代化》 2008年第12期160-163,共4页
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。分类器是数据挖掘的一种基本方法。本文对分类器的基本概念、C4.5算法、决策树的构建和剪枝进行了介绍,然后将C4.5算法应用于篮球比赛的技术统计分析中,通过对这... 决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。分类器是数据挖掘的一种基本方法。本文对分类器的基本概念、C4.5算法、决策树的构建和剪枝进行了介绍,然后将C4.5算法应用于篮球比赛的技术统计分析中,通过对这些数据分析从而得到一些较实用的预测胜负规则。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 篮球比赛 C4.5算法
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一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用 被引量：5
19
作者 刘飞荣 段隆振 +1 位作者 陈梅香 杨艳玲 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2010年第6期603-606,共4页
提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优... 提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优势进行网络优化,得到更优的聚类结果。该模型应用于用户兴趣模式挖掘,通过数据测试分析,证明其有效性。 展开更多
关键词 KOHONEN网络 模糊聚类 动态自组织映射 用户兴趣模式
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基于IA参数寻优组合核的SVM文本分类研究 被引量：6
20
作者 段文影 饶泓 +1 位作者 段隆振 马海亮 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2018年第3期289-292,共4页
支持向量机在解决非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,被广泛应用在文本分类领域。但是其核函数及其参数的选择对分类效果具有很大的影响,单一核函数难以很好地解决文本分类问题。因此,本文选取了三个常用的核函数进行两两组合... 支持向量机在解决非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,被广泛应用在文本分类领域。但是其核函数及其参数的选择对分类效果具有很大的影响,单一核函数难以很好地解决文本分类问题。因此,本文选取了三个常用的核函数进行两两组合,利用加权组合核的形式来弥补单核自身特点可能带来的缺点,然后利用人工免疫算法(Immune algorithm,IA)对组合核进行参数寻优,以提高文本分类效果。实验分析证明,此方法有效。 展开更多
关键词 支持向量机 文本分类 组合核 IA参数寻优
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