摘要：为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信息进行代表词对概率计算的策略,通过在采样过程中计算代表词对矩阵,提高代表词对在当前主题的权重,降低噪声词对服务描述文档主题获取的干扰.利用词向量筛选待训练的词对集合,减少共现意义低的词对组合,解决词对主题模型耗时较长的问题.使用优化的密度峰值聚类算法对经BTM-VN训练后的服务主题分布矩阵进行聚类.实验结果表明,基于BTM-VN的服务聚类方法在3种聚类评价指标上的表现均优于传统的服务聚类算法.

摘要：针对现有服务推荐方法中高阶服务特征提取不够充分的问题,提出基于超图卷积神经网络的多行为感知服务推荐方法(MBSRHGNN).该方法根据服务交互类型和服务组合信息构建多重超图,基于谱分解理论和多重超图的功能结构特性以设计双通道超图卷积网络.利用切比雪夫多项式近似超图卷积核来降低计算复杂度;在超图卷积过程中,结合多行为推荐方法和自注意力机制度量多行为交互之间的重要性差异,提出HG-DiffPool超图池化方法来降低特征维度;通过融合服务嵌入向量和超图信号,学习不同服务的推荐概率分布;爬取真实服务数据,构造不同稀疏度的数据集进行实验.实验结果表明,所提的MBSRHGNN服务推荐方法能够适应数据高度稀疏的推荐场景,并且在推荐精确度和相关性上的表现优于现有基线方法.

摘要：为解决传统自动扶梯在运行过程中无法实时监控分析、管理维护只停留在扶梯设备一方、缺乏对乘客危险行为监测等问题,提出基于数字孪生的自动扶梯乘客行为监测方法。构建自动扶梯的数字孪生体,设计可视化界面映射扶梯运行状态及乘客行为数据。通过乘客视频监控,使用改进的OpenPose姿态识别算法来获取人体关键点数据。对姿态识别进行分类,完成对虚拟人物的实时映射,实现对潜在危险的快速预警和跌倒行为的急停控制。实验表明:该方法具有实时性高、识别准确和交互性强的特点,可利用数字孪生的优势,在数字空间中模拟乘客行为来增强数据,有效帮助管理人员及时处理险情,保护乘客生命财产安全。

摘要：应用逆变技术的传统有源滤波器需要采用电解电容器组进行储能,具有体积大、价格高且可靠性低等缺点。针对这一问题,文中研究了一种无需直流储能单元的单相交交型有源滤波器。介绍了基于偶次谐波调制技术的无功和谐波综合补偿原理,采用傅里叶级数法和数据拟合方法得到了占空比中各偶次调制项与补偿电流中各奇次分量之间的频率、数量对应关系。针对偶次调制波耦合控制的问题,提出了一种解耦调制策略,使得系统补偿精度和稳定性提高,设计了单相综合补偿方案,仿真和实验结果验证了理论分析的正确性和所提方案的可行性。

摘要：为解决产品形态仿生设计中目标域与源域匹配与融合的问题,从工业设计和计算机图形学出发,探索性地提出基于形态匹配的产品仿生设计融合方法。将能表现生物特点的正面、侧面、背面和其他图片进行轮廓化处理,构建生物轮廓数据集;对给定的目标域产品轮廓,使用形状上下文匹配法计算其与生物轮廓数据集中所有生物轮廓之间的形状距离,找到和目标域产品相匹配的源域生物;对匹配好的目标域产品和源域生物进行特征点一一对应标注,使用图像变形技术产生仿生程度不同的仿生产品,实现目标域与源域的仿生融合。该方法能够有效地进行产品与生物的仿生匹配和仿生融合,为设计师提供设计参考和快速生成工具。

摘要：以软件产品族为背景,以改善软件开发的效率和效果为目标,对面向软件产品族的软件开发与定制过程进行了研究;提出一种根据基于功能需求的功能相关性量化准则,根据软件系统功能元之间的相关程度从不相关到紧密依次分为5个等级,依次定义量化值为:0.1,0.3,0.5,0.7和0.9,进而对功能元两两之间的相关性根据功能相关性量化准则构建相关性矩阵,并运用聚类算法获得构件划分结果,实现构件提取;并分析了软件产品族构件化集成配置机制,提出了基于功能构件-业务构件映射机制的框架结构;最后结合证书管理信息系统进行实例分析.

摘要：现有的服务聚类方法主要关注服务功能属性或QoS属性,而没有考虑服务在网络中的社交属性,随着服务数量的急速增长,其面临着服务发现效率低等问题。为此,提出一种面向全局社交服务网(GSSN)的Web服务聚类方法。该方法将孤立的服务联结为一种全局社交服务网络,以挖掘服务间的社交相似度。首先,综合REST与SOAP服务,从服务描述信息、领域标签、QoS信息等层面对服务进行相似度计算。其次,结合服务在网络中的社交属性,利用GSSN算法对相似度计算结果进行聚类处理,以提高服务的发现效率。最后,对全局社交服务网进行可视化实现,以展现各服务在全局环境下的服务社交关系,并设计实验用于对提出的方法进行验证。

摘要：在传统推送中,多源异构数据的推送面临时效性不强、安全性不高、数据难以重用等问题。针对多源异构数据的特征,综合移动互联网的安全性和隐私性等特点,提出了一种多维决策云推送模型来计算分布式环境中多源异构数据的特征值和特征向量,以快速分离数据源中的同构数据和异构数据;并基于此模型设计了云推送平台,其利用云推送技术来实现同构数据和异构数据的自动分离和高效推送。根据云推送平台在实验环境中的运行情况及相关指标分析,说明该平台适用于多源异构数据的推送,是一种高效可行的推送方式。

摘要：在研究Agent理论的基础上,提出软件系统的智能性、灵活性主要表现在软件系统能够感知环境与需求的变化,根据变化来对自身业务流程做出相应的调整。重点在于结合反射技术,通过动态配置器的参与作为决策依据进行研究,建立基于反射机制的多Agent数据交互配置模型,在现有的多Agent合作和协调机制下,该模型为开放、异构、动态环境下多Agent数据交互提供灵活、自适应的解决方案,并将该模型应用于实际系统的设计中。

摘要：控制和管理软件产品族变化性对提高软件复用性、满足用户多变需求具有重要意义.提出一种管理导向的软件产品族变化性建模(Management-oriented variability modeling,MOVM)方法,该方法以变化性管理为指导,贯穿于整个软件产品族变化性生命周期以及反馈演化过程,对各阶段设计相应的策略以支持变化性建模,并提出了核心资产配置框架服务于软件产品开发,迭变元素驱动家族模型的演化进程,克服了传统方法未关注模型演化的缺陷.最后,结合一个应用实例说明了MOVM方法的可行性和有效性.