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软件学报 2007年第04期杂志 文档列表

软件学报杂志系统软件与软件工程

软件成本估算方法及应用775-795

摘要：软件成本估算从20世纪60年展至今，在软件开发过程中一直扮演着重要角色．按照基于算法模型的方法、非基于算法模型的方法以及组合方法的分类方式，全面回顾、分析了软件成本估算的各种代表性方法．也归纳讨论了与成本估算强相关的软件规模度量问题．在此基础上，进一步研究了软件成本估算方法的评价标准，并给出了一个应用实例及其分析．最后，从估算模型、估算演进、估算应用、估算内容、工具支持和人为因素6个方面，指出了软件成本估算方法下一步的主要发展趋势．

第24届全国数据库学术会议（NDBC2007）征文通知795-795

基于模式分析的特征交互检测796-807

摘要：旨在提出一种基于模式分析的特征交互检测方法，其基本思想在于从已知的交互中提取具有共性的冲突模式，并以之检测新的特征交互．该方法使用一组谓词公式描述交互发生的条件，使用Java语言对系统建模，借助于一个外部工具，系统模型可以遍历所有的运行场景．在模型运行期间，所有特征的行为将被收集和分析，一旦发现某个交互的条件得到满足，即产生冲突报告．该方法被用于一个E-mail系统的分析．实验结果显示，在处理了超过100万个运行场景后，该方法能够有效地检测出已知和未知的特征交互．

错误流模型：硬件故障的软件传播建模与分析808-820

摘要：无论是可靠性工程还是软件可靠性中的可靠性模型，都难以描述硬件故障在程序中的传播问题．首先建立了计算数据流模型，并以无穷存储机器的指令集为例，说明可以为任意程序建立计算数据流图．在计算数据流模型的基础上，进一步建立了错误流模型．把计算过程中的错误分成物理错误和传播错误两种，通过分析这两种错误的本质和传播规律，给出了6条有关错误传播的规则和2条独立定律．根据这些规则和定律，能够计算出在程序运行过程中，任意时刻在任意位置上出现错误的概率．最后以一个简单的无穷存储机器程序为例，简要地展示了错误流模型描述硬件故障在程序中传播的能力．

一种基于测试需求约简的测试用例集优化方法821-831

摘要：测试用例集优化的目标是用尽可能少的测试用例充分满足给定的测试目标．针对给定的测试目标，获得精简的测试需求集有助于提高测试用例集优化的效率和效果．从测试需求约简的角度考虑测试用例集优化，首先给出可以精确描述测试需求间相互关系的测试需求约简模型；基于此模型，提出一种测试需求约简方法，可以获得精简测试需求集，作为测试用例集生成和约简的基础，从而实现测试用例集优化．实验结果表明，测试需求约简有助于获得规模较小的测试用例集，实现系统、科学、有效的测试．

一种基于异常传播分析的依赖性分析方法832-841

摘要：在分析异常处理结构对程序依赖性分析影响的基础上，对传统的控制流图进行改进，提出了一种新的能够描述包括异常处理结构在内的函数内和函数间的C＋＋程序的依赖性分析模型，并给出了相应的构造算法．该方法既克服了因忽略异常处理结构对程序依赖性的影响而造成分析结果不准确的不足，又有助于实现基于异常传播的程序依赖性分析的自动处理．最后，对这种依赖性分析方法在程序切片中的应用作了进一步的探讨．

软件学报杂志模式识别与人工智能

多速度函数水平集算法及在医学分割中的应用842-849

摘要：以往的水平集算法都只有一个单一的速度函数，在零水平集的演化过程中，能量函数最小化是一个很复杂的过程，而单一的速度函数存在很多问题．在此基础上，根据不同分割区域属性的异同，提出了一种具有多个速度函数的多水平集分割算法：以不同的待分割区域构造多个不同的水平集函数，相应地构造多个不同的速度函数．多个零水平集同时演化，相互作用，以达到分割的目的．该方法不但提高了分割的精度，而且能够很好地解决单一速度函数水平集算法难以处理的边界缺口问题．将此算法应用于医学MRI和CT的图像分割，得到了很好的分割结果．

基于免疫克隆选择的块匹配运动估计850-860

摘要：运动估计是视频压缩编码中的关键技术．从运动矢量的特点出发，采用搜索点预测、Gray码编码以及有效的迭代终止准则等策略，提出了基于免疫克隆选择的块匹配运动估计．该方法将块匹配运动估计问题的性质与免疫克隆选择算法所具有的全局搜索特性、解的多样性和不易早熟的特点相融合，在能够获得接近全搜索方法所得到的平均峰值信噪比的前提下，使得平均搜索点数大为降低．仿真实验结果表明，在大多数序列上，该算法都比已有的快速搜索算法具有更高的性能和更少的平均搜索点数．同时，该算法适用面广,对大运动和小运动序列都能得到较好的效果、

一种更简化而高效的粒子群优化算法861-868

摘要：针对基本粒子群优化（basic particle swarm optimization，简称bPSO）算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点，采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进，提出了简化粒子群优化（simple particle swarm optimization，简称sPSO）算法、带极值扰动粒子群优化（extremum disturbed particle swarm optimization，简称tPSO）算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化（extremum disturbed and simple particle swarm optimization，简称tsPSO）算法．sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程，仅由粒子位置控制进化过程，避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题．tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化．对几个经典测试函数进行实验的结果表明，sPSO能够极大地提高收敛速度和精度；tPSO能够有效摆脱局部极值点；以上两种策略相结合，tsPSO以更小的种群数和进化世代数获得了非常好的优化效果，从而使得PSO算法更加实用化．

一种更具拓扑稳定性的ISOMAP算法869-877

摘要：ISOMAP算法能否被成功运用，很大程度上依赖于邻域大小的选取是否合适．然而，如何有效地选取合适的邻域大小，目前还是一个尚未解决的难题．根据“短路”边会途经相对的低密度区域这一特点，能够有效删除邻域图中可能存在的“短路”边，提出了P-ISOMAP（pruned—ISOMAP）算法，这极大地削弱了ISOMAP算法对邻域大小的依赖程度，从而使其更具拓扑稳定性．由于避免了邻域大小难以有效选取的问题，P-ISOMAP算法能够更容易地对数据进行可视化．实验结果很好地验证了该算法的有效性．

2007中国计算机大会征文通知877-877

基于邻接空间的鲁棒语音识别方法878-883

摘要：提出了一种基于邻接空间模型的鲁棒语音识别方法，解决测试集和训练集差别导致的识别正确率过低的问题．在以声学模型为中心的邻接空间中计算贝叶斯预测概率密度值，作为观察概率输出分值进行识别．实验表明，相对于传统语音识别方法，鲁棒识别方法在保证干净测试集的识别率没有很大下降的前提下，对含噪测试集的识别率获得了较大的提高．

软件学报杂志数据库技术

一种有效的挖掘数据流近似频繁项算法884-892

摘要：数据流频繁项是指在数据流中出现频率超出指定阈值的数据项．查找数据流频繁项在网络故障监测、流数据分析以及流数据挖掘等多个领域有着广泛的应用．在数据流模型下，算法只能一遍扫描数据，并且可用的存储空间远远小于数据流的规模，因此，挖掘出所有准确的数据流频繁项通常是不可能的．提出一种新的挖掘数据流近似频繁项的算法．该算法的空间复杂性为O（ε^-1），每个数据项的平均处理时间为D（1），输出结果的频率误差界限为ε（1-s＋ε）N,在目前已有的同类算法中均为最优。

针对XML流数据的复杂Twig Pattern查询处理893-904

摘要：XML流数据处理在研究领域引起了研究者的广泛兴趣．针对XML流数据的、具有嵌套AND／OR谓词的复杂Twig Pattern查询处理，提出一种新方法．为了提高查询处理性能，将所有Twig Pattern合并为一个共享前缀的查询树，其中，AND／OR谓词被表示为单独的抽象语法树，因而能够以文档顺序、单遍地处理复杂Twig Pattern的匹配，并避免了YFilter中对嵌套谓词进行后置处理所产生的中间结果．实验结果表明，该方法能够有效改善Twig Pattern的处理性能，尤其是在处理犬文档的情况下．基于已有的研究工作，讨论如何利用DTD（document type definition）的结构和约束信息优化Twig Pattern，即这种优化是在系统运行前进行的预处理．

基于滑动窗口的进化数据流聚类905-918

摘要：提出了纳伪（false positive）和拒真（false negative）两种聚类特征指数直方图分别来支持纳伪误差和拒真误差窗口的聚类分析；然后，提出一种基于滑动窗口的数据流聚类方法．该方法在占用窗口大小的次线性内存空间前提下，及时保存最近数据记录的分布状况，从而实现对滑动窗口内的数据进行聚类．此外，它还可被扩展用于N-n窗口（滑动窗口的扩展模型）的数据聚类．实验采用KDD-CUP’99和KDD-CUP’98真实数据集以及变换高斯分布的人工数据集构造进化数据流．理论分析和实验结果表明，该方法具有良好的聚类质量、较小的内存开销和快速的数据处理能力．

XML信息检索中最小子树根节点问题的分层算法919-932

摘要：最小子树根节点问题（smallest lowest commonancestor,简称SLCA）是实现XML信息检索研究中关键字查询的一个基本问题，其主旨就是求解所有包含给定关键字的紧致子树的根节点．XU等人给出了3种算法一基于索引的搜索算法（indexed lookup eager,简称ILE）、基于堆栈的算法以及基于扫描的算法（scan eagcr，简称SE），并通过实验证明ILE算法具有最好的表现．与基于B＋树索引结构的ILE算法不同，所给出的新算法，称为LISA（1ayrered intersection scan algorithm）方法．该方法基于SLCA节点按“层”分布的规律，采取了逐层求解SLCA节点的思路，即在获取了包含关键字的节点的Dewey码集合后，通过计算对应于不同关键字、不同层次的Dewey码前缀集合的交集，可以得到对应不同层的SLCA节点与ILE相比，LISA除了只需对应于关键字的节点集合信息以外，不再需要其他复杂的辅助数据结构——全部的信息只是对应不同关键字的Dewey码集合以及排序操作．同时，给出了两种实际的算法：LISAⅠ和LISAⅡ，二者的区别在于是否采用Dewey编码到整数的转换．其中，LISAⅡ更具有满意的性能．

高维类别属性数据流离群点快速检测算法933-942

摘要：提出类别属性数据流数据离群度量——加权频繁模式离群因子（weighted frequent pattern outlier factor,简称WFPOF），并在此基础上给出一种快速数据流离群点检测算法FODFP-Stream（fast outlier detection for high dimensional categorical data streams based on frequent pattern）．该算法通过动态发现和维护频繁模式来计算离群度，能够有效地处理高维类别属性数据流，并可进一步扩展到数值属性和混合属性数据流．对仿真数据集和真实数据集的实验检测均验证该算法具有良好的适用性和有效性．

2007年全国开放式分布与并行计算学术年会征文通知942-942