基于UML的生物实验室信息管理系统建模研究 被引量：4

1

作者 罗磊 曹顺良 +4 位作者 王超 吴坚 袁一 郭景康 王健 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第3期689-692,共4页

生命科学研究中的实验流程复杂、实验数据类型繁多。在系统分析生物实验室运作流程的基础上,用数据流图(DFD)描述了一个典型生物实验室的业务流程与数据流,给出了生物实验室信息管理系统的基本功能模块以及需要管理的数据流。以资源管... 生命科学研究中的实验流程复杂、实验数据类型繁多。在系统分析生物实验室运作流程的基础上,用数据流图(DFD)描述了一个典型生物实验室的业务流程与数据流,给出了生物实验室信息管理系统的基本功能模块以及需要管理的数据流。以资源管理模块为例,详细描述UML对生物实验室信息管理系统业务的建模过程。建模的结果方便了用户、需求分析人员与开发人员之间沟通,减轻了开发和管理的工作量,降低了软件开发的风险。 展开更多

关键词 统一建模语言 数据流图 需求分析 建模 实验室信息管理系统

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RE-OEM:一种半结构化生物数据的信息抽取模型 被引量：2

2

作者 曹顺良 刘杰 +2 位作者 王健 刘念祖 李亦学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第9期2647-2650,2654,共5页

在分析半结构化生物数据特点的基础上,提出了一种新的半结构化数据抽取模型RE-OEM。它将OEM数据模型和正则表达式有机地结合起来,不但能够灵活方便地表示各种数据结构,而且能够非常方便地进行模式匹配和数据的定位,为半结构化生物数据... 在分析半结构化生物数据特点的基础上,提出了一种新的半结构化数据抽取模型RE-OEM。它将OEM数据模型和正则表达式有机地结合起来,不但能够灵活方便地表示各种数据结构,而且能够非常方便地进行模式匹配和数据的定位,为半结构化生物数据的抽取打下坚实基础。 展开更多

关键词 半结构化 生物数据 抽取模型 OEM数据模型 正则表达式

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企业技术创新风险预警系统构建研究 被引量：7

3

作者 杨超 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2010年第17期113-115,共3页

在分析技术创新风险预警研究现状的基础上,针对预警系统研究的不足,提出了一种企业技术创新风险预警系统模型。并从模型功能组成、预警指标体系、风险评价方法以及对策推荐等角度出发,探讨了该系统的构建,为企业技术创新决策和风险管理... 在分析技术创新风险预警研究现状的基础上,针对预警系统研究的不足,提出了一种企业技术创新风险预警系统模型。并从模型功能组成、预警指标体系、风险评价方法以及对策推荐等角度出发,探讨了该系统的构建,为企业技术创新决策和风险管理提供了参考。 展开更多

关键词 技术创新 预警系统 预警指标 风险评价 对策推荐

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试析证券公司风险管理商务智能系统建设 被引量：1

4

作者 俞时权 胡翠华 《现代管理科学》 CSSCI 2008年第8期99-101,共3页

文章着眼于研究如何借助商务智能(BI)系统为风险管理技术方法的计算与形象化展现提供帮助。通过对我国证券公司风险管理的业务、技术问题分析,文章给出了风险管理技术方法的雷达网状图,提出了我国证券公司风险管理BI系统设计框架,并对... 文章着眼于研究如何借助商务智能(BI)系统为风险管理技术方法的计算与形象化展现提供帮助。通过对我国证券公司风险管理的业务、技术问题分析,文章给出了风险管理技术方法的雷达网状图,提出了我国证券公司风险管理BI系统设计框架,并对系统建设中数据格式的标准化、逻辑模型设计、自适应性等关键问题进行了探讨。 展开更多

关键词 证券公司 风险管理 商务智能 系统建设 自适应性

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立体二叉树及其应用 被引量：1

5

作者 刘念祖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第35期63-66,共4页

文章提出了立体二叉树的数据结构,对立体二叉树的基本概念和性质进行了讨论;对满立体二叉树结构的结点分布和结点编码之和问题进行了研究并给出了有关的公式;最后探讨了立体二叉树在分类中的应用,提出了立体堆的分类方法,并对它的算法... 文章提出了立体二叉树的数据结构,对立体二叉树的基本概念和性质进行了讨论;对满立体二叉树结构的结点分布和结点编码之和问题进行了研究并给出了有关的公式;最后探讨了立体二叉树在分类中的应用,提出了立体堆的分类方法,并对它的算法实现进行设计与分析,得出了立体堆分类方法在最坏情况下的时间复杂性,从而减少了堆分类方法的时间复杂性的常数因子。 展开更多

关键词 立体二叉树 数据结构 满结构编码 立体堆 分类

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基于Web服务的会计网格研究与实现

6

作者 刘念祖 王小玲 毛鸿燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第4期852-854,共3页

针对目前网络会计中存在的多标准并存、信息交流困难、缺乏高端智能财务支持等问题,提出了一个基于Web服务模式的会计网格体系架构,并给出了基于SOA架构实现的技术细节。该架构能够实现对企业内部异构数据的集成,方便灵活地加入智能财... 针对目前网络会计中存在的多标准并存、信息交流困难、缺乏高端智能财务支持等问题,提出了一个基于Web服务模式的会计网格体系架构,并给出了基于SOA架构实现的技术细节。该架构能够实现对企业内部异构数据的集成,方便灵活地加入智能财务分析服务,充分挖掘网格潜力,提高了企业竞争力。 展开更多

关键词 会计网格 WEB服务 异构数据集成 智能财务分析 面向服务架构

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基于能力优化机制的网格分组通信模型

7

作者 那丽春 陈庆奎 席与亨 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第8期17-18,144,共3页

在由多计算机集群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通信冲突问题,在GCA[6]模型的基础上,提出了一个基于能力优化机制的分组通信模型OGCM(Optim izing G roup Commun ication Model)。实践表明,该模型有效地解决了数... 在由多计算机集群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通信冲突问题,在GCA[6]模型的基础上,提出了一个基于能力优化机制的分组通信模型OGCM(Optim izing G roup Commun ication Model)。实践表明,该模型有效地解决了数据密集型网格环境下通信峰值所造成的并行计算效率低下的问题。该模型适合于基于网格的数据密集型并行计算。 展开更多

关键词 数据网格 分组通信 冲突 完全图通信

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面向多机群网格的通信模型

8

作者 陈庆奎 那丽春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第27期103-105,120,共4页

在由多计算机机群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通信冲突问题,提出了一个基于能力优化机制的通信模型;给出了由多机群组成的数据密集型网格数据节点(DGDN)等形式化定义。利用计算节点通信能力、机群网络通信能力... 在由多计算机机群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通信冲突问题,提出了一个基于能力优化机制的通信模型;给出了由多机群组成的数据密集型网格数据节点(DGDN)等形式化定义。利用计算节点通信能力、机群网络通信能力、主被动队列和分组优化策略、反向流压控制机制,研究了单个机群内的通信模型,并描述了网格上的通信模型。理论分析和实践表明,该模型有效地解决了数据密集型网格环境下通信峰值所造成的并行计算效率低下的问题。该模型适合于基于网格的数据密集型并行计算。 展开更多

关键词 数据网格 分组通信 冲突 完全图通信

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基于二维滑动窗口的数据网格通信模型

9

作者 陈庆奎 那丽春 曲春雷 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期76-82,共7页

在由多计算机集群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通信冲突问题,提出了一个基于二维滑动窗口机制的通信模型。给出了由多计算机机群构成的数据密集型网格数据节点DGDN(data-intensivegriddatanode)、完全图通信和二... 在由多计算机集群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通信冲突问题,提出了一个基于二维滑动窗口机制的通信模型。给出了由多计算机机群构成的数据密集型网格数据节点DGDN(data-intensivegriddatanode)、完全图通信和二维滑动窗口等一系列形式化定义;利用计算节点和网络的通信能力,研究了二维滑动窗口机制,描述了单个机群内的完全图通信算法CA2DSW(communicationalgorithmbased2D-sliderwindow)以及双机群内的计算机之间的完全图通信算法CADC(communicationalgorithmindoublecluster)。基于网络距离机制、CA2DSW和CADC,设计了DGDN上的通信模型CMDGDN。理论分析和实验结果表明,该模型有效地解决了数据网格环境下通信峰值所造成的并行计算效率低下的问题。该模型适合于基于网格的数据密集型并行计算。 展开更多

关键词 数据密集网格 完全图通信 峰值通信 二维滑动窗口

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基于贝叶斯网络理论的TAN分类器无向依赖扩展 被引量：3

10

作者 王双成 张邦佐 +1 位作者 王辉 苑森淼 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第1期42-45,共4页

基于贝叶斯网络理论 ,对 TAN分类器进行无向网络依赖扩展 ,把属性变量之间的树结构扩展成可分解马尔科夫网络 ,使经过依赖扩展得到的分类器能够充分利用属性变量之间的依赖信息 ,提高分类能力 ,并能够通过调节阈值大小避免过度拟合 .

关键词 TAN分类器 可分解马尔科夫网络 贝叶斯网络 0-1损失率 最大完全子图

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用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习 被引量：6

11

作者 王双成 李小琳 侯彩虹 《智能系统学报》 2007年第6期82-89,共8页

目前主要结合扩展的熵离散化方法和打分-搜索方法进行混合贝叶斯网络结构学习,算法效率和可靠性低,而且易于陷入局部最优结构.针对问题建立了一种新的混合贝叶斯网络结构迭代学习方法.在迭代中,基于父结点结构和Gibbs sampling进行混合... 目前主要结合扩展的熵离散化方法和打分-搜索方法进行混合贝叶斯网络结构学习,算法效率和可靠性低,而且易于陷入局部最优结构.针对问题建立了一种新的混合贝叶斯网络结构迭代学习方法.在迭代中,基于父结点结构和Gibbs sampling进行混合数据聚类,实现对连续变量的离散化,再结合贝叶斯网络结构优化调整,使贝叶斯网络结构序列逐渐趋于稳定,可避免使用扩展的熵离散化和打分-搜索所带来的主要问题. 展开更多

关键词 因果分析 混合贝叶斯网络 最大似然树 GIBBS抽样

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基于因果语义定向的贝叶斯网络结构学习 被引量：3

12

作者 王双成 张明 陈乃激 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期29-31,共3页

基于变量之间基本依赖关系、基本结构、d-separation标准、依赖分析思想和混合定向策略,给出了一种有效实用的贝叶斯网络结构学习方法,不需要结点有序,并能避免打分-搜索方法存在的指数复杂性,以及现有依赖分析方法的大量高维条件概率... 基于变量之间基本依赖关系、基本结构、d-separation标准、依赖分析思想和混合定向策略,给出了一种有效实用的贝叶斯网络结构学习方法,不需要结点有序,并能避免打分-搜索方法存在的指数复杂性,以及现有依赖分析方法的大量高维条件概率计算等问题。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 结构学习 依赖分析 因果语义 碰撞识别

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用于操作风险分析的小样本贝叶斯网络结构学习 被引量：7

13

作者 王双成 刘喜华 张丕强 《系统管理学报》 北大核心 2008年第4期448-454,共7页

现有的贝叶斯网络结构学习方法需要大量可靠例子进行复杂的运算,具有低效率和可靠性,而在操作风险管理方面积累大量可靠的例子非常困难。针对问题和实际需求,基于变量之间基本依赖关系、结点之间基本结构、d-separation标准和依赖分析... 现有的贝叶斯网络结构学习方法需要大量可靠例子进行复杂的运算,具有低效率和可靠性,而在操作风险管理方面积累大量可靠的例子非常困难。针对问题和实际需求,基于变量之间基本依赖关系、结点之间基本结构、d-separation标准和依赖分析方法进行小样本贝叶斯网络结构学习,分别使用模拟和真实数据进行了实验和分析,结果显示,该方法能够有效地进行小样本数据的贝叶斯网络结构学习。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 小样本数据 结构学习 操作风险

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马尔科夫网络中的隐藏变量学习 被引量：3

14

作者 王辉 王双成 张剑飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第3期348-351,共4页

马尔科夫网络中的隐藏变量学习是一个重要而困难的研究课题.关于隐藏变量需要解决三个问题,它们是隐藏变量的位置,维数和取值,局部结构.根据马尔科夫网络中的Clique确定隐藏变量的位置;然后基于依赖结构和Gibbssampling确定隐藏变量的... 马尔科夫网络中的隐藏变量学习是一个重要而困难的研究课题.关于隐藏变量需要解决三个问题,它们是隐藏变量的位置,维数和取值,局部结构.根据马尔科夫网络中的Clique确定隐藏变量的位置;然后基于依赖结构和Gibbssampling确定隐藏变量的取值和维数;最后利用MDL标准进行局部打分确定局部结构.试验结果表明,该方法能够有效地进行马尔科夫网络的隐藏变量学习. 展开更多

关键词 马尔科夫网络 隐藏变量 GIBBS抽样 MDL标准

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用于离散变量因果分析的贝叶斯网络学习 被引量：3

15

作者 王双成 唐海燕 刘喜华 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期596-602,共7页

针对现有基于贝叶斯网络离散变量因果分析方法具有低效率和局限性等问题.使用依赖分析方法建立贝叶斯网络骨架,结合碰撞识别方法、变量之间的预测能力和描述长度极小准则确定边的因果方向,进行具有多项式复杂度的离散变量因果贝叶斯网... 针对现有基于贝叶斯网络离散变量因果分析方法具有低效率和局限性等问题.使用依赖分析方法建立贝叶斯网络骨架,结合碰撞识别方法、变量之间的预测能力和描述长度极小准则确定边的因果方向,进行具有多项式复杂度的离散变量因果贝叶斯网络学习来避免这些问题,并给出了因果贝叶斯网络中定量因果信息传递计算方法.同时,针对小样本情况建立了因果最大似然树学习方法. 展开更多

关键词 因果分析 贝叶斯网络 离散变量 预测能力

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基于语义的风景图像检索 被引量：5

16

作者 王小玲 刘念祖 谢康林 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第16期4271-4274,4292,共5页

基于语义的图像检索就是要对图像正确分类,提供对图像内容的理解。基于粗糙集方法对基于语义的风景图像检索进行研究,突破了传统语义模板方法缺乏变化的不足,对图像外观变化具有一定的抗噪能力。仿真实验结果表明,对日出日落、瀑布、山... 基于语义的图像检索就是要对图像正确分类,提供对图像内容的理解。基于粗糙集方法对基于语义的风景图像检索进行研究,突破了传统语义模板方法缺乏变化的不足,对图像外观变化具有一定的抗噪能力。仿真实验结果表明,对日出日落、瀑布、山脉、花草4类风景图像的分类准确率达到85%以上。 展开更多

关键词 图像检索 语义 风景图像分类 粗糙集 语义模板

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小数据集贝叶斯网络多父节点参数的修复 被引量：2

17

作者 王双成 冷翠平 曹锋 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期787-793,共7页

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,... 具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,该方法首先使用Bootstrap抽样扩展小数据集,然后分别将Gibbs抽样与最大似然树和贝叶斯网络相结合,通过依次对扩展数据按一定比例的迭代修正来实现对多父节点参数的修复.实验结果表明,这种方法能够有效地使大部分多父节点参数得到修复. 展开更多

关键词 贝叶斯网络 小数据集 参数学习 GIBBS抽样 最大似然树

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基于模糊集的风险聚类预测方法 被引量：2

18

作者 那丽春 刘念祖 张明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第14期3645-3646,3650,共3页

复杂社会技术系统存在许多不确定性的因素,这些因素给社会决策、项目过程管理带来了巨大的障碍和风险,因此有效的风险预测方法变得十分重要。根据风险项目的风险因素向量,利用模糊等价类的方法,对风险项目的历史数据进行模糊聚类,进而... 复杂社会技术系统存在许多不确定性的因素,这些因素给社会决策、项目过程管理带来了巨大的障碍和风险,因此有效的风险预测方法变得十分重要。根据风险项目的风险因素向量,利用模糊等价类的方法,对风险项目的历史数据进行模糊聚类,进而通过对新的风险项目和历史数据的模糊匹配实现了项目的风险聚类预测方法。分析和实践表明,该模型有效地解决了风险项目中诸多不确定性因素分类问题。该方法适合于政府决策、电子商务、软件项目管理等方面的风险管理应用。 展开更多

关键词 模糊集 风险聚类预测 不确定因素 风险 风险管理

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保险风险分配的随机合作博弈模型 被引量：4

19

作者 刘喜华 王双成 《运筹与管理》 CSCD 2007年第4期69-73,共5页

本文对Suijs和Borm等所建立的模型稍作引伸,并将之应用于保险交易过程中有关各方面的风险分担,在所建立的带有随机支付的保险合作博弈模型框架下,讨论了保险博弈问题可能的结盟方式及其解的概念,并给出了保险风险分配、可行保险风险分... 本文对Suijs和Borm等所建立的模型稍作引伸,并将之应用于保险交易过程中有关各方面的风险分担,在所建立的带有随机支付的保险合作博弈模型框架下,讨论了保险博弈问题可能的结盟方式及其解的概念,并给出了保险风险分配、可行保险风险分配和帕累托最优保险风险分配的定义与形式,最后以实例说明其合理性,研究表明,带有随机支付的保险合作博弈模型能够较好的刻画保险机制的本质。 展开更多

关键词 金融学 保险风险分配 随机合作博弈 帕累托最优风险分配 确定性等价

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贝叶斯网络适应性学习 被引量：3

20

作者 王双成 冷翠平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第4期706-709,共4页

在现实中,随着对领域问题认识的深入,往往需要对贝叶斯网络进行调整,以使贝叶斯网络模型能够更好地反映实际问题.但调整后的贝叶斯网络中一些新参数需要根据原有贝叶斯网络来确定,目前缺乏对新参数学习方法的研究.本文基于专家知识调整... 在现实中,随着对领域问题认识的深入,往往需要对贝叶斯网络进行调整,以使贝叶斯网络模型能够更好地反映实际问题.但调整后的贝叶斯网络中一些新参数需要根据原有贝叶斯网络来确定,目前缺乏对新参数学习方法的研究.本文基于专家知识调整贝叶斯网络结构,将原贝叶斯网络和新贝叶斯网络相结合,通过推理进行新参数的迭代学习,可实现贝叶斯网络的适应性学习. 展开更多

关键词 贝叶斯网络 适应性学习 马尔科夫毯预测 结构学习 参数学习

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