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基于刻面分类和人工智能的软构件分类方法研究

发布时间:2016-08-25 19:28

  本文关键词:基于刻面分类和人工智能的软构件分类方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


《哈尔滨工程大学》 2004年

基于刻面分类和人工智能的软构件分类方法研究

赵磊  

【摘要】:构件的表示和检索机制的研究一直是构件库研究的热点。本文研究基于刻面分类和人工智能相结合的软构件分类方法,给出构件分类系统模型,重点提出了聚类分析和自组织映射算法在软构件分类检索中的应用。 本文刻面分类的刻面值为非受控词,其形式可为词语,语句,文档,减少了人工建立和维护术语空间所产生的主观因素,使刻面值能更准确地描述构件特征。本文刻面分类的文档内容集中,,有利于计算构件相似度。本文采用的人工智能无监督学习方法减少了用户掌握构件库及构件技术的难度同时可以提高构件查找方法效率。 本文提出一种新的构件相似度算法。将基于本构件相似度算法的聚类分析应用在构件分类中,可以提高构件查询效率。同时聚类分析根据构件文档语义分类,可以提高构件查询的准确性。自组织映射算法根据输入领域的概念特征学习组织软构件库。它可以容忍构件信息含有噪声和不确定因素。本文提出的构件权值算法应用于自组织映射算法中,可以加快自组织映射算法的分类速度。

【关键词】:
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP311.52
【目录】:

  • 第1章 绪论9-11
  • 1.1 引言9
  • 1.2 研究的目的和意义9-10
  • 1.3 本文的主要内容安排10-11
  • 第2章 软构件库与软构件分类11-17
  • 2.1 软构件库11-13
  • 2.1.1 软构件定义11-12
  • 2.1.2 软构件库系统模型12-13
  • 2.2 软构件分类方法13-16
  • 2.2.1 刻面分类13-14
  • 2.2.2 人工智能分类14-15
  • 2.2.3 软构件分类系统15-16
  • 2.3 本章小结16-17
  • 第3章 相似度计算17-21
  • 3.1 向量空间模型17
  • 3.2 相似度计算算法17-19
  • 3.2.1 相似性度量17-18
  • 3.2.2 相似度经典算法18-19
  • 3.3 软构件分类中的相似度计算19-20
  • 3.4 本章小结20-21
  • 第4章 聚类分析算法21-40
  • 4.1 聚类分析21-29
  • 4.1.1 类的定义21-22
  • 4.1.2 类间距离测度方法22-25
  • 4.1.3 聚类的准则函数25-29
  • 4.2 动态聚类法29-35
  • 4.2.1 动态聚类原理29-30
  • 4.2.2 C均值聚类30-32
  • 4.2.3 改进的C均值聚类ISODATA算法32-35
  • 4.3 聚类分析在构件分类的应用35-39
  • 4.3.1 基于聚类分析构件分类模型35-37
  • 4.3.2 实验环境37-38
  • 4.3.3 实验结果38-39
  • 4.4 本章小结39-40
  • 第5章 自组织映射算法40-55
  • 5.1 神经网络40-43
  • 5.1.1 神经网络的数学描述41-43
  • 5.2 自组织映射神经网络43-49
  • 5.2.1 自组织映射神经网络基本思想43-44
  • 5.2.2 自组织映射学习原理44-48
  • 5.2.3 改进的自组织映射算法48-49
  • 5.3 自组织映射在构件分类的应用49-53
  • 5.3.1 选择自组织映射算法的原因49
  • 5.3.2 自组织映射在构件分类的实践49-51
  • 5.3.3 实验结果51-53
  • 5.4 本章小结53-55
  • 结论55-57
  • 参考文献57-59
  • 攻读硕士学位期间发表的论文59-60
  • 致谢60-61
  • 附录A 实验数据表61-64
  • 附录B 构件向量空间表64-68
  • 附录C 构件向量权值表68-69
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