面向地震应急响应的松耦合研判模型管理机制

由于面向地震应急响应系统(EERS)的研判模型有其自身特点,传统决策支持系统中模型管理方法并不能较好地满足其管理需求。提出一种面向地震应急响应的松耦合研判模型管理机制(LC-MM),包括3个部分:(1)研判资源建模环境,由研判模型描述/控制语言(MDCL)和数据源描述/控制语言(DSDCL)组成;(2)研判资源协同交互框架,该框架分为4层,主要包括应用环境上下文App_Context、模型调用者Model_Invoker和数据通道Data_Channel 3个Agent组件;(3)研判资源协同交互协议,该协议将研判任务、研判模型和数据源的紧耦合关系分解为上述Agent组件之间的协同交互关系。实际应用表明,LC-MM能够有效屏蔽研判资源的异构性,提高EERS的可扩展性、动态适应性以及平台无关性,能够较好地满足EERS中研判模型的管理需求。     

航天器测试需求描述及其自动生成

航天器作为一个典型的安全苛刻系统,其可信性研究需求迫切,支持可信性评估的数据来自于航天器测试用例的执行,而航天器测试需求是测试用例生成的重要依据.在实际应用中,对航天器这类复杂系统,面临测试需求庞杂、测试需求编制周期长、人工经验编制方式难以保证测试需求的充分性、完备性及可复用性等问题.针对这些问题,通过分析航天器组织结构特点,建立航天器形式化模型,基于航天器测试任务流程,给出了航天器静态测试需求和动态测试需求形式化描述规范,并给出航天器测试需求自动生成方法,保证了测试需求的充分性和完备性,提高了测试需求复用性,与人工编制方式相比,缩短了测试需求编制周期.最后设计并实现航天器测试需求生成应用系统,验证所提出方法的有效性.      

面向航天器综合测试系统的Web缓存替换策略

航天器一般为复杂系统,其作为典型安全苛刻系统,在综合测试过程中会产生大量测试数据。在查询这些测试数据时,现有的B/S数据查询技术,每次查询时采用从数据库服务器中获取数据的方式,极大地消耗了数据库服务器的资源,占用了大量的网络带宽,导致系统的整体性能下降,用户体验不佳。通过对安全苛刻系统综合测试数据特点和用户查询特征的分析,基于经典Web缓存替换算法GDSF,提出一种适用于B/S数据查询系统的Web缓存替换算法GDSF-STW。该算法是在GDSF算法的基础上,引入了数据流挖掘中的时间衰减模型,并采用滑动时间窗口的思想,提高缓存命中率,从而提高系统的性能,改善用户体验。通过GDSF-STW与LRU、LFU、LFU-DA、GDSF等经典算法进行实验对比,结果表明,GDSF-STW算法具有更好的缓存命中率。