一、软件体系结构描述语言ADL及其研究进展（论文文献综述）
韩贺东[1]（2020）在《基于稳定权重目标最大似然估计模型的研究及其在真实世界研究中的应用》文中研究指明研究背景:随机对照试验是估计因果效应（处理效应）的金标准,它通过随机化保证了试验组间的均衡可比。近年来,真实世界研究受到研究者的广泛关注,它与随机对照试验一起为临床实践提供证据参考。在真实世界研究中,组间协变量的分布通常是不均衡的,从而导致处理的分配具有某种倾向性,使得处理因素与结局的因果路径上存在混杂因素。2020年1月,国家药监局起草发布的《真实世界证据支持药物研发与审评的指导原则（试行）》中指出:因果推断方法是真实世界数据的主要分析方法。基于倾向性评分逆概率权重（inverse probability treatment weight,IPTW）的一类方法是处理效应估计的重要方法,包括逆概率加权法,加权最小二乘法（weighted least square,WLS）,增广的逆概率加权法（augmented IPTW,AIPTW）和目标最大似然估计法（targeted maximum likelihood estimation,TMLE）,后三者具有双稳健的性质。上述方法估计处理效应时均基于Neyman-Rubin反事实模型,需要满足若干基本假定:无未观测混杂因素、正性假定（positivity）、个体处理稳定性假设和正确设定参数模型。然而,当倾向性评分值过大或过小时,将导致极端IPTW,从而违反或接近违反正性假定（near violation of positivity）。极端IPTW的出现将直接影响估计的偏倚和方差。因此,IPTW本身是一种不稳定权重。近年来,许多研究者提出更加稳定的倾向性评分权重方式如IPTW截断权重,并将它们与IPTW一起纳入均衡权重的体系。真实世界研究中,变量间的关系错综复杂,倾向性评分（处理模型）的设定可能出现错误。一旦模型错误设定,将导致效应估计产生偏倚。同样,基于结局模型的方法如G-计算也面临着错误设定的风险。双稳健估计提供了一种补救措施。只要处理模型和结局模型其中之一设定正确,估计结果就是一致的。TMLE是一种半参数、基于最大似然思想的双稳健估计方法。通过对初始结局的“迭代更新”过程,TMLE牺牲了无关参数的偏倚和方差,使得感兴趣参数的偏倚-方差平衡达到最优。TMLE具有许多优异的性能,如替代估计量的性质使得它在数据存在离群值和稀疏值时,比其他双稳健估计更加稳健。然而,有研究者提出极端IPTW仍可能对TMLE造成较大影响,并提出通过对倾向性评分或IPTW截断来解决。但这种处理方式改变了原来的数据结构,它的有效性也值得探索。鉴于此,构造权重更加稳定的TMLE是解决极端倾向性评分的一种研究思路。进一步,评估基于稳定权重TMLE的双稳健性质具有一定的研究意义。研究目的:（1）通过模拟及实例研究构建基于重叠权重等九种不同权重形式的倾向性评分加权法（propensity score weighting,PSW）、WLS、增广的倾向性评分加权法（augmented propensity score weighting,APSW）及TMLE,并与未校正和G-计算的结果比较,在不同的接受处理的对象比例和样本量下,评估组间不同倾向性评分重叠度下各方法的估计结果,探索稳定权重TMLE法的估计性能。同时,探讨IPTW不同程度的截断水平对标准TMLE估计的影响。（2）通过模拟及实例研究构建基于九种权重的估计方法,在不同接受处理的对象比例、样本量及倾向性评分重叠度下,评估各估计方法在四种不同的模型设定情景（处理模型正确结局模型正确、处理模型错误结局模型正确、处理模型正确结局模型错误、处理模型错误结局模型错误）下的效应估计结果,探索稳定权重TMLE法的双稳健性能。研究方法:基于以上两个研究目的,采取数据模拟、模型构建、模型评价及实例应用的流程开展本课题研究。分述如下:1、稳定权重目标最大似然估计在不同倾向性评分重叠度下的表现本研究采用蒙特卡洛方法模拟观察性真实世界数据。其中,处理因素为二分类变量,结局为连续性变量。模拟实验设置两种不同接受处理的对象比例（0.4和0.1）、三组样本量（250,1000和2500）、六种组间不同倾向性评分重叠度（γ=0.3,0.5,0.8,1.0,1.5和2.0）,构建基于IPTW、IPTW（1-99%）截断、IPTW（5-95%）截断、IPTW（10-90%）截断、边际概率调整的IPTW（marginal probability adjusted IPTW,MPIPTW）、标准化的IPTW（normalized IPTW,NIPTW）、压缩估计的IPTW（shrunken IPTW,SHIPTW）、重叠权重（overlap weight,OW）和匹配权重（matching weight,MW）等九种不同形式倾向性评分权重的PSW、WLS、APSW及TMLE,并与未校正和G-计算的结果比较,查看各情景下九种权重的分布情况,探索IPTW不同水平的截断对标准TMLE估计结果的影响,评估稳定权重TMLE在组间不同倾向性评分重叠度下的估计效果。APSW及TMLE的标准误（standard error,SE）由bootstrap重采样法获得。采用权重、重叠系数（overlapping coefficient,OVL）、加权平均绝对标准化均值差异（weighted average absolute standardized mean difference,WAASMD）、绝对偏倚（absolute bias）、相对偏倚（relative bias）、均方根误差（root mean squared error,RMSE）、模型输出的SE、经验标准差（standard deviation,SD）和95%置信区间（confidence interval,CI）覆盖率等指标对估计结果进行评价。最后基于住院的真实世界数据,比较机器人辅助的前列腺癌根治术（RALRP）和开放的前列腺癌根治术（ORP）之间住院时长的差异,探究稳定权重TMLE在实例数据中的适用情况。2、稳定权重目标最大似然估计双稳健性能的探索采用蒙特卡洛方法进行处理因素为二分类变量,结局为连续性变量的数据模拟。实验设置两种不同接受处理的对象比例（0.4和0.1）、三组样本量（250,1000和2500）、两种组间不同倾向性评分重叠度（γ=0.3和2.0）,构建基于IPTW、IPTW（1-99%）截断、IPTW（5-95%）截断、（10-90%）截断、MPIPTW、NIPTW、SHIPTW、OW和MW等九种不同形式倾向性评分权重的PSW、WLS、APSW及TMLE,并与未校正和G-计算的结果比较,查看处理模型正确和错误设定下权重的分布情况,在处理模型正确结局模型正确（Qcgc）、处理模型错误结局模型正确（Qcgw）、处理模型正确结局模型错误（Qwgc）及处理模型错误结局模型错误（Qwgw）四种不同的模型设定情景下评估各方法的效应估计结果,探索稳定权重TMLE的双稳健性能。其中错误模型是在正确模型的基础上遗漏交互项和高次项来实现。APSW和TMLE的标准误由bootstrap重采样法获得。采用权重、OVL、WAASMD、bias、RMSE、SE、SD和95%CI覆盖率等指标对估计结果进行评价。最后基于中国老年健康影响因素跟踪调查的纵向随访数据,探索老年人（65岁及以上）日常生活活动能力受损（activities of daily living disability,ADL受损）与认知功能减退之间的关系,探究稳定权重TMLE的双稳健性能在实例数据中的体现。本研究中模拟与实例均采用数据分析软件R 3.5.2实现。研究结果:1、稳定权重目标最大似然估计在不同倾向性评分重叠度下的表现（1）模拟研究结果:1随着组间倾向性评分重叠度的减弱,OVL逐渐减小,WAASMD逐渐增大,IPTW相关权重的极值与变异度越来越大,包括TMLE在内的各估计方法在所有情景下的性能指标均逐渐变差。2与接受处理的对象比例为0.4相比,为0.1的OVL更小,WAASMD更大,更容易出现极端IPTW,所有权重的TMLE的各指标表现均更差。3当对标准TMLE的IPTW进行截断时,随着截断水平的提高,偏倚有逐渐增加的趋势,而估计的总体效果越来越好,表现为SD,SE及RMSE逐渐变小。4重叠度好时,标准TMLE具有良好的估计效果;重叠度差时,标准TMLE在所有指标上的表现均最差。所有与IPTW相关稳定权重包括IPTW（1,99）,IPTW（5,95）,IPTW（10,90）,MPIPTW,NIPTW和SHIPTW的TMLE均表现较差。5就偏倚而言,当重叠度好时,稳定权重TMLE与标准TMLE类似,其他指标（SD,SE,RMSE及95%CI覆盖率）有较小差异;当重叠度差时（γ=1.5或2）,OW和MW为基础的稳定权重TMLE拥有更小的偏倚。6 MPIPTW和NIPTW的TMLE与标准TMLE的偏倚、SD及RMSE相等,但SE和95%CI覆盖率不同。7所有重叠度下,与标准TMLE相比,稳定权重TMLE均具有更小的SD,SE,RMSE及更好的95%CI覆盖率。其中,SHIPTW,OW及MW三种稳定权重为基础TMLE的各种指标性能最好,尤其是OW和MW的TMLE。8由于结局模型的设定是正确的,G-计算在所有情景下的各评价指标均有着不错的表现。IPTW相关的PSW在重叠度差时表现很差。各种情景下,与crude、G-计算、PSW及WLS相比,各种权重的TMLE与APSW在偏倚、SD、SE、RMSE及95%CI覆盖率方面均较优。（2）实例研究结果:实例分析共纳入3,916名患者,其中接受RALRP的比例为81.13%（n=3,177）,接受ORP的比例为18.87%（n=739）。组间倾向性评分重叠度较好（OVL=0.8120）,倾向性评分范围为0.3928-0.9002,不存在极端倾向性评分值,各种权重值均小于10。九种权重对应的WAASMD分别为0.0041,0.0390,0.0032,0.0025,0.0041,0.0041,0.0037,0和0.0002。各方法的结果基本一致且均具有统计学显着性:RALRP组患者的住院时长比ORP组更短。与Crude相比,校正潜在混杂因素后点估计变小,SE变大。与标准TMLE相比,稳定权重TMLE的点估计及SE均较大。考虑稳定权重TMLE,基于OW和MW的TMLE的SE较小、置信区间较窄。2、稳定权重目标最大似然估计双稳健性能的探索（1）模拟研究结果:1当接受处理的对象比例为0.4时,无论重叠度好坏,处理模型错误设定都导致权重平均值变大、变异度变小、极值变小和IPTW相关权重的WAASMD变小;当接受处理的对象比例为0.1且重叠度好时,错误设定导致权重变大、极值变小、变异度变小和WAASMD变小。而重叠度差时,错误设定导致权重、极值、变异度和WAASMD均变大。2各种情景下,以处理模型为核心的方法（如PSW）在处理模型错误设定时表现较差,而以结局模型为核心的方法（如G-计算）在结局模型错误设定时表现较差。3总体而言,四种模型设定下,与标准TMLE比,八种稳定权重TMLE表现出更小的RMSE,且以OW和MW为基础的TMLE最好。4本研究发现IPTW相关权重（包括IPTW、IPTW（1,99）、IPTW（5,95）、IPTW（10,90）、MPIPTW、NIPTW和SHIPTW）的APSW和TMLE受极端权重的影响大于受模型误设的影响。5在Qwgc和Qwgw两种设定下,与标准TMLE相比,八种稳定权重TMLE的所有指标（偏倚,SE,SD,RMSE及95%CI覆盖率）均是更优的。6同一情景下,遗漏交互项和高次项的错误设定处理模型减少了极端倾向性评分。此时,稳定权重TMLE在Qcgc时的估计效果略差于在Qcgw时的估计效果。7对于APSW和TMLE而言,结局模型的正确设定比处理模型的正确设定更加重要。以OW及MW为基础的APSW在结局模型错误设定时表现很差。8当重叠度很差,尤其接受处理的对象比例为0.1时,除OW和MW为基础的方法外,其余的估计效果均不理想。特别是Qwgw时,各种权重的TMLE和APSW的结果比crude的还要差。9四种模型设定情景下,与crude、G-计算、PSW及WLS相比,各种权重的TMLE与APSW在偏倚、SD、SE、RMSE及95%CI覆盖率方面均较优。10在Qwgw设定下,无论何种情景,各种权重的TMLE在偏倚、SD、SE、RMSE及95%CI覆盖率上均比相应权重的APSW表现更好。在Qwgc设定下,当重叠度好时,各种权重的TMLE在各指标上均比相应权重的APSW表现更好;而当重叠度差时,各种权重的TMLE在各指标上均比相应权重的APSW表现更差（OW和MW除外）。（2）实例研究结果:4,956名老年人中,ADL受损的比例为12.83%（n=636）。重叠度一般（OVL=0.5955）,倾向性评分值的范围为0.00473-0.80024,存在极端倾向性评分值,IPTW存在较大的权重值,最大达到了71.52。九种权重对应的WAASMD为0.0105,0.0034,0.0217,0.0606,0.0105,0.0105,0.0045,0和0.0022。与Crude相比,校正潜在混杂因素后点估计变小,SE变大。除以NIPTW为基础的TMLE外,各方法的结论基本一致且均具有统计学意义,即ADL受损老年人的认知功能下降的程度更大。IPTW相关权重TMLE的点估计相近。在稳定权重TMLE中,OW与MW为基础的TMLE的点估计和SE较小。两种结局模型设定下,G-计算的结果基本一致,说明交互项的存在对处理效应的影响较小。整体来看,TMLE的结局模型中不包含交互项的点估计和SE比包含交互项的更大。研究结论:在真实世界研究中,极端权重和模型错误设定均可能影响估计的准确性。各种权重的TMLE受极端权重的影响大于受模型错误设定的影响,且结局模型的正确设定比处理模型的正确设定更加重要。处理模型的错误设定可影响极端权重的存在,进而影响效应的估计结果。采用倾向性评分权重相关方法如TMLE估计处理效应时,应首先查看组间倾向性评分的重叠度和权重的分布情况。模拟结果显示当重叠度较好或不存在极端权重时,各种权重的TMLE均表现良好;当重叠度较差或存在较多极端权重时,对标准TMLE的IPTW进行截断可改善估计效果,以IPTW（1,99）、IPTW（5,95）、IPTW（10,90）、MPIPTW、NIPTW、SHIPTW、OW和MW为基础的稳定权重TMLE比标准TMLE拥有更小的SD,SE,RMSE及更好的95%CI覆盖率,尤其OW和MW为基础的TMLE在重叠度很差时依然有良好表现。稳定权重TMLE具有较好的双稳健性能,尤其当两个模型均设定错误时。无论模型设定是否正确,以OW和MW为基础的TMLE均表现最好。综上所述,当重叠度较差、存在较多极端权重、接受处理的对象比例较低或对模型正确设定把握不足时,为获得更准确的估计效果,推荐以OW和MW为基础的稳定权重TMLE。
丁兰[2]（2020）在《糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为现状及影响因素的研究》文中研究指明目的:1.对糖尿病照顾者活动和支持量表进行翻译和调适,检验其在糖尿病患者家庭照顾者中的信效度。2.调查糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为现状,探讨影响糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为的因素。3.在ABC-X理论模型指导下,采用路径分析的方法,探讨各影响因素间的作用机制,为临床医护人员了解家庭照顾者照护困难情况,有针对性的制定干预措施提供理论基础。方法:研究一:运用Brislin模型翻译英文版本的糖尿病照顾者活动和支持量表,并邀请相关领域专家参与量表的翻译、回译和跨文化调试,形成中文版糖尿病照顾者活动和支持量表。使用项目分析、Cronbach’sɑ系数、重测信度、分半信度对量表的心理测量学特性进行测试;探索性因素分析和验证性因素分析测试量表的建构效度。研究二:采用横断面研究的方法,调查糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为现状并分析影响因素,在ABC-X理论模型指导下,采用路径分析的方法,探讨各影响因素间的作用机制。使用的调查工具包括一般资料调查表、巴氏指数评定量表、照顾者压力量表、社会支持评定量表、一般自我效能感量表、Zarit护理负担量表、中文版糖尿病照顾者活动和支持量表进行测试。运用多元逐步回归分析和路径分析的统计方法。结果:研究一:中文版D-CASS有11个条目,探索性因素分析提取2个公因子,累积方差贡献率为56.623%。验证性因素分析显示修正模型与数据契合良好。总量表的Cronbach’sɑ系数为0.881,各维度的Cronbach’sɑ系数分别为0.819和0.835;总量表的重测信度为0.900（P<0.01）,各维度的重测信度分别为0.823和0.883;分半信度为0.840,各维度分半信度为0.822和0.806。研究二:糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为得分为61.32±8.07分。多元逐步回归分析显示自理能力、自我效能、社会支持、照顾负担、男性照顾者,大学或以上文化程度的家庭照顾者进入了回归方程,共解释了照顾者照顾活动和支持行为总变异量的55.8%。路径分析结果显示,自理能力、社会支持、自我效能对照顾者照顾活动和支持行为存在直接的影响效应,照顾负担对照顾者照顾活动和支持行为存在直接的影响效应,自理能力和社会支持可通过照顾负担的中介作用对照顾者照顾活动和支持行为产生间接的影响。结论:1.中文版糖尿病照顾者活动和支持量表对糖尿病患者家庭照顾者的照顾活动和支持行为难易程度的评价是可靠有效的。2.糖尿病肾病患者家庭照顾者提供的照顾活动和支持行为总分均大于50%,照顾者提供的照顾活动和支持行为较容易。3.自理能力、自我效能、社会支持、照顾负担、男性照顾者、大学或以上文化程度是影响糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为的主要因素。照顾负担在照顾者提供照顾活动和支持行为的作用机制中是不可忽视的,在自理能力和社会支持因素对照顾者照顾活动和支持行为的影响过程中起着中介的作用。
张新政[3]（2019）在《标签传播算法研究及在X企业安全风控中应用》文中进行了进一步梳理近年来,随着网络通信基础设施建设逐步完善,各种新技术的应用以及计算机算力的提高,在人类的各种生活、工作、社交、购物等场景中积累了天量的数据。同时各领域也出现了大量的数据分析和数据挖掘需求,机器学习在这些领域逐步发挥着重要的作用。根据对标签样本的依赖程度,机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习。半监督学习主要是利用少量有标签的数据和大量无标签的数据进行联合训练,通过训练后的模型对数据进行分类和聚类操作,有效解决了对数据进行繁重统计分析的工作,节省了需要大量人力对数据进行标注的成本。半监督学习是机器学习中的一个热点,标签传播算法在半监督学习领域逐步成为一个研究方向。本文主要研究基于标签传播算法的半监督学习。传统的标签传播算法在对样本进行聚类分析时,在分类边界上的数据容易受到边权重的影响被划分到其他的类中。本文在传统的标签传播算法理论基础上提出了基于样本聚类分析的图构造方法,在构建图的过程中加入边权重影响系数的优化方案,能有效避免处在分类边界的样本被错误划分至其他类的陷阱中,提高了标签传播聚类的准确率。同时,本文结合X企业目前现状,将优化后的标签传播算法应用到X企业的安全风险防控环节,通过有效的数据聚类快速的将具有相似风险标签的商品聚集成簇,分给同一个审核人员进行分组快速审核,提高人员审核效率,降低企业的人力成本。通过在X企业的实际应用,根据对实际结果的抽样分析,表明优化后的基于多因素边权重的算法设计在多数情况下都优于传统的经典标签传播算法。
刘海平[4]（2018）在《急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标的构建》文中指出【研究目的】本研究旨在梳理急性后期老年脑卒中患者存在的主要护理问题,构建护理评估关键指标,帮助护理人员识别、评估、获取患者的关键健康问题,并制定适宜有效的护理计划,满足患者的护理需求。【研究方法】1.在文献研究、现状调查及质性访谈的基础上,以马斯洛需要层次理论及Orem自护理论为理论基础,初步拟定急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标。2.将初步拟定的急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标进行两轮德尔斐专家咨询以及权重的设置,不断修正,形成最终的护理评估关键指标。【研究结果】1.现状调查结果采用自制的调查工具分别对临床287例老年脑卒中患者、247例非脑卒中老年患者进行调研,将两组老年患者在急性后期常见护理问题的发生率进行比较,以筛选出急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标。共筛选出3个一级指标、14个二级指标。2.质性访谈结果采用研究小组共同讨论的访谈提纲对临床8名脑卒中疾病护理人员进行半结构式访谈,对指标进一步补充,共补充6个二级指标。3.德尔斐专家咨询结果:将临床调研和质性访谈初步形成的3个一级指标,20个二级指标进行两轮专家咨询。两轮咨询,专家的积极系数为（85.71%,91.67%）,权威系数分别为（0.78、0.79）,专家对各项指标重要性赋值变异系数区间为0%13.7%,各项指标的肯德尔和谐系数均大于0.4,卡方检验P值<0.05。根据专家建议进行修订最终形成3个一级指标,16个二级指标以及相应的评估方法。3项一级指标涵盖了生理状态、精神心理状态以及功能状态方面,方便临床护理人员从三个层面识别、评估、获取患者的关键问题,并为患者制定积极有效的护理计划。【研究结论】在文献研究、现状调查及质性访谈的基础上,结合德尔斐专家咨询及层次分析法构建形成的急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标科学可靠,有助于护理人员识别、评估、获取患者的关键护理问题,并为后期构建老年脑卒中患者的转介标准、照护需求等级以及发展出其他老年专科疾病的护理评估关键指标提供依据。
石慧娟[5]（2012）在《异步Web服务组合分析与验证方法研究》文中研究说明随着网络技术的迅速发展,面向服务的体系架构（SOA）以其良好的可重用性、松耦合性和互操作性,已成为一种工业界和学术界广泛接受的网络化软件应用模式。Web服务作为SOA的主流实现方式,正逐步成为网络环境中资源封装的标准方式。目前,Web服务正逐步由单一的面向功能向面向业务流程转变,服务周期随之延长,使得同步通信模式的Web服务已无法满足用户需求,而无阻塞的异步Web服务成为研究热点。由于单个的Web服务提供的功能有限,为了更加充分地利用共享的Web服务构建企业级应用系统,Web服务组合技术变得愈加重要。Web服务组合研究领域的一个重要的问题是如何形式化描述Web服务组合以及如何验证服务组合的正确性。在对Web服务组合的模型进行验证时,不仅要考虑组合服务是否满足功能需求,还需要检查是否存在时间冲突或数据不一致等问题,确保构建高效正确的服务组合。本文以异步Web服务为研究对象,分析相关时间和数据约束对服务交互的影响,对异步Web服务组合验证进行了深入研究。主要内容包括：（1）从软件体系结构的角度研究Web服务组合,分析基于时序逻辑的软件体系结构描述语言XYZ/ADL在描述Web服务组合方面的优势,采用XYZ/ADL来描述服务组合的交互行为,相关的时间和数据约束用XYZ/RE表示。（2）基于有限状态自动机理论,建立异步Web服务的形式化模型。针对仅涉及时间约束的Web服务建立时间异步通信模型（TACM）,该模型符合UPPAAL规约,用消息队列模拟异步通信,用时间自动机中的标准时钟来表示时间约束；对于同时涉及时间和数据约束的情况,则建立异步Web服务模型（AWSM）。（3）分别提出基于TACM和基于AWSM的异步Web服务组合验证方法,并通过贯穿整个分析和验证过程的实例加以说明。
杨金波[6]（2012）在《仿生软件模仿性研究》文中研究说明仿生软件工程是把仿生学和软件工程相结合，利用仿生学的理论体系指导软件工程的研究。课题组经过近几年的研究，已经给出了仿生软件工程的分类，建立了仿植物软件工程和仿动物软件工程的基本模型，并提出了软件基因的概念。利用仿生软件工程构造出仿生软件后，如何使仿生软件具有生物的特性，以及仿生软件如何使用这些特性，仍然是一个有待解决的问题。受动物模仿能力的启发，论文提出了仿生软件的模仿性问题，有望通过对此问题的研究使仿生软件具有类似动物的模仿能力。仿生软件的模仿性分为对用户行为的模仿和对软件行为的模仿。论文在对仿生软件的模仿性问题进行介绍的基础上，分析了用户行为对软件的影响，建立了仿生软件模仿用户行为的模型，详细论述了模型的构成和运行过程。论文重点讨论了仿生软件对软件行为的模仿，详细描述了软件行为的定义和内容，并对模仿的过程给予了重点论述。通过介绍仿生软件对用户行为模仿的应用实例和对软件行为模仿的实现思路，论文探讨了如何将仿生软件模仿性应用到实践当中，体现了课题的应用价值。
李朝霞[7]（2012）在《仿植物软件工程方法研究》文中研究表明软件工程的提出旨在解决日益凸显的“软件危机”问题，从早期的结构化程序开发方法到目前广泛应用的面向对象开发方法，再到面向构件、面向Agent以及面向服务等方法的研究，都体现了研究人员在软件开发方法的逐步探索。但是随着Internet技术的快速发展，计算机软件的开发和运行环境逐步由原来的封闭、静态、可控，向开放、动态、多元化的方向发展，现有的软件开发方法都已无法满足在Internet环境下开发软件的新需求。在此背景下，我们将仿生学思想引入到软件开发中，通过探索软件与生物体的结构、功能、生命周期等的相似性，给出了仿生软件工程方法，并着重研究了仿植物软件工程方法的结构模型和应用。植物的结构和生长模式为Internet环境下的软件开发方法提供了参考。通过类比植物的结构组成，本文提出仿植物软件结构模型，将软件结构划分为软件干、软件叶、软件茎、软件根和软件果实五大部分，每个组成部分与植物中相应组成部分的功能类似，软件干是软件整体支架，软件茎和软件叶是软件功能和形态的直接表示，软件根从网络中吸收“营养”，软件果实包含软件基因，记录软件的生长状态。仿植物软件工程过程为：首先进行软件基因的设计，制作软件种子，种子在网络环境下培育成软件幼苗，即仿植物软件初步模型。软件幼苗运行于网络环境中，通过感知用户需求的变化，完善软件功能、丰富软件界面，就如同植物种植于土壤中不断生长、枝叶繁茂。此外，通过已有软件基因的重组和突变可实现仿植物软件的进化。还通过一个系统实例演示了仿植物软件工程方法在软件开发中的应用。
刘长林[8]（2011）在《面向方面软件体系结构设计方法与描述机制研究》文中研究指明软件体系结构关注系统的全局组织形式,描述系统的高层抽象结构;其核心要素包括构件、连接件和配置（约束）。软件体系结构对于控制软件系统复杂性、改善软件质量、支持软件开发和复用具有重要意义。面向方面编程（AOP）是继面向对象技术之后发展起来的一种新的软件开发技术,它的基本特征是多量化性和不知觉性。AOP在代码层次较好地解决了软件系统中由横切现象导致的代码缠结问题。采用AOP技术开发的软件系统代码量少,易于修改和扩展,具有更好的可维护性。面向方面的软件体系结构把AOP中“方面”的概念提升到较高的抽象层次,从软件体系结构的角度研究系统中的横切问题。本文主要研究面向方面软件体系结构的设计与描述问题,具体研究工作包括:（1）把AOP中“面向方面”的思想引入到一种经典的软件体系结构设计方法中,提出了一种基于评估与转化的面向方面软件体系结构设计方法。（2）针对面向方面软件体系结构设计过程中的关注点组合问题,详细阐述了渐进式组合策略、一次性组合策略和混合式组合策略等三种关注点组合策略,并依据各自的特点对它们进行了详细的分析比较。（3）为了描述面向方面的软件体系结构,本文采用对称式建模方式,对体系结构描述语言ACME进行扩展,提出了方面连接件的概念;此外,为了便于描述面向方面的软件体系结构,本文还提出了相应的多量化表示机制,即配置表示中的多量化机制和方面连接件表示中的多量化机制。（4）采用所提出的面向方面软件体系结构设计方法和描述机制,对一个网上书店系统进行了分析。本文的研究工作对面向方面软件系统的开发与维护具有积极的作用。
荆文娟[9]（2011）在《基于UML软件体系结构的软件风险评估》文中进行了进一步梳理风险评估是每个软件风险管理计划的一个必要过程。在软件开发阶段早期执行风险评估可以更有效地提高系统资源的分配率。为了改善软件丌发过程,提高软件产品的质量,必须能够在软件开发过程早期收集的数据基础上建立风险分析模型。这些模型将帮助系统开发师鉴别产品架构的高风险构件,从而采取合适的补救措施以达到控制和优化开发过程、提高产品质量的目的。本文给出了两种软件开发早期的基于软件体系结构UML模型的风险评估方法,分别用于评估软件系统的可靠性和维护性。对可靠性风险评估,描述了一个基于动态度量的启发式风险评估方法。该方法使用动态复杂性和动态耦合定义体系结构元素（构件和连接件）的复杂性因子,利用失效波及范围界定评估严重性,然后联合严重性和复杂性作为构件和连接件开发启发式风险因子,最后通过开发一个风险聚集算法将构件和连接件的风险因子聚集到体系结构层次。对维护性风险评估,主要从构件发生变更的可能性和构件变更的维护影响两方面着手,首先构造一个行为依赖因子来估算系统构件发生变更的可能性,计算每对构件之间的变更大小来估算每个构件变更的维护影响因子,然后联合上述两个因素得到系统中每个构件的维护风险因子。最后,对Digital Sound Recorder体系结构进行了实例分析。结果表明,通过上述方法能够评估系统风险,识别关键构件、场景,证明了方法的有效性。
战非[10]（2007）在《基于软件构件技术配置管理的研究与实现》文中提出软件配置管理贯穿于整个软件生命周期,它为软件开发提供了一套管理办法和活动原则。软件配置管理在软件质量管理中起着重要的作用,主要解决的是软件开发构成中的资源管理问题。随着软件产业的迅速发展,软件复用成为提高软件生产力和质量的最有效的手段之一,传统的软件开发方式发生着改变,基于构件的软件开发（Component-Based Software Development ,简称CBSD）已经成为新一代的软件开发方法。但是目前主流的软件配置管理方法多是面向传统的过程软件开发提出的,很多的配置管理方法已经不能很好的适应基于构件的软件开发流程。所以提出可变粒度并且支持基于构件软件开发的配置管理方法和系统必将成为未来的趋势。本文首先从配置管理和构件入手,深入分析和研究了传统的配置管理的内容和方法及构件和相关技术,描述了构件软件工程支持的基于构件的软件开发过程。随后,在深入分析研究传统配置管理技术的基础上,提出并改进了基于构件的配置管理技术和方法,并挖掘出新类型配置项的定义和结构描述,版本号的演化创建算法及配置项分支合并策略等几点对应的关键技术及算法。最后,根据前面章节提出的理论为依据,提出了将基于构件的配置管理应用于大唐电信UEMC（Union Equipment Management Center）统一网管系统中的一些实施方案和模型。
二、软件体系结构描述语言ADL及其研究进展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、软件体系结构描述语言ADL及其研究进展（论文提纲范文）
（1）基于稳定权重目标最大似然估计模型的研究及其在真实世界研究中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一部分 概述 |
| 一、研究背景 |
| (一)真实世界研究中因果效应的估计 |
| (二)倾向性评分与因果推断 |
| (三)逆概率权重与极端权重 |
| (四)模型错误设定与双稳健估计 |
| (五)目标最大似然估计 |
| 二、研究目的与意义 |
| (一)研究目的 |
| (二)研究意义 |
| 第二部分 研究内容与步骤、技术路线 |
| 一、研究内容与步骤 |
| (一)稳定权重目标最大似然估计在不同倾向性评分重叠度下的表现 |
| (二)稳定权重目标最大似然估计双稳健性能的探索 |
| 二、研究技术路线 |
| 三、资料来源与研究平台 |
| 第三部分 稳定权重目标最大似然估计在不同倾向性评分重叠度下的表现 |
| 一、引言 |
| 二、研究方法 |
| (一)常见处理效应估计方法 |
| (二)倾向性评分权重的估计 |
| (三)稳定权重目标最大似然估计的构建 |
| (四)处理效应及标准误的估计 |
| 三、模拟研究 |
| (一)模拟实验设计 |
| (二)模拟实验结果 |
| 四、实例分析 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究方法 |
| (三)研究结果 |
| 五、讨论与小结 |
| 第四部分 稳定权重目标最大似然估计双稳健性能的探索 |
| 一、引言 |
| 二、研究方法 |
| (一)基于逆概率权重的双稳健估计 |
| (二)基于稳定权重的双稳健估计 |
| 三、模拟研究 |
| (一)模拟实验设计 |
| (二)模拟实验结果 |
| 四、实例分析 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究方法 |
| (三)研究结果 |
| 五、讨论与小结 |
| 第五部分 研究总结与展望 |
| 一、研究总结 |
| 二、研究特色和创新点 |
| (一)稳定权重目标最大似然估计在不同倾向性评分重叠度下的表现 |
| (二)稳定权重目标最大似然估计双稳健性能的探索 |
| 三、研究展望 |
| (一)与机器学习算法的结合 |
| (二)纵向随访数据中的方法实现 |
| (三)多分类及连续性处理因素的扩展 |
| (四)两分类结局模拟条件下的比较 |
| (五)TMLE中多个结局时的变量选择问题 |
| (六)基于TMLE的敏感性分析 |
| 参考文献 |
| 附录一 :数据模拟程序 |
| 附录二 :附图表 |
| 文献综述 真实世界研究中双稳健估计方法及其研究进展 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作情况 |
| 致谢 |
（2）糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为现状及影响因素的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语/符号说明 |
| 前言 |
| 研究现状、成果 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究现状 |
| 3.操作性定义 |
| 4.理论框架 |
| 研究目的、方法 |
| 1.研究的目的 |
| 2.研究的意义 |
| 3.研究方法 |
| 一、中文版糖尿病照顾者活动和支持量表的信效度检验 |
| 1.1 对象和方法 |
| 1.1.1 研究对象 |
| 1.1.2 研究方法 |
| 1.1.3 评价指标及研究工具 |
| 1.1.4 资料收集 |
| 1.1.5 统计学方法 |
| 1.1.6 伦理原则 |
| 1.1.7 质量控制 |
| 1.1.8 技术路线图 |
| 1.2 结果 |
| 1.2.1 DM患者和照顾者的一般资料 |
| 1.2.2 项目分析 |
| 1.2.3 效度 |
| 1.2.4 信度 |
| 1.3 讨论 |
| 1.3.1 翻译回译人员的选取 |
| 1.3.2 D-CASS量表的效度分析 |
| 1.3.3 D-CASS量表的信度分析 |
| 1.3.4 D-CASS量表的应用价值 |
| 1.4 小结 |
| 1.5 局限性和建议 |
| 二、糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为影响因素研究 |
| 2.1 对象与方法 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.1.3 评价指标及研究工具 |
| 2.1.4 资料收集方法 |
| 2.1.5 统计学方法 |
| 2.1.6 伦理原则 |
| 2.1.7 质量控制 |
| 2.1.8 技术路线图 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 DKD患者和照顾者一般资料的统计描述 |
| 2.2.2 患者自理能力、照顾者照顾压力、社会支持、自我效能、照顾负担现状的统计描述 |
| 2.2.3 DKD患者家庭照顾者照顾活动和支持行为影响因素的分析 |
| 2.2.4 DKD患者家庭照顾者照顾活动和支持行为的路径分析 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 研究对象的一般资料 |
| 2.3.2 DKD患者家庭照顾者照顾活动和支持行为现状 |
| 2.3.3 DKD患者家庭照顾者照顾活动和支持行为的影响因素及路径分析 |
| 2.4 小结 |
| 2.5 局限性及建议 |
| 结论 |
| 创新性 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 糖尿病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为及其研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）标签传播算法研究及在X企业安全风控中应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及框架 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 图半监督学习算法 |
| 2.1.1 标签传播算法 |
| 2.1.2 最小分割 |
| 2.1.3 调和函数 |
| 2.1.4 流行正则化 |
| 2.2 图的构造 |
| 2.2.1 全连通图 |
| 2.2.2 近邻图 |
| 2.2.3 相似度计算 |
| 2.3 聚类分析 |
| 2.4 PDCA循环质量管理 |
| 第三章 标签传播算法研究及优化 |
| 3.1 标签传播算法研究 |
| 3.1.1 理论基础 |
| 3.1.2 构建模型 |
| 3.1.3 收敛性证明 |
| 3.1.4 影响因子分析 |
| 3.1.5 评价指标 |
| 3.1.6 应用方向 |
| 3.2 标签传播算法存在问题 |
| 3.3 标签传播算法优化 |
| 第四章 标签传播算法在X企业风险防控中应用 |
| 4.1 X企业概述 |
| 4.1.1 X企业简介 |
| 4.1.2 X企业现风险防控状及问题 |
| 4.1.3 X企业风险防控流程 |
| 4.2 标签传播算法应用 |
| 4.2.1 算法应用场景 |
| 4.2.2 算法环境介绍 |
| 4.2.3 构建算法模型 |
| 4.2.4 数据准备 |
| 4.2.5 算法实现 |
| 4.2.6 结果输出 |
| 4.2.7 优化效果分析 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 附件 |
（4）急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国脑卒中疾病流行现状 |
| 1.1.2 急性后期老年脑卒中患者临床护理评估现状 |
| 1.1.3 构建急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标的重要性 |
| 1.1.4 问题的提出 |
| 1.2 基本概念 |
| 1.3 文献回顾 |
| 1.4 指标构建的理论基础 |
| 1.5 指标构建的总体原则 |
| 1.6 技术路线 |
| 第二章 急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标的构建 |
| 2.1 急性后期老年脑卒中患者护理关键问题临床调研 |
| 2.1.1 研究目的 |
| 2.1.2 研究对象 |
| 2.1.3 研究工具及方法 |
| 2.1.4 资料收集 |
| 2.1.5 质量控制 |
| 2.1.6 研究结果 |
| 2.2 质性访谈 |
| 2.2.1 研究目的 |
| 2.2.2 研究对象及方法 |
| 2.2.3 资料收集 |
| 2.2.4 资料整理与分析 |
| 2.2.5 研究结果 |
| 2.3 基于Dephi法构建急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标 |
| 2.3.1 德尔斐法概述 |
| 2.3.2 指标初选结果 |
| 2.3.3 函询问卷设计 |
| 2.3.4 专家确定 |
| 2.3.5 专家咨询过程及质量控制 |
| 2.3.6 数据分析方法 |
| 2.3.7 专家咨询结果分析 |
| 2.3.8 讨论 |
| 第三章 总结 |
| 3.1 研究结论 |
| 3.2 研究创新点 |
| 3.3 研究的不足之处 |
| 3.4 今后的研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在研期间发表的论文及科研情况 |
（5）异步Web服务组合分析与验证方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 Web服务及相关技术 |
| 2.1.1 Web服务概念及特点 |
| 2.1.2 Web服务体系结构 |
| 2.1.3 Web服务技术架构 |
| 2.2 异步Web服务 |
| 2.2.1 异步Web服务的概念 |
| 2.2.2 同步Web服务与异步Web服务的比较 |
| 2.2.3 异步Web服务的特点 |
| 2.3 Web服务组合 |
| 2.3.1 Web服务组合概述 |
| 2.3.2 Web服务组合建模 |
| 2.3.3 Web服务组合验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于XYZ/ADL的Web服务组合 |
| 3.1 Web服务描述语言 |
| 3.2 XYZ/ADL的优点 |
| 3.3 XYZ系统概述 |
| 3.3.1 XYZ/E及XYZ/RE |
| 3.3.2 软件体系结构描述语言XYZ/ADL |
| 3.4 Web服务组合的XYZ/ADL表示 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 异步Web服务形式化模型 |
| 4.1 带时间约束的异步Web服务建模 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 异步消息处理方法 |
| 4.1.3 时间异步通信模型TACM |
| 4.2 带时间和数据约束的异步Web服务建模 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 异步Web服务模型AWSM |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 异步Web服务组合验证 |
| 5.1 模型检测工具UPPAAL简介 |
| 5.2 基于TACM的异步Web服务组合验证 |
| 5.2.1 XYZ/RE至TACM的映射 |
| 5.2.2 状态转换 |
| 5.2.3 基于TACM的服务交互兼容性定义 |
| 5.2.4 实例分析 |
| 5.3 基于AWSM的异步Web服务组合验证 |
| 5.3.1 XYZ/RE通信命令到AWSM的映射 |
| 5.3.2 消息抽象 |
| 5.3.3 实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的论文 |
| 致谢 |
（6）仿生软件模仿性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 仿生软件工程概述 |
| 2.1 仿生软件工程的提出 |
| 2.2 仿生软件工程的分类 |
| 2.3 仿生软件工程的研究基础 |
| 2.4 小结 |
| 3 仿生软件模仿性研究 |
| 3.1 仿生软件的模仿性问题 |
| 3.2 仿生软件对用户行为的模仿 |
| 3.3 仿生软件对软件行为的模仿 |
| 3.4 小结 |
| 4 仿生软件应用实例 |
| 4.1 仿生软件对用户行为的模仿实例 |
| 4.2 仿生软件对软件行为的模仿实例 |
| 4.3 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）仿植物软件工程方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 仿生软件工程概述 |
| 2.1 仿生软件工程的提出 |
| 2.2 仿生软件工程分类 |
| 2.3 仿生软件工程模型 |
| 2.4 小结 |
| 3 仿植物软件工程研究基础 |
| 3.1 构件技术 |
| 3.2 智能主体 |
| 3.3 小结 |
| 4 仿植物软件结构模型 |
| 4.1 仿植物软件结构模型 |
| 4.2 软件基因 |
| 4.3 小结 |
| 5 仿植物软件工程过程模型 |
| 5.1 仿植物软件的培育 |
| 5.2 仿植物软件的生长 |
| 5.3 仿植物软件的进化 |
| 5.4 小结 |
| 6 仿植物软件工程方法应用实例 |
| 6.1 基于仿植物软件工程方法的系统构建 |
| 6.2 仿植物软件工程方法与传统软件工程方法的比较 |
| 6.3 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）面向方面软件体系结构设计方法与描述机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与特色 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 软件体系结构与AOP |
| 2.1 软件体系结构概述 |
| 2.1.1 软件体系结构的定义 |
| 2.1.2 软件体系结构研究概述 |
| 2.2 AOP |
| 2.2.1 AOP 的基本特性与优势 |
| 2.2.2 AOP 中的基本术语 |
| 2.3 面向方面的软件体系结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向方面的软件体系结构设计 |
| 3.1 基于评估与转化的面向方面软件体系结构设计方法 |
| 3.1.1 一种经典的软件体系结构设计方法 |
| 3.1.2 引入方面 |
| 3.1.3 面向方面软件体系结构评估技术 |
| 3.1.4 面向方面软件体系结构转化技术 |
| 3.2 面向方面软件体系结构设计过程中的关注点组合策略 |
| 3.2.1 渐进式组合策略 |
| 3.2.2 一次性组合策略 |
| 3.2.3 混合式组合策略 |
| 3.2.4 三种关注点组合策略的分析比较 |
| 3.3 相关工作比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于ACME 的面向方面软件体系结构描述 |
| 4.1 ACME |
| 4.1.1 ACME 的基本特性 |
| 4.1.2 ACME 中的基本元素 |
| 4.2 面向方面软件体系结构描述中的相关问题分析 |
| 4.3 面向方面软件体系结构基本元素的表示 |
| 4.3.1 基本构件的表示 |
| 4.3.2 方面构件的表示 |
| 4.3.3 连接件的表示 |
| 4.3.4 方面连接件的表示 |
| 4.3.5 配置的表示 |
| 4.4 多量化机制 |
| 4.4.1 配置表示中的多量化机制 |
| 4.4.2 方面连接件表示中的多量化机制 |
| 4.5 相关工作比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实例研究 |
| 5.1 网上书店系统简介 |
| 5.2 网上书店系统的关注点分离 |
| 5.3 网上书店系统面向方面体系结构的设计 |
| 5.4 网上书店系统面向方面体系结构的描述 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表（录用）的论文 |
| 致谢 |
（9）基于UML软件体系结构的软件风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 基于软件体系结构的风险评估的研究背景及意义 |
| 1.2 软件风险评估技术的研究现状 |
| 1.3 本文研究工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 基于UML软件体系结构的可靠性风险评估方法 |
| 2.1 可靠性风险定义 |
| 2.2 基于UML的软件体系结构建模 |
| 2.3 复杂性分析 |
| 2.3.1 动态度量 |
| 2.3.2 构件复杂性 |
| 2.3.3 连接件复杂性 |
| 2.4 严重性分析 |
| 2.4.1 失效波及范围界定 |
| 2.4.2 构件严重性 |
| 2.4.3 连接件严重性 |
| 2.5 构件风险因子 |
| 2.6 基于ICDG的风险聚集算法 |
| 2.6.1 改进的构件依赖图ICDG |
| 2.6.2 风险聚集算法 |
| 3 基于UML软件体系结构的维护性风险评估方法 |
| 3.1 维护性风险定义 |
| 3.2 变更可能性分析 |
| 3.2.1 构件行为依赖模型 |
| 3.2.2 构件可达路径 |
| 3.2.3 构件加权路径和 |
| 3.3 维护影响度量 |
| 3.4 维护风险因子 |
| 4 案例分析——Digital Sound Recorder |
| 4.1 系统描述及体系结构建模 |
| 4.1.1 Digital Sound Recorder功能描述 |
| 4.1.2 基于UML的Digital Sound Recorder体系结构建模 |
| 4.2 可靠性风险评估 |
| 4.3 维护风险评估 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 进一步展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
（10）基于软件构件技术配置管理的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 本文的主要工作及章节安排 |
| 第二章 软件配置管理（SCM）的概念和内容 |
| 2.1 软件配置管理的定义 |
| 2.2 软件配置管理的内容 |
| 2.2.1 版本控制 |
| 2.2.2 变更管理 |
| 2.2.3 配置审计 |
| 2.2.4 过程支持 |
| 2.3 典型的配置管模型 |
| 2.4 主流配置管理工具介绍 |
| 2.4.1 CVS |
| 2.4.2 Rational ClearCase |
| 2.4.3 VSS |
| 第三章 构件技术及构件软件工程分析 |
| 3.1 构件的定义和分类 |
| 3.1.1 构件的定义 |
| 3.1.2 构件的基本特征 |
| 3.1.3 构件的分类 |
| 3.2 主流构件技术和模型分析 |
| 3.3 构件软件工程分析 |
| 3.3.1 CBSE的特点 |
| 3.3.2 CBSE的意义 |
| 3.4 基于构件的软件工程开发过程描述 |
| 3.4.1 系统分析 |
| 3.4.2 蓝图设计 |
| 3.4.3 构件的准备与生产 |
| 3.4.4 构件的集成与测试 |
| 3.4.5 使用 |
| 3.4.6 维护 |
| 第四章 构件软件开发中配置管理关键技术的研究 |
| 4.1 配置管理中构件的演化 |
| 4.2 基于构件的配置管理中配置项的不同和描述 |
| 4.2.1 传统配置项的定义和分类 |
| 4.2.2 基于构件开发中配置项的区别和分析 |
| 4.3 基于构件的版本控制策略及算法 |
| 4.3.1 版本控制技术结构描述 |
| 4.3.2 版本配置项的存储方式 |
| 4.3.3 版本号的演化算法 |
| 4.3.4 基于构件的配置项的版本创建 |
| 4.4 基于构件的配置管理中配置项的分支与合并 |
| 第五章 基于构件的配置管理在UEMC项目上的实施和应用 |
| 5.1 项目简介 |
| 5.2 基于构件配置管理在UEMC上的实施和应用 |
| 5.2.1 准备工作 |
| 5.2.2 版本管理在UEMC上的实施和应用 |
| 5.2.3 过程管理在UEMC上的实施和应用 |
| 5.2.4 变更管理在UEMC上的实施和应用 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、软件体系结构描述语言ADL及其研究进展（论文参考文献）
- [1]基于稳定权重目标最大似然估计模型的研究及其在真实世界研究中的应用[D]. 韩贺东. 中国人民解放军海军军医大学, 2020(02)
- [2]糖尿病肾病患者家庭照顾者照顾活动和支持行为现状及影响因素的研究[D]. 丁兰. 天津医科大学, 2020(06)
- [3]标签传播算法研究及在X企业安全风控中应用[D]. 张新政. 北京化工大学, 2019(06)
- [4]急性后期老年脑卒中患者护理评估关键指标的构建[D]. 刘海平. 上海交通大学, 2018(01)
- [5]异步Web服务组合分析与验证方法研究[D]. 石慧娟. 苏州大学, 2012(03)
- [6]仿生软件模仿性研究[D]. 杨金波. 华中科技大学, 2012(S2)
- [7]仿植物软件工程方法研究[D]. 李朝霞. 华中科技大学, 2012(07)
- [8]面向方面软件体系结构设计方法与描述机制研究[D]. 刘长林. 苏州大学, 2011(06)
- [9]基于UML软件体系结构的软件风险评估[D]. 荆文娟. 南京理工大学, 2011(12)
- [10]基于软件构件技术配置管理的研究与实现[D]. 战非. 西安电子科技大学, 2007(06)