犹豫模糊集的新型距离和相似性度量及其在聚类分析中的应用

针对数据量庞大引起模型参数更新时样本选择困难及训练速度慢的缺陷,提出基于投影寻踪回归的铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测方法。首先采用机器学习方式提取用于建模所需的相似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在相似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。

systemd_timings输入插件 systemd_timings插件收集了许多与基于systemd的引导过程有关的时间戳。 所有值都通过通过dbus公开的systemd API访问。 有关systemd dbus API的更多信息，请参见： 系统范围的启动时间戳 此处产生的值指示各种系统范围的引导任务的时间戳： 固件时间戳记单声道 LoaderTimestampMonotonic InitRDTimestamp单声道 UserspaceTimestampMonotonic FinishTimestamp单声道 SecurityStartTimestampMonotonic SecurityFinishTimestampMonotonic GeneratorsStartTimestampMonotonic 发电机FinishTimestampMonotonic Units

伪标签邻域粗糙集：度量和属性约简

本文来自于RationalEdge：如果您的基于RUP的项目比较成功，您怎样知道您的团队所使用的RUP是这个项目成功的原因呢？这里GaryPollice提出了一个可以科学地度量几个迭代开发技术的方法。　在过去两年内我曾不止一次地说过“软件工程”的说法是不恰当的，我们实际上操作的是软件开发。1PhilippeKruchtenn和其它人说区分软件和其它工程学科主要有两点：其一是每个软件开发项目都是唯一的，其二是没有应用于所有软件的基本定律。这难道意味着我们应该放弃所有寻找基本定律的希望，以及开发一个更像工程学的方法来开发软件吗？完全不是。软件仍然是一个年轻的学科，在我们前面仍然有大量基础和应用研究

火龙果软件工程技术中心在CMMI4体系的测试过程中定义了四个度量指标：测试覆盖率、测试执行率、测试执行通过率、测试缺陷解决率。为了使专/兼职测试人员理解这四个度量指标，了解如何利用现有资源收集度量数据，本文介绍这四个指标的含义及数据收集方法。1测试覆盖率测试覆盖率是指测试用例对需求的覆盖情况。计算公式：已设计测试用例的需求数/需求总数。测试覆盖率从纬度上说包括广度覆盖和深度覆盖；从内容上说包括用户场景覆盖、功能覆盖、功能组合覆盖、系统场景覆盖。首先说广度，是否需求规格说明书中的每个需求项都在测试用例中得到设计。其次说深度，通俗的说，是不使我们的测试设计流于表面，是否能够透过客户需求文档，挖掘出

火龙果软件工程技术中心  本文内容包括：精化阶段度量阶段的度量总结进一步阅读注释参考资料本文来自于RationalEdge：在软件开发项目生命周期的中间阶段应该度量哪些方面，以确保该项目的全面状况良好并按计划进行呢？通过本文弄清风险列表、待完成工作队列，以及其它项目工件是如何被客观地用来度量项目的全面状况的。 这是由三部分组成文章中的第2部分，它描述的是作为管理软件开发项目的一部分，即评估策略问题。第1部分介绍了作为评估项目全面状况机制的度量的概念，我还描述了可以帮助您在先启阶段评估项目全面状况的特殊度量方法。在这个系列的第2部分中，我专注于开发工作中的主流部分的度量方法：即详细精化和构建阶段

过程量度下个月...注释在本系列三部分文章中的第1部分中，我们介绍了精益的软件开发治理，并且介绍了精益治理的使命和原则，以及一个个项目成功所需的组织和项目涉众的协作。在第2部分中，我们将着重于围绕精益软件开发治理中使用的必要过程和量度的实践。“过程”指的是用于有效的精益治理的策略——那些使用Rational统一过程（RationalUnifiedProcess?，或RUP?）的人所熟悉的基本概念。“量度”指的是用于通过支持目标和动机来进行精明的可执行的决策制定的量度策略。过程此类别中的实践促进有效且高效执行项目的策略，在没有不必要的开销的情况下，所以项目团队和执行者获得精益治理所需的透明度和监

网络化作战指控信息链柔性度量模型

通过新功能使用辅助仿真功能在度量空间中的某些结果上