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1. 基于密度感知模式的生物序列分类算法

胡耀炜, 段磊, 李岭, 韩超

计算机应用 2018, 38 (2): 427-432. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071767

摘要（416）

PDF （894KB）（309）

针对现有的基于模式的序列分类算法对于生物序列存在分类精度不理想、模型训练时间长的问题，提出密度感知模式，并设计了基于密度感知模式的生物序列分类算法——BSC。首先，在生物序列中挖掘具有"密度感知"的频繁序列模式；然后，对挖掘出的频繁序列模式进行筛选、排序制定成分类规则；最后，通过分类规则对没有分类的序列进行分类预测。在4组真实生物序列中进行实验，分析了BSC算法参数对结果的影响并提供了推荐参数设置；同时分类结果表明，相比其他四种基于模式的分类算法，BSC算法在实验数据集上的准确率至少提高了2.03个百分点。结果表明，BSC算法有较高的生物序列分类精度和执行效率。

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2. 基于Xen虚拟机的内存资源实时监控与按需调整

胡耀肖如良姜军韩佳倪友聪杜欣房丽娜

计算机应用 2013, 33 (01): 254-257. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00254

摘要（747）

PDF （808KB）（546）

在虚拟计算环境中，难以实时地监控与分配内存资源。针对以上问题，基于Xen虚拟计算环境，提出一种能够实时监控Xen虚拟机内存(VMM)使用情况的XMMC方法并进行了实现。所提方法运用Xen虚拟机提供的超级调用，其不仅能实时地监控虚拟机内存使用情况，而且能实时动态按需分配虚拟机内存。实验结果表明，XMMC方法对虚拟机应用程序造成的性能损失很小，低于5%；能够对客户虚拟机的内存资源占用情况进行实时的监测与按需调整，为多虚拟机的管理提供方便。

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3. 在线社交网络中信息传播模式的特征分析

韩佳肖如良胡耀唐涛房丽娜

计算机应用 2013, 33 (01): 105-107. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00105

摘要（860）

PDF （656KB）（1044）

在线社交网络以其独特的传播优势，已成为一种流行的社交媒体平台。针对在线社交网络中信息传播模式的形式特点，结合传染病动力学原理，提出了在线社交网络中的信息传播模型。模型考虑了不同用户行为对传播机理的影响，并建立了不同用户节点的演化方程组，模拟了信息传播的过程，分析了不同类型的用户在网络中的行为特征以及影响信息传播的主要因素。实验结果表明：不同类型的用户在信息传播过程中有着特定的行为规律，信息不会无限制地传播，并在最终达到平稳状态，并且传播系数和免疫系数越大，信息传播达到稳态的速度就越快。

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4. 基于MDA的模式化软件设计方法与应用

刘发贵，胡耀民

计算机应用 2005, 25 (04): 790-791. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0790

摘要（1161）

PDF （147KB）（1097）

以环境保护信息系统的建设为例,把模型驱动体系结构和模式化软件设计结合起来形成了基于MDA来模式化设计方法。该方法可以降低复用模型的粒度,支持项目之间和业务领域之间的模型复用,提高软件开发效率。