导读:本文包含了关注点识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:ISO,生物识别
关注点识别论文文献综述
崔光耀,冯雪竹[1]（2018）在《ISO移动生物识别标准的中国突破——蚂蚁金服标准化团队谈国际标准立项的几个关注点》一文中研究指出数字经济时代,前沿新技术和重要经济活动越来越多地向网络信息领域集中,而网络信息技术日新月异、竞争日渐激烈,标准之争向来被各国视为谋求竞争优势的战略制高点。2018年9月30日至10月4日,ISO/IEC JTC1SC27(信息安全分技术委员会)工作组会议在挪威约维克召开。本次会议由挪威标准化协会承办,中国信息安全标准化技术委员会组织中国代表团一行33人参加了会议,中央网信办网络安全协调局张胜调研员担任代表团团长。本次SC27会议内容主要包括:在研标准项目推(本文来源于《中国信息安全》期刊2018年12期）
温赵欣,关慧,贾成真[2]（2018）在《基于需求依赖关系识别横切关注点》一文中研究指出在面向方面需求工程中,横切关注点是一类需要单独识别的特殊关注点,因为它具有交织和分散的特性。本文提出了一种基于需求依赖关系来识别横切关注点的方法。首先定义了需求依赖关系,并提出了一种新的需求依赖关系分类方法;其次基于定义的需求依赖关系及分类,分析需求和关注点之间的依赖关系并建立依赖关系矩阵;最后通过横切关注点的交织和分散特性以及对得出的依赖关系矩阵进行运算,得出识别出的横切关注点。本文最后通过实际案例的实验结果证明了此方法识别横切关注点的可行性和有效性。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年20期）
余本功,张培行[3]（2018）在《考虑情感分析和关注点识别的产品选择方法研究》一文中研究指出为提高产品选择效率,帮助消费者更好做出购物决策,本文将情感分析和关注点识别结合起来,提出一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)和TextRank的产品选择方法。首先,获取候选产品的评论文本数据并进行数据清洗;使用带有正负向标签的训练数据训练LSTM情感分类模型;使用该模型对候选产品评论进行情感计算,得出每款产品的平均得分;最后使用TextRank方法对负向评论进行关注点识别,并使用词云图进行可视化。本文提出的基于情感分析和关注点识别的方法能较好的完善消费者决策信息,帮助他们较好的进行产品选择。(本文来源于《第十叁届（2018）中国管理学年会论文集》期刊2018-11-03）
姬建睿,刘业政,姜元春[4]（2017）在《基于混合权重合并策略的社交网络用户关注点识别方法》一文中研究指出主题模型是用于识别博客、网络社区、微博等社交网络平台上用户关注点的重要手段。考虑到社交网络平台上短文本主题识别的特殊性,该文根据短文本内容在上下文上的相关性,提出一种基于混合权重合并策略的AW-LDA模型。该模型将符合上下文相关条件的短文本进行虚拟合并,并根据上下文相关程度对不同短文本赋予不同的权重,构建了一种新的短文本主题识别方法。通过网络BBS社区与微博社区两组数据的实验,该模型能够有效识别不同话题下社交网络用户关注点,为解决短文本主题识别问题提供了新的解决思路。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2017年09期）
叶水琴[5]（2015）在《基于目标模型的横切关注点识别方法研究》一文中研究指出为了实现软件设计和开发的模块化,关注点分离成为软件工程中的又一重要原则。然而,横切关注点散布在多个关注点中,很难被分离出来和模块化,影响了关注点的分离。面向方面程序设计将横切关注点封装为方面,在实现阶段实现了横切关注点的分离和模块化。为了在需求阶段实现横切关注点的分离,面向方面需求工程被提了出来。面向方面需求工程的目标是在需求阶段分离和确定横切关注点,为面向方面软件开发的后续阶段提供决策支持。目前,在需求阶段的横切关注点识别方法研究上,尽管已经取得了一定成果,但是也存在一些不足。例如,识别不全面、缺乏冲突处理等。本文给出了需求阶段横切关注点识别方法的比较。首先分析了需求文档中横切关注点的表现形式,并介绍了常见的几种需求阶段的横切关注点识别方法。然后,给出了评判指标,分别是识别范围、组合机制、冲突解决、工具支持和输入。最后,从这五个方面比较了介绍的几种方法。本文提出了一种基于目标模型和双状态算法的横切关注点识别方法。分别考虑了功能方面和非功能方面,解决了识别不全面问题。通过扩展目标模型,定义分解目标的执行顺序解决了方面冲突问题。该方法首先从需求规范中提取目标,使用AND/OR树对目标进行分解,根据目标之间的关系建立层次目标模型。然后,使用XML文件存储目标模型。最后根据横切关注点识别规则实现对横切关注点的识别。通过实例机票预订管理系统描述了该方法的应用,与Theme/Doc方法的比较表明该方法在需求阶段能有效识别横切关注点。(本文来源于《武汉工程大学》期刊2015-04-04）
王黎明[6]（2014）在《准确识别横切关注点依赖关系和影响范围的方法》一文中研究指出1 现有技术的技术方案业务系统可看作由一组关注点组成,其中,直切关注点是指支撑业务的主体模块,而横切关注点是指主体模块之外的其他关联模块。站在不同角度,某个关注点既可以是直切关注点,也可以是横切关注点。随着四网融合四网协同时代的来临,通信行业竞争日益激烈,各运营商不断推出新式组合业务,导致业务系统间的横切关注点变得越(本文来源于《电信技术》期刊2014年04期）
俞东进,闫大强[7]（2012）在《基于执行模式和扇入分析的横切关注点识别》一文中研究指出为提高遗留系统的横切关注点识别效率和精确率,提出一种改进的候选横切关注点识别方法.该方法选取覆盖系统核心功能的挖掘用例,根据横切关注点具有的方法执行模式特征和方法扇入度特征对活动代码进行动态分析,以便发现可供候选的方面.在识别过程中,特别引入了扇入阈值和横切阈值,对由于低于阈值而不可能成为候选横切关注点的方法进行预过滤,同时通过分析方法外语句对方法执行的影响,排除部分不可织入的候选横切关注点.与传统方法相比,该方法在保证查全率不下降的基础上,可有效提高识别效率和精确率.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
涂成茂,何成万[8]（2011）在《一种基于KAOS和XML的横切关注点识别方法》一文中研究指出提出了基于自动规范中的知识获取KAOS和可扩展标记语言XML的识别方法,该方法首先对待开发系统进行需求建模,然后将需求模型映射于可扩展标记语言XML文件中,最后给出横切关注点识别算法,该算法在案例系统中的实验结果表明此方法的可行性和稳定性.(本文来源于《武汉工程大学学报》期刊2011年09期）
范围[9]（2005）在《Java程序中横切关注点的识别与封装》一文中研究指出复杂的软件系统中,往往包含有多个关注点的实现。其中一些关注点代表着系统的核心功能,另外一些则是为满足系统的某些特性而产生的。后者在实现上表现出一种横切特性,并由此产生了代码散布和代码交织的现象,我们将其称为横切关注点。代码的散布与交织使得开发出来的程序非常难于理解和维护。为了解决上述问题,本文对Java 语言遗留系统中横切关注代码的识别方法,以及利用面向方面技术进行横切关注点封装的方法进行了研究。其中,对横切关注点的识别采用的是基于类关系图的识别方法,并将识别出来的横切关注代码用树状的结构进行了存储和表示。然后针对搜索结果的形式,进行了方面封装方法的研究。在本文的最后,给出了横切关注自动搜索工具CCST 的设计与实现。(本文来源于《吉林大学》期刊2005-04-30）
关注点识别论文开题报告
（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：
在面向方面需求工程中,横切关注点是一类需要单独识别的特殊关注点,因为它具有交织和分散的特性。本文提出了一种基于需求依赖关系来识别横切关注点的方法。首先定义了需求依赖关系,并提出了一种新的需求依赖关系分类方法;其次基于定义的需求依赖关系及分类,分析需求和关注点之间的依赖关系并建立依赖关系矩阵;最后通过横切关注点的交织和分散特性以及对得出的依赖关系矩阵进行运算,得出识别出的横切关注点。本文最后通过实际案例的实验结果证明了此方法识别横切关注点的可行性和有效性。
（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。
关注点识别论文参考文献
[1].崔光耀,冯雪竹.ISO移动生物识别标准的中国突破——蚂蚁金服标准化团队谈国际标准立项的几个关注点[J].中国信息安全.2018
[2].温赵欣,关慧,贾成真.基于需求依赖关系识别横切关注点[J].电子技术与软件工程.2018
[3].余本功,张培行.考虑情感分析和关注点识别的产品选择方法研究[C].第十叁届（2018）中国管理学年会论文集.2018
[4].姬建睿,刘业政,姜元春.基于混合权重合并策略的社交网络用户关注点识别方法[J].电子与信息学报.2017
[5].叶水琴.基于目标模型的横切关注点识别方法研究[D].武汉工程大学.2015
[6].王黎明.准确识别横切关注点依赖关系和影响范围的方法[J].电信技术.2014
[7].俞东进,闫大强.基于执行模式和扇入分析的横切关注点识别[J].华中科技大学学报(自然科学版).2012
[8].涂成茂,何成万.一种基于KAOS和XML的横切关注点识别方法[J].武汉工程大学学报.2011
[9].范围.Java程序中横切关注点的识别与封装[D].吉林大学.2005