一种基于智能规模识别的软件费用评估方法及系统

    公开(公告)号:CN115293794A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210782715.1

    申请日:2022-07-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于智能规模识别的软件费用评估方法及系统,其包括:获取语料集并进行预处理后,对语料集数据进行分词处理及特征向量化处理,将处理后的语料集数据划分成训练集语料和验证集语料;根据语料数据的大小以及准确率要求构建功能点分类器模型,并由训练集语料对功能点分类器模型进行重复训练,得到最优化参数的模型;由验证集语料对具有最优化参数的模型进行性能评估,得到模型的性能指标;根据实际语料及准确率要求选择不同性能指标的功能点分类器模型,将实际语料输入模型后,判断目标软件的需求文档的语料对应的功能点类型,给予功能点类型和规则库中对应的分数值,输出该项目软件的功能点计数结果。

    一种面向电力系统混合云模式下的资源动态调度方法

    公开(公告)号:CN108234617B

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN201711429164.6

    申请日:2017-12-26

    Abstract: 本发明涉及一种面向电力系统混合云模式下的资源动态调度方法,其步骤:对信息素浓度初始化;从作业队列里取出作业,对每个任务派出相同数量的x只蚂蚁,并启动计时器,每只蚂蚁随机选择从某一个节点出发,按照蚂蚁的移动规则,在私有云中寻找可用节点;判断可用节点集中是否存在节点,若存在则在私有云中存在可用节点能够执行该任务,将任务分配给可用节点集中信息素浓度最低的节点,降低该节点的信息素浓度;若可用节点集为空则私有云不执行该任务,向公有云中申请资源执行,将申请到的公有云虚拟机节点加入到可用节点集中;任务完成后,恢复该节点的信息素浓度;任务是否顺利完成,若完成,再增大该节点的信息素浓度,若失败,减少信息素的浓度。

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