基于 IFPUG功能点分析方法改进特征值因子的应用研究*

论文阐述了功能点分析方法的计算步骤,并采用IFPUG分析方法对一个接近完成的软件开发项目进行了评估,并结合国内标准提出了改进后的系统特征值评估模型,用六个特性的参数来确定一个系统特征值,以此取代IFPUG功能点分析方法中的调整因子。结果表明：改进后的功能点分析方法在对所开发的软件项目的度量上具有更高的精确度,更接近项目开发的实际。     

CAN时分信息和优先级晋升实时调度策略

基于事件触发和静态优先级的CAN网络在网络负载较大时,通信的实时性难以保证.为此研究了时分信息和优先级晋升信息实时调度策略,并给出了相关策略在应用中的改进和算法实现.     

基于改进零树编码的ROI图像联合压缩加密算法

提出了一种能灵活控制感兴趣区域（Region Of Interest, R0I）的重建质量且将图像的压缩与加密同步实现的编码算法。该算法将图像进行ROI划分后利用加权因子灵活控制其编码量,再通过结合改进零数的压缩算法与算术编码,使用密钥对压缩产生的原始上下文与原始判决进行修正,从而实现ROI的联合压缩加密。实验结果表明,当密钥正确时, ROI的重建质量随着加权因子的变化而变化;当密钥出错时, ROI重建质量急剧下降,图像实现分区域加密,从而验证了本文所提出算法的可行性。     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

基于改进遗传算法的空间网架结构拓扑优化设计

根据工程实际出发,建立离散变量结构拓扑优化模型。针对基本遗传算法(GA)存在的早熟收敛、随机性大、收敛速度慢等不足,从编码方式及遗传算子操作等几个方面对其作了改进,选择操作中引进斐波那契方法,提出一种基于整数编码的改进遗传算法。优化结果表明,这种改进的遗传算法的收敛性得到了很好的改善,提高了计算效率,是有效的结构拓扑优化设计方法。     

基于改进的BASS模型的服装产品生命周期研究

为提高服装的销售预测准确度,通过产品的生命周期曲线模型,使得服装销售预测的定性分析与定量预测有机地结合在一起。针对目前服装产品生命周期曲线模型的局限性,引入改进的BASS模型,对服装产品生命周期进行研究。通过销售实例探讨改进的BASS模型用于描述服装生命周期的可行性,建立了以改进的BASS模型为基础的服装产品生命周期模型,并利用该模型对服装销售量做预测,取得了比其他模型更高的精度。     

用GA、PCA和改进SVM相结合进行车辆实时分类

用GA、PCA和改进SVM结合进行车辆实时分类研究对公路管理和控制具有实际应用意义和社会效益。在某公路的匝道口两侧设置了8个测试点,对通过匝道口的车辆进行测试,提取特征向量,采用声波和振地波信号在匝道口进行了实时分类测试研究。由于特征向量的维数太高,用GA和PCA降低特征向量的维数,再用SVM和改进的SVM对特征向量进行分类,大大提高了分类精度。通过实验及分类得到声波和振地波的测试集分类精度最高分别是92.0%和76.1%,同时声波和振地波特征向量的维数降低至26和21,其相应的比率分别为95%和99%,独立集的分类精度分别为87.5%和71.3%。实验表明:用改进的SVM和GA、PCA结合的方法进行分类,其效果要优于单独使用主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)以及它俩的结合使用的方法。     

一种适用于地衣总DNA提取的改进方法

目的：针对地衣初生、次生代谢产物丰富的特点,提出了一种适于地衣总DNA的提取方法。方法：应用改良的CTAB法,对3种常见地衣进行了总DNA提取,经过琼脂糖电泳、紫外吸收分析DNA质量。结果：3个样本DNA的A260/A280值均在1.8～2.0之间,琼脂糖电泳图像清晰。结论：改良的CTAB法简便、省时、价廉,适合于地衣总DNA的提取,获得的DNA含量高,纯度好。     

无线传感器网络节点定位算法研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法在未知节点到锚节点距离计算中的不足,提出了一种新的距离计算方法。该算法考虑了未知节点到锚节点路径中相邻三个节点组成的夹角对距离的影响,从而更精确计算出距离,并对改进算法和原算法进行了对比仿真。仿真结果表明,改进算法有效地提高了节点的定位精度和覆盖率.     

改进型CORDIC算法及FPGA的实现

传统CORDIC算法需要通过乘法器和查找表才能实现多种超越函数的计算,这会导致硬件电路实现复杂、运算速度降低。针对传统CORDIC算法的缺陷,提出了一种改进型CORDIC算法,并给出了FPGA实现方案。它不需要模校正因子和查找表,只需通过简单的加减和移位运算就能实现多种超越函数的计算,从而能够减少硬件的开销,提高运算的性能.