基于解释结构模型的需求最高优先级设定方法

对用户需求进行排序是软件项目开发的基础。针对当前需求优先级排序方法,将用户需求放在同一层次上进行比较设定优先级,而对需求层次性和对多个需求整体赋予优先级则考虑的不多。从需求的层次性出发,用解释结构模型对需求进行分层处理;然后对顶层需求的相关需求集进行交运算,整体设定需求的最高优先级;最后给出案例分析。结果表明,该方法能够突出需求层次性,直接生成最高优先级需求集,提高需求优先级设定的效率。     

确定自动机上的XML数据过滤算法改进

XML数据过滤过程中存在的缓存失效会导致过滤效率的降低,因此研究基于确定有限自动机的XML数据过滤过程中如何减少缓存失效对于改进过滤的性能具有重要意义.对已有的Lazy DFA执行算法进行改进,引入了频繁访问区的概念,对缓存中的状态增加一个状态转换计数器,然后通过设定该计数器的访问阈值对缓存中的数据进行筛选,超过该阈值的状态被确定为频繁访问区中的状态.并通过实验证明该访问机制可以减少自动机中状态转移过程在缓存大量状态中的搜索时间,从而有效地提高过滤和查询的时间性能.     

恒定光照下基于LFPL的APTZ调节

为提高光照恒定情况下视觉系统中PTZ调节的主动性和稳定性,提出恒定光照下基于LFPL的APTZ调节方法。采用基于局部粒子滤波的目标预定位方法,对运动目标实现自动估计的标定,提高系统调节的主动性,解决非线性跟踪问题。动态选取光照不变特征滤波粒子克服了光照变化和噪声等因素对目标预定位方法的影响,增强视觉系统的鲁棒性。对水平角和抑角采用Fuzzy控制方法,提高视觉跟踪系统的稳定性。实验结果表明,该方法是正确有效的,使用该系统对变速运动目标的长距离跟踪结果较传统方法更稳定,在光照变化和噪声条件下的运动目标跟踪实验也取得较好的结果。     

基于改进曲面熵的动态水面模拟方法

针对传统水面波浪模拟真实感较差的问题,提出一种改进的水面模拟方法。通过Gerstner模型生成水面波浪的基本造型,利用改进的曲面熵算法对水面进行动态分区,对不同区域施加不同程度的水面扰动,通过修正纹理映射位移的方法提高水面质感,基于GPU技术实现光照效果。实验结果证明,该方法能有效提高水面的真实感,达到较快的绘制速度。     

基于着色赋时面向对象Petri网的AUV系统建模研究

研究并实现一种着色赋时面向对象Petri网(CTOPN)建模方法,它将面向对象技术与着色赋时Petri网相结合,从而综合了两种方法的优势,降低了Petri网模型的复杂性,增加了时间描述,便于系统定量分析.首先给出CTOPN的形式定义,然后建立AUV系统的CTOPN模型,最后给出模型的死锁检测算法,从而验证模型无死锁,为系统仿真创造了条件.     

Delaunay四面体软组织建模方法

几何建模是虚拟手术仿真的重要部分,如何构建高精度的软组织模型和提高建模速度是目前该领域的研究重点.根据断层医学图像理论,提出一种高效和高质量的Delaunay四面体软组织建模方法--限定性Delaunay逐点递增插入法.首先在传统的Delaunay逐点递增算法上增加了有利于边界恢复的限定性条件,以减少Delaunay四面体建模过程中丢失边界的数量,较好地保证了模型的完整性;其次针对建模过程中丢失边界的问题,将局部变换法和边界恢复法相结合,在优化四面体模型的同时恢复丢失边界.算法分析和实验结果表明,该方法不仅提高了四面体建模的计算速度,还保证了模型的收敛性和完整性.     

基于Jena的动态语义检索方法

针对RDF在语义检索中存在的问题,利用Jena工具,提出一种提取和处理RDF层本体处理的方法,给出基于Jena的实现算法。将RDF层本体信息从网页中分离并构建RDF模型,对RDF模型进行集合运算,查询、修正以及序列化RDF层本体。实验结果证明了该算法的实用性,缩短了查询时间,提高了检索的查全率及查准率。     

虚拟手术中基于可碰撞集的软组织自碰撞检测算法

快速精确的碰撞检测是保证手术仿真真实性的重要条件.由于虚拟手术仿真过程中的高复杂性和高计算性,使得现有的碰撞检测已经不能满足实时性与复杂性的要求,为此提出一种新的软组织自碰撞检测方法.该方法根据软组织的曲率提取可碰撞集,基本几何元素间的自碰撞仅在该可碰撞集中发生,基本几何元素相交检测采用基于特征检测的方法.通过试验表明,该方法不仅能有效地提高碰撞检测的速度,而且能对人体软组织进行相对精确的检测.     

网构软件的Wright-Fisher 多策略信任演化模型

网构软件是开放网络环境中软件系统基本形态的一种抽象,其信任关系本质上是最复杂的社会关系之一.为了增强信任演化模型的自适应性,提高预测的准确性以及有效地抑制自私节点的产生,结合差异化服务和演化博弈理论,提出了一种符合开放网络特征的信任演化模型:(1)建立基于差异化服务的实体全局收益函数,以增强信任演化模型的自适应性;(2)以演化博弈理论作为分析工具,借助Wright-Fisher模型的特点,提出了一种Wright-Fisher多策略信任演化模型,以增强对信任演化预测的准确性;(3)根据“公平规范”原则建立了基于博弈的激励机制,激励信任策略的演化,从而有效地抑制自私节点的产生,实验结果表明:该模型能够更准确地反映开放网络中实体信任行为的复杂性特点;在激励机制的作用下,网构软件的信任演化能够更快地达到稳定状态,从而有效地提高网络的效率,使网构软件系统的信任收益达到最优.     

基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐

现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐,即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法,由不信任关系约束信任关系的传播,得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵,并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息,为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升,有效地解决了用户的冷启动问题.