面向光场显示的虚拟视点生成技术进展

随着元宇宙产业的发展，光场显示技术因其可以将数字世界与物理世界完美融合，已经成为信息显示技术领域的研究热点，并呈现出视点数量更多、视点密度更大、渲染速度更快的发展趋势。然而，现有的光场显示技术面临着分辨率低、深度受限、视疲劳等多种挑战。本文从人眼立体视觉感知原理出发，对现有的双视点、多视点和超多视点光场显示技术的成像原理和典型方案进行整理和总结。同时，对现有基于单信源和多信源虚拟视点生成技术进行归纳对比，着重分析各项技术在虚拟视点生成质量和渲染速度等方面的可行性和实现效率，并对光场显示技术的未来发展方向进行了展望。     

物联网感知层网络拓扑结构可靠性研究

对物联网感知层(无线传感器网络)的拓扑结构可靠性进行研究,提出了网络连通度、可靠度和可用度随时间演进的无线传感器网络可靠性仿真模型,将网络连通度、可靠度和可用度计算算法应用于无线传感器网络的可靠性评估。通过仿真验证与分析,给出了物联网感知层无线传感器网络可靠性、连通度和可用度随时间变化趋势。结果表明,该模型可快速地实现对WSNs各种拓扑结构的网络可靠性灵活准确分析,为物联网感知层网络拓扑结构的可靠性快速分析提供了有效手段。     

基于Struts架构的工商业务两级审批系统设计

本文主要对基于Struts技术的Web应用系统的模型和原理进行了探讨,对其中包含的设计模式进行了分析,对其中的关键技术架构研究成果应用在工商两级业务审批项目的设计中。     

软件学院数据库原理课程实践环节改革的思考与实践

本文结合课程教学改革工作,提出了切实可行的实践环节改革措施,主要包括作业和实践环节改革、增设新的数据库系统实践课、建设网络教学系统、建设实验上机环境等等,并在近几届学生中连续实施了多年,取得了较好的效果。     

基于CERNET主干信道的IP流数据Trace

主干互联网的IP流数据对研究互联网具有重大价值,但实际公布的这类数据量很少,尤其是没有经过抽样处理的原始数据,原因主要在于主干信道采集难度大和IP地址隐私等方面.以CERNET一个省网边界(1G×3)采集的1个小时的连续的IP报头为原始数据,依据相应的省网IP地址构成的特点与实际需求,对IP地址前缀保留匿名化算法Crypto-PAn进行了改进,在提高实现效率的基础上保留了地址类型,用改进后的算法将上述原始数据进行了相应的处理,并将结果在互联网上公布,供有关研究下载.     

面向功能的Web服务分类系统研究与实现

提出一种基于支持向量机方法依据Web服务的功能信息进行分类的服务分类系统,以UNSPSC作为Web服务的类别体系,并利用UNSPSC中各类别的描述信息作为其父类别的样本文档.在层次化分类体系中利用概念之间的语义层次关系判断出类别的主概念从而进行特征选择的方法,概念之间的语义层次关系通过计算概念在语义词汇网络WordNet中的语义相似度而建立.经过在实际数据和模拟数据集合上进行实验,结果证明服务分类系统分类效果理想.     

基于EMD和GEP的软件可靠性预测模型

基于经验模态分解和基因表达式编程算法提出了一种软件可靠性预测模型。通过对软件失效数据序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量和剩余分量,消除失效数据中的噪声,运用基因表达式编程算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各本征模态分量及剩余分量中所对应的不同失效时间序列作为样本来分别进行预测,重构各本征模态分量和剩余分量中相对应的预测结果,将其作为软件失效的最终预测值。基于两组真实软件失效数据集,将所提出的方法与基于支持向量回归机以及单纯使用基因表达式编程的软件可靠性预测模型进行比较分析。结果表明,该软件可靠性预测模型具有更为显著的模型拟合能力与精确的预测效果。     

贪心随机自适应搜索算法在软件测试中的应用

提出一种求解面向对象软件集成测试中确定类间测试顺序的贪心随机自适应搜索算法。该算法是一个多起点的迭代过程,每一次迭代由产生可行解的构造阶段和寻找局部最优解的局部搜索阶段组成。为了进一步改善它的性能,在构造阶段增加了预处理功能,在局部搜索阶段增加了长期记忆和路径再链接功能。实验结果表明,改进的贪心随机自适应搜索过程产生的解的质量优于现有的其它算法。     

基于混淆交叉支撑向量机树的自动面部表情分类方法

面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性,提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法。该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表情的自动分类。混淆交叉支撑向量机树的结构使模型能够根据教师信号将面部表情识别问题分解,在不同的层次上以相对较低的复杂度解决子问题;在训练阶段,对当前中间节点划分的两个子样本集进行混淆交叉,增强了模型在面部表情识别上的整体泛化性能以及鲁棒性。实验对Cohn-Kanade面部表情数据库中的6类基本表情进行自动分类,准确率达到96.31%;与同样基于该数据库的识别方法相比,该方法在识别正确率和鲁棒性上具有较大的优势。     

基于模型的构件软件修改影响分析

基于构件的软件构建方法目前被广泛使用在软件开发中,用于减少软件开发的工程成本和加快软件开发进度.面向构件的系统主要由第三方提供的可重用构件或者内建的可重用构件组成,因此,系统的质量好坏和维护的难易程度依赖于构件的品质.一个软件修改会给其他构件甚至整个系统带来影响,而修改影响分析是控制和消除这类影响的有效手段.然而,现有的研究很少涉及构件软件的修改影响分析,尤其缺少对系统层面的修改影响分析研究.提出了一种基于模型的系统化修改影响分析方法,该方法的基本思路是:首先提出构件及系统层面的修改影响分析模型,然后根据分析模型分别从构件和系统两个层面对构件软件修改前后的版本进行修改识别,并且利用“防火墙”方法进行影响分析.理论分析和实验结果表明,该方法是可行的,也是有效的.