一个面向计算机基础CAI的软件研究

给出了一个面向计算机基础教学的软件设计思想及教学流程、系统结构及各功能模块的设计方法。     

基于CIMSNET的虚拟办公室的设计与实现

用面向对象的建模语言UML（Unified Modeling Language)对基于CIMSNET的虚拟办公室（VO）进行功能建模，将整个系统划分为表现层、逻辑层和数据层三层结构，较好地实现了数据层与逻辑层的分离、逻辑层与表现层的分离，并在表现层建模时使用了客户端页面与服务器端页面分别处理的方法。在页面建模中用到了UML的扩展机制。     

软件测试过程仿真系统的研究与实现

针对软件测试过程中消耗的成本、时间和工作量难以预测和比较的问题,通过建立软件测试过程模型,利用离散事件仿真方法,以工作流引擎为基础构建过程仿真系统,为测试计划的制定提供辅助工具,能够分析出不同的测试过程模型、人员分配和缺陷分布对测试过程所消耗的时间、成本和工作量等方面的影响.     

鲁棒的逆Nyquist阵列(RINA)设计方法

通过大量的数值计算和回归分析找出了矩阵的对角优势度与特征值摄动量的关系,进而 提出一种鲁棒的逆Nyquist阵列(RINA)设计方法,该方法既保持了INA方法的优点,又 使控制系统具有希望的鲁棒性.并针对伪对角化方法存在的不足之处提出一种"双环优势化" 方法.此外,也澄清了Doyle和Steln关于INA方法缺乏鲁棒性的提法.     

基于光谱的天然气组分定量分析方法研究

对构成组分多、相对浓度差大、化学键相似的混合光谱进行定量分析时,存在各组分光谱谱峰交错重叠严重、高浓度占比组分光谱大量掩盖低浓度占比组分光谱等现象,导致单一组分光谱难以从混合光谱中有效分离解析。针对以上问题,该文以天然气红外光谱作为实验对象,提出一种光谱叠加性原理结合GA-SA算法的定量分析方法对天然气光谱进行解析。算法在全局搜索的基础上结合局部邻域寻优,并通过参数及流程优化,可以有效克服混合光谱求解过程中微量组分光谱寻优性差、易陷入局部极值、不具有重复性等缺点。通过对比实验证明该方法相较于其他光谱分析方法,用于天然气光谱定量分析具备更好的稳定性与重复性,预测光谱与真实光谱相关系数R2大于0.98823。     

Windows 下图象处理的若干方法

介绍一种利用Ｖｉｓｕａｌｂａｓｉｃ对ｗｉｎｄｏｗｓ下ＢＭＰ图形进行反色、钝化、锐化、浮雕、雕刻等的处理方法。     

纳米切削单晶铜的准连续介质法模拟

采用准连续介质多尺度方法模拟了单晶铜的纳米切削过程。分别采用原子位置图和应力分布图对纳米切削过程中局部变形进行描述,得出了模型的切削力-切削距离的响应曲线。从微观角度分析了单晶铜纳米切削过程中材料变形、材料去除机理及内部损伤情况。根据模拟结果,对切削过程中位错形核、演化过程、湮灭消失、切屑及加工表面的形成过程进行了深入的分析。从位错演化的角度解释了切削力与应变能曲线的峰谷变化。提出了纳米切削过程中材料受到刀具的挤压作用而导致位错形核。得出了在纳米切削过程中塑性材料的去除是基于位错运动演化的结论。     

基于肤色分割与改进Adaboost算法的人脸检测

针对低分辨率的视频监控图像在复杂环境中不能有效地将人脸检测出来,提出结合BP神经网络的肤色训练和肤色分割,形成一个检测兴趣区域,利用改进的Adaboost算法来完成人脸检测。实验结果表明,改进的方法提高了人脸检测的准确率,降低了视频监控图像的误检率。     

数据中心网络中相关感知流量整合算法

随着大数据、云计算不断融入人们的日常生活,作为支撑其发展的基础设施--数据中心网络的能耗也在急剧增长。为了解决这个问题,学术界提出了能量感知路由（Energy-Aware Routing,EAR）。EAR的主要思想是通过将流量需求聚集在网络链路的子集,并睡眠未使用的网络设备以节省能量。但是在流量低谷时期频繁地切换网络设备模式可能会导致网络振荡甚至网络性能下降。因此提出了一种相关感知流量整合（Correlation-Aware Traffic Consolidation,CATC）算法。提出了基于软件定义网络（Software Defined Network,SDN）的CATC模型,即在流量整合时考虑了流之间的相关性,并结合链路速率来实现更高的节能。在流量约束和链路容量约束下将CATC模型转换为一个最优流量分配问题,并提出CATC算法来求解。仿真结果显示,与现有的节能算法相比,CATC算法在仅仅增加极少网络延迟的同时可以为数据中心网络节省大约45%的能量。     

重油加氢处理分子层次模型构建与原料适应性考察

复杂体系反应动力学模型在石油加工过程工艺设计、操作条件优化等方面具有重要的应用价值。传统集总模型由于组成划分强烈依赖于建模所用原料,导致其原料适应性差。相比于集总模型,分子层次模型以分子作为最小构筑单元,模型的预测能力及原料适应性大为提高。笔者提出了分子层次模型构建策略,完成了重油加氢处理分子层次模型的构建,并将构建完成的重油加氢处理分子层次模型应用于不同重油原料,以考察其产物性质预测能力与原料适应性。结果表明：不同重油原料的组成模型宏观性质与实验数据一致,分子分布与高分辨质谱数据一致;反应动力学模型计算得到的产物宏观性质与分子分布符合实验结果,硫化物与氮化物的转化规律与实验规律一致。因此,分子层次模型具有一定的预测能力与原料适应性,相比于集总模型具有更高的工业应用价值。