基于Windows的通用习题练习系统的设计实现

基于教师教学和学生学习的实际需求,开发基于Windows的通用习题练习系统,具有试题管理、习题练习等功能,可用于教师辅助教学和学生自主学习,通用性和实用性强。系统特点是采用数据文件存储题库,无须联网和配置数据库,易用性强。阐述通用习题练习系统的设计思想、题库数据结构和系统实现,并总结使用效果。     

基于构件复用机制的从CPL到Java的翻译系统

给出了CPL构件的复用机制,定义了一种对构件组合约束检查的矩阵技术.通过比较CPL语言与Java语言的语法特点,在XML规范的框架内,提出了一种将CPL语言翻译成等价功能的Java代码的翻译方法.该方法采用基于EJB容器的思想,并使用类对象的形式构造整个业务,用JavaBeans表示CPL中的功能构件,使翻译成的Java代码具有良好的可读性,并具有较高的可复用性及可扩展性.     

防空导弹姿态控制系统终态滑模变结构设计

针对防空导弹垂直发射姿态调转时的快速性要求,研究了快速姿态调转的控制问题.首先基于一类多输入多输出高阶非线性系统的Teminal(终态)滑模变结构控制方法,对垂直发射防空导弹的滚动和俯仰、偏航通道所呈现的非线性、强耦合性进行了分析,并设计了一种新型滑模控制器.控制器设计方案消除了滑模控制的到达阶段,系统的初始状态始终保持在滑模面上,确保了系统的全局鲁棒性和稳定性,且能在有限且可控时间内使跟踪误差趋近于零.最后通过数字仿真验证了系统在不确定因素情况下具有强鲁棒性和适应性,可用于防空导弹短时间姿态调转控制.     

磁盘隐藏技巧

通过实践摸索出了硬盘隐藏的几点技巧.     

基于PCNN图像分割的医学图像融合算法北大核心CSCD

为充分提取源图像间的互补信息,改进传统的图像融合算法在亮度维持、能量保留、边缘信息保持等方面的不足,本文提出了基于脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)图像分割的医学图像融合算法。该算法综合了非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)与PCNN。首先,选取标准差较大的源图像作为被分割图像,标准差较小的源图像作为参照图像,将源图像进行NSST分解,获取源图像低频子带系数和高频子带系数;在低频融合中,利用参数自适应的PCNN对被分割图像的低频子带进行分割,根据分割结果获取融合低频子带系数;在高频融合中,采用以区域能量和与拉普拉斯能量和两者的乘积作为判断函数,获取融合高频子带系数;利用NSST逆变换获取融合图像。最后,应用本文提出的算法,对脑萎缩、急性中风和高血压性脑病等3组电脑断层扫描/磁共振成像(computerized tomography/magnetic resonance imaging, CT/MRI)图像进行了融合仿真,并将仿真结果与2018年后国际刊上提出的5种算法的融合图像进行比较。结果表明,应用本文提出的融合算法得到的图像,有效地增强了不同模态间的信息互补,保持了融合图像与源图像具有相同明亮程度,又保留了源图像低亮度部分的边缘信息,更加符合人眼视觉特性,具有更高的客观评价指标。     

基于级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割

腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获取肝脏肿瘤初始分割结果及感兴趣区域,然后利用图像像素级和区域级特征,分别构建可有效区分肿瘤与非肿瘤的灰度模型和概率模型,并将其融入图割能量函数,进一步精确分割感兴趣区域中的肿瘤组织。最后分别采用LiTS和3Dircadb公共数据库作为训练集与测试集进行实验,并与现有多种自动分割方法进行了比较。结果表明,提出方法可有效分割CT图像中灰度、形状、大小、位置各异的肝脏肿瘤,能提取更精确的肿瘤边界,尤其对于对比度低、边界模糊的肿瘤具有明显优势。     

消息分发系统中的元组空间分解算法研究

为解决分布式环境下消息分发系统中的按需通信,在对Gelemter元组空间模型进行改进的基础上,对消息分发系统中的元组空间通信进行了结构设计,定义了元组空间的特征模型,并基于局部性原理提出一种元组空间通信的空间分解算法.该算法依据在实际通信中不同元组不同元素的匹配频度的差异,将元组空间分解为依赖特征空间、特征元组和特征元素之间抽象关系的一组缓冲子空间,通信进程在进行匹配操作时可直接从缓冲子空间中获取匹配元组,从而降低通信的计算成本.     

立式数控铣削刀具半径补偿功能的运用

在数控铣床零件加工过程中,由于刀具的磨损、现场实际刀具尺寸与编程时规定的刀具尺寸不一致和更换刀具等原因,都会直接影响最终加工尺寸,造成加工误差.为了最大限度地减少因刀具尺寸变化等原因造成的误差,目前数控铣床通常都具有刀具半径补偿功能,根据输入的修正补偿量和程序自动地加工出优质零件,否则,很难保订加工精度.同时,使用刀具半径补偿,实现了根据零件轮廓直接编程的巨变,大大简化了编程工作量.冈此,理解刀具半径补偿并能正确灵活地使用刀具补偿功能,将起到事半功倍的效果,将刀具补偿和变量编柞结合使用,还可实现一些复杂曲面的加工,在数控切削加工中有较强的实用价值.     

基于指针映射集的动态内存故障测试方法研究

动态内存故障在使用指针的程序中是普遍存在的,采用动态测试方法进行测试难以准确定位故障源.而现有的静态分析方法主要存在漏报和误报过多的情况.针对这些问题,提出了指针映射代数系统的概念,全面地反映了指针与内存之间的映射关系,并给出了面向不同故障的指针映射集的构造规则,以此为基础建立了动态内存故障模型.通过指针映射集和故障模型,可以自动检测内存释放异常、内存泄露和空指针引用等动态内存故障,提高了测试效率.在分析过程中,还综合应用了控制流图和路径条件,提高了测试结果的精度.实验结果表明,该方法能够有效检测动态内存故障,而且出于规则定义较为全面,漏报和误报率也较低.