程序理解中基于类图的特征挖掘

针对从大型系统源代码逆向恢复出的类图十分复杂．不利于系统理解和特征挖掘的问题。从类图中抽象出类型依赖图（TDG），并分为无权值及带权值类型依赖图．利用图上的集合划分算法对TDG进行分层抽象的特征挖掘．挖掘算法将图中的节点划分到不同的集合中．每个集合展现系统关键设计的一个侧面．采用TDG上的分层算法能够有效地降低类图的复杂度并挖掘出系统设计特征．     

基于进程组构件模型的软件体系结构设计方法

软件工程的有效性在于进行体系化或系统化的设计，软件体系结构的好坏对系统的成败起着举足轻重的作用。本文针对并发系统，结合面向对象、构件以及软件复用的思想，提出了一种基于进程组构件模型的软件体系结构设计方法。最后介绍了采用该方法设计的iCALL系统。     

仿真环境中智能化控制语言的研究

智能化控制语言可控制仿真系统中的实体,使其表现出智能化行为。本文定义了一种智能化控制脚本语言ICSL(Intelligent Control Scripting Language),并实现了ICSL的解释器。ICSL支持基本的控制语句和核心对象,针对领域特征,对仿真领域的语义进行编码,并提供语义扩展机制,为控制策略的制定者提供一种灵活表达策略的手段。ICSL语言的解释器将智能化策略映射为仿真系统中实体的行为序列,实现了对仿真实体的智能化控制。最后,本文通过把ICSL语言用于战场仿真系统对其实用性进行了系统的实验研究,结果表明,基于ICSL语言定义的控制策略可以有效地映射到仿真系统中,从而完成对仿真实体的智能化控制。     

中水在包钢人工湖和绿地灌溉中作用的分析

包钢工业污水经处理后的中水达标后部分可用于包钢河西公园的人工湖,通过生物链净化湖内的中水,充分应用于周围绿地的灌溉,既节约了水资源,又对周围环境的水质保护发挥了重要作用。     

粗丝CO_2焊接节能效果分析

CO_2气体保护焊接过程中,电极的电流密度是普通电弧焊的7—12倍,电极的熔化率是普通电弧焊的2—4倍。因而CO_2气体保护焊具有相当高的熔敷效率。特别是粗丝 CO_2气体保护焊,在中厚板焊接工艺中,对提高焊接效率,大幅度降低能量消耗,都显示了突出的重要作用。以常见的中厚板焊接为例:     

基于进程代数的UML序列图的形式语义

UML序列图用于建模实例间动态交互过程．但UML规范并没有给出其形式化的动态语义，这不利于对模型进行形式化验证和证明。本文把序列图中的事件动作及其执行序列映射为进程代数中的进程表达式，利用进程代数语义框架来构建UML序列图的形式语义。首先，建立了序列图到进程代数的语义映射规则；然后用Plotkin风格的结构化操作语义给出并证明务件组合算子演绎规则；最后，归纳定义了算子次序约束条件并证明了其可终止性。     

突破智慧教育:基于图学习的课程推荐系统

近年来随着互联网技术迅猛发展，以慕课（MOOC）为代表的在线教育平台广泛普及.为助力”因材施教”的个性化智慧教育，以推荐算法为代表的人工智能技术受到了学术界与工业界的普遍关注.虽然在电子商务等领域获得成功应用，推荐算法与在线教育融合时仍面临严峻挑战：现有算法对隐式交互数据的挖掘不充足，推荐背后的知识指导作用不明显，面向实践的推荐系统软件有缺失.对此，设计了一套面向工业化场景的智慧课程推荐系统：（1）提出基于图卷积神经网络的推荐引擎，将”用户-课程”隐式交互数据建模为异构图；（2）将课程知识信息融入”用户-课程”异构图，深入挖掘了”用户-课程-知识”关联关系；（3）设计高效的在线推荐系统，实现了”预处理-召回-离线排序-在线推荐-结果融合”的多段流水线原型，不仅能够快速响应课程推荐请求，更能有效缓解推荐算法落地最大障碍——冷启动问题.最后，基于真实课程学习平台数据集，以对比实验证明了离线推荐引擎相比其他主流推荐算法的先进性，并基于两个典型用例分析验证了在线推荐系统面临工业场景需求的可用性.     

支持柔性机制的元数据驱动模型的研究与应用

以软件体系结构为中心的构件化软件开发方法保证了大型复杂系统构造的稳定性，而稳定框架支撑下的柔性支持力度是维持一个软件系统生命力和活力的关键，通过对元数据驱动模型控制原理的分析，讨论了基于元数据的流程图控制方法对层次化体系架构中各个层交行为控制的柔性机制支持，给出了iCALL系统中基于该元数据驱动机制提供应用支撑层柔性支持的一种元数据标记规则和该规则映射下的具体元数据表示示例。     

一种层次状态图的自动生成方法

提出了一种基于状态图语法分析的方法自动生成层次状态图．该方法搜索简单状态图上具有异或关系的状态，将这些状态聚类得到层次状态图，达到减少状态转移数量和高层状态数目，提高抽象层次的目的．通过系统的实验研究，验证了该方法的有效性．     

一种基于智能体技术的软件自适应动态演化机制

针对分布式软件系统在动态演化中面临的原有软件单元难以重用、忽视软件内部运行状态引发的演化需求等问题,借助智能体(agent)具有的环境适应性、变化敏感性等特征,提出了一种基于智能体技术的软件自适应动态演化机制.通过将软件单元封装为Agent,并定义单元间的演化规则,使演化机制重用原有软件单元.通过一种基于数据推送的动态环境感知方法实现Agent间协作关系调整,同时满足来自内外部环境引发的动态演化需求.通过引入信息中介服务,实现了基于改进合同网的Agent协作策略,能够自适应地更替Agent,满足用户意愿变更引发的动态演化需求.依据演化机制在支撑环境中的运行情况及相关能力指标的分析,说明所提出的演化机制适用于动态复杂的分布式软件系统,是一种有效的软件自适应动态演化机制.