结构程序设计与结构化方法

本文简介结构程序设计思想和结构化程序设计方法,给出判别结构化程序的方法和变非结构化程序为结构化程序的技术。     

MCS-51系列单片机结构化程序设计探讨

探讨了MCS-51系列单片机结构化程序设计相关问题,研究了MCS-51系列单片机结构化程序的三种基本结构,并给出了程序实现方法范例,介绍了MCS-51系列单片机结构化程序设计步骤及各部分具体设计要求。     

三种语言中的结构化程序设计

一个复杂的程序往往可以分解成几个小的单一模块，在编程之前最重要的事情就是确定每一模块的内容和各个模块之间的关系，本文通过一个实例比较了Ｑｕｉｃｋ ＢＡＳＩＣ，ＦＯＲＴＲＡＮａｎｄ Ｃ语言程序的结构化程序的要点。     

ELAN语言与结构化程序设计

ELAN语言是1975年由西德C.H.A.Roster教授等人设计的一种结构化程序设计语言。ELAN语言除了具有象PASCAL和C这样的结构化语言的全部功能以外,还有一些独特的,重要的功能与特性。ELAN语言所具有的功能充分体现了结构化程序设计的研究成果。并且利于软件再利用技术,面向目标程序设计方法的实施。本文不是对ELAN语言所具有功能作系统地介绍,而仅就ELAN语言所具有的一些独特功能与特性,以及由此反映出的一些好的思想作一些扼要地讨论。     

诌议实例拓展法在结构化程序设计教学中的应用

随着教育改革的不断深入,传统的教学方法正在不断创新。在计算机的程序设计教学中,由于具有很强的理论性和综合性,是计算机专业教学中的难点和重点。为了提高结构化程序设计教学的教学效果,我校提出了运用实例拓展的教学方法,取得了不错的教学效果。在本文中,我们首先阐述了在结构化程序教学中选择实例的具体方法,然后对这种教学方法取得的效果进行了简单分析。     

利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法

针对现有姿态估计方法不能准确提取特征参数的问题,提出了一种基于结构化支持向量机（SSVM）与卷积神经网络（CNN）的层次化模型。首先,展示了一个基于PS部件模型的SSVM如何实现为一个两层的神经网络,其中第一层是卷积层,另一层是损失增强推理层;通过将模型的结构化形式转换为模型中的一个神经网络,提出方法可以同时学习结构模型和外观模型,同时反向传播误差以学习底层的可学习参数,这些参数可从外观模型特征中提取出来;最后,将SSVM模型转换为神经网络模型,将误差反向传播到较低层,并计算确切的SSVM损失,同时通过基于次梯度的方法来学习原始SSVM。将该模型与当前较为先进的识别模型进行了对比,结果证明提出的层次化模型的识别成功率比对比方法平均高6%,具有更强的识别性能。     

结构化查询语言动态功耗解析及建模

为构建节能的绿色数据库,提出一种基于结构化查询语言(SQL)资源(中央处理单元(CPU)、磁盘)消耗的最小单位的数据库动态能耗模型。该模型对系统动态能耗进行解析,将系统主要硬件(CPU、磁盘)的资源消耗映射成功率消耗,采用多元线性回归方法拟合模型关键参数,实时地估算系统动态功率,构建单位统一的动态功耗模型。实验结果表明,相比基于元组总数的模型,CPU指令总数能更好地反映CPU的功率消耗,所构模型在数据库管理系统(DBMS)独占系统资源的静态环境下,平均相对误差小于6%,绝对误差不超过9%。该动态功耗模型更适合于构建节能的绿色数据库。     

基于无干扰模型的操作系统结构化研究

操作系统结构化是目前安全领域的一大难题。以无干扰模型为基础,提出了一种基于分层隔离的进程环境安全模型,给出了进程环境安全的定义和条件。然后对系统结构化要求进行了形式化的描述,并证明通过提出的结构化方法可以获得安全的进程环境。最后结合经典无干扰理论,将本模型由进程环境扩展为适用于整个系统安全的模型。     

基于模型检测的半结构化数据查询

在Web迅猛发展和半结构化数据急剧膨胀的今天,Web上的半结构化数据查询日益成为信息技术领域一个重要的研究发展方向。现有的半结构化查询语言在查询效率上存在着不足。文章提出了一个将模型检测技术应用到半结构化数据查询的新方法,它通过把数据库看作Kripke状态变迁系统,把查询解释为时序逻辑CTL公式,将查询过程转化为模型对公式的满足问题,通过模型检测过程高效地完成数据查询,从而使查询可以在多项式时间内完成,很好地改善了查询效率。最后,给出了该方法在现有半结构化查询语言Lorel上的应用。     

基于结构化数据源的本体建模及组织业务优化

该文研究了基于结构化数据源的本体建模方法,提出了从关系数据库数据库出发,对组织业务进行本体建模并优化方法,以达到组织业务的本体建模、业务流程简化优化的目的。     

An integrated approach based on execution measures for the continuous improvement of business processes realized by services

ContextOrganizations are rapidly adopting Business Process Management (BPM) as they focus on their business processes (BPs), seeing them to be key elements in controlling and improving the way they perform their business. Business Process Intelligence (BPI) takes as its focus the collection and analysis of information from the execution of BPs for the support of decision making, based on the discovery of improvement opportunities. Realizing BPs by services introduces an intermediate service layer that enables us to separate the specification of BPs in terms of models from the technologies implementing them, thus improving their modifiability by decoupling the model from its implementation.ObjectiveTo provide an approach for the continuous improvement of BPs, based on their realization with services and execution measurement. It comprises an improvement process to integrate the improvements into the BPs and services, an execution measurement model defining and categorizing several measures for BPs and service execution, and tool support for both.MethodWe carried out a systematic literature review, to collect existing proposals related to our research work. Then, in close collaboration with business experts from the Hospital General de Ciudad Real (HGCR), Spain, and following design science principles, we developed the methods and artifacts described in this paper, which were validated by means of a case study.ResultsWe defined an improvement process extending the BP lifecycle with measurement and improvement activities, integrating an execution measurement model comprising a set of execution measures. Moreover, we developed a plug-in for the ProM framework to visualize the measurement results as a proof-of-concept prototype. The case study with the HGCR has shown its feasibility.ConclusionsOur improvement vision, based on BPs realized by services and on measurement of their execution, in conjunction with a systematic approach to integrate the detected improvements, provides useful guidance to organizations.     

基于球结构SVM的多标签分类

现有多标签分类问题普遍被转换成多类分类问题,计算量较大,运行时间较长,且面对新类别加入时,拓展性较差。为此,提出一种基于球结构支持向量机的多标签分类方法。每一类别标签对应一个球域结构,提取球重叠区域的样本,依据距离差值度量样本类别相似度,确定样本所属类别。实验结果表明,该方法可以节省210 ms的训练时间,使平均查全率提高3.2%,适合大量样本分类。     

面向AVE的企业过程再设计仿真优化系统的研究与设计

文章建立了敏捷虚拟企业产品过程再设计的基本框架，提出了基于活动链的过程缺陷分析方法，总结了进行过程结构优化设计的ＥＳＩＡ原则，并基于工程网络图的原理开发了一套过程仿真系统对企业过程原型进行模拟分析评价。     

基于SOA和BPM的ERP系统的研究与实现

分析了传统ERP解决方案所面临的不足, 提出了基于面向服务架构和业务流程管理实现ERP系统的解决方案。在深入探讨面向服务的框架模型原理及业务流程管理思想的基础上，给出了一个面向服务和业务流程管理的企业应用框架。并结合企业实践项目，详细阐述了基于SOA和BPM集成的方法和步骤，充分论证了基于SOA和BPM的ERP系统集成开发的可行性及优越性。     

结构化压缩感知研究进展

压缩感知（Compressive sensing,CS）是一种全新的信息采集与处理的理论框架. 借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号. 结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架,旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的先验信息引入传统压缩感知,从而实现对更广泛类型的信号准确有效的重建. 本文围绕压缩感知的三个基本问题,从结构化测量方法、结构化稀疏表示和结构化信号重构三个方面对结构化压缩感知的基本模型和关键技术进行详细的阐述,综述了结构化压缩感知的最新的研究成果,指出结构化压缩感知进一步研究的方向.     

模型驱动的业务流程建模工具

业务流程管理与面向服务架构为企业的高效整合提供了解决方案。基于模型驱动开发理论,提出一个精炼的业务流程元模型,解决模型间的转换问题,探讨模型实例控制流结构和语义的校验方法,根据模型驱动架构设计并实现基于该元模型的流程建模工具。     

基于卷积神经网络的结构化非平衡数据分类算法

卷积神经网络具有高效的特征提取能力和较少的参数量,被广泛应用于图像处理、目标跟踪、自然语言等领域。针对传统分类模型对于结构化非平衡数据分类效果较差的问题,提出一种基于卷积神经网络的二分类结构化非平衡数据分类算法。设计结构化数据处理算法Data-Shuffle,将原始非平衡一维结构化数据转换为三维数组形式的多通道非平衡数据,为卷积神经网络提供更多的特征值,通过改进的VGG网络构建适合非平衡数据的网络结构卷积组,以提取不同的特征。在此基础上,提出更新权重加权采样算法UWSCNN,在每个迭代次数之后,根据模型的训练结果对易错样本进行重新加权,以优化训练结果。在adult、shoppers和diabetes数据集上的实验结果表明,相比逻辑回归、随机森林等传统机器学习模型,所提的Data-Shuffle算法的F1值提升了1%~19%,G-mean提升了2%~24%,相比SMOTECNN、BSMOTECNN、SMOTECNN+CS等采样算法,所提的UWSCNN算法对非平衡数据的分类效果提升了1%~13%,有效提高模型对非平衡数据的分类性能。     

Using physically Based Rendering to Benchmark Structured Light Scanners

Structured light scanning is ubiquituous in 3D acquisition. It is capable of capturing high geometric detail at a low cost under a variety of challenging scene conditions. Recent methods have demonstrated robustness in the presence of artifacts due to global illumination, such as inter‐reflections and sub‐surface scattering, as well as imperfections caused by projector defocus. For comparing approaches, however, the quantitative evaluation of structured lighting schemes is hindered by the challenges in obtaining ground truth data, resulting in a poor understanding for these methods across a wide range of shapes, materials, and lighting configurations. In this paper, we present a benchmark to study the performance of structured lighting algorithms in the presence of errors caused due to the above properties of the scene. In order to do this, we construct a synthetic structured lighting scanner that uses advanced physically based rendering techniques to simulate the point cloud acquisition process. We show that, under conditions similar to that of a real scanner, our synthetic scanner replicates the same artifacts found in the output of a real scanner. Using this synthetic scanner, we perform a quantitative evaluation of four different structured lighting techniques – gray‐code patterns, micro‐phase shifting, ensemble codes, and unstructured light scanning. The evaluation, performed on a variety of scenes, demonstrate that no one method is capable of adequately handling all sources of error – each method is appropriate for addressing distinct sources of error.     

面向GPU平台的并行结构化稀疏三角方程组求解器

稀疏三角线性方程组求解(SpTRSV)是预条件子部分的重要操作, 其中结构化SpTRSV问题, 在以迭代方法求解偏微分方程组的科学计算程序中, 是一种较为常见的问题类型, 而且通常是科学计算程序的需要解决的一个性能瓶颈. 针对GPU平台, 目前以CUSPARSE为代表的商用GPU数学库, 采用分层调度(level-scheduling)方法并行化SpTRSV操作. 该方法不仅预处理耗时较长, 而且在处理结构化SpTRSV问题时会出现较为严重GPU线程闲置问题. 针对结构化SpTRSV问题, 提出一种面向结构化SpTRSV问题的并行算法. 该算法利用结构化SpTRSV问题的特殊非零元分布规律进行任务划分, 避免对输入问题的非零元结构进行预处理分析. 并对现有分层调度方法的逐元素处理策略进行改进, 在有效缓解GPU线程闲置问题的基础上, 还隐藏了部分矩阵非零元素的访存延迟. 还根据算法的任务划分特点, 采用状态变量压缩技术, 显著提高算法状态变量操作的缓存命中率. 在此基础上, 还结合谓词执行等GPU硬件特性, 对算法实现进行全面的优化. 所提算法在NVIDIA V100 GPU上的实测性能, 相比CUSPARSE平均有2.71倍的加速效果, 有效访存带宽最高可达225.2 GB/s. 改进后的逐元素处理策略, 配合针对GPU硬件的一系列调优手段, 优化效果显著, 将算法的有效访存带宽提高了约1.15倍.     

自相似结构化覆盖网组播模拟器设计

针对当前流行覆盖网组播模拟器无法准确为组播系统建模及评测性能的问题,提出一种节点群支持整体代换和多树结构的自相似结构化覆盖网组播(S3M)模型的,设计一个结构化覆盖网组播模拟器,在简化S3M模型结构的基础上为其建立合适的仿真模型。与NICE协议的对比表明,该结构化覆盖网组播模型是有效的。