构件与基于构件的软件开发

软件复用技术是提高软件开发效率和质量的有效途径,可复用的构件在软件复用技术中作用重大。本文阐述了构件的概念和类别,讨论了一种实用的基于构件的软件开发流程,并分析其优势。最后对构件的技术发展作一展望。     

基于语义web的智能信息检索关键技术研究

本文对基于语义web的智能信息检索系统开发中所涉及的若干关键技术进行了深入的分析研究,提出了有效的解决方案,为智能检索系统的实现提供了技术支持。这些关键技术包括:关联搜索、信息资源收集和语义推理。     

基于多维关联规则兴趣度的问卷调查规则提取

基于能同时处理多个属性间关联关系的多维关联规则算法,对大学生社交网络行为习惯的调查问卷进行研究分析,发现依靠支持度和置信度的关联规则算法有时会产生误导性的结果。针对关联规则存在的这一问题,给出了带有负向的关联规则兴趣度的解决办法,并发现兴趣度规则中减少关联规则计算量的性质,可极大提高了多维关联规则兴趣度算法在规则提取中的效率。实验结果表明,负向的关联规则置信度强于正向的关联规则置信度,引入兴趣度的多维关联规则算法的准确度更高。     

复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究

针对复杂背景中字符难于提取的问题，提出了 一种通用的提取字符的方法．该方法很好地利用了字符固有的特性，先对图像进行基于变分 法的自适应二值化，再用一种快速区域标号算法求取连通域，然后对连通域进行处理，提取 出字符行，最后进行倾斜校正．实验结果表明，该方法简单可行，成功率达到了96%以上．     

基于滚动变时间窗的重组批处理机调度研究

针对具有等待时间限制和工件动态到达的重组批处理机调度问题,以拖延时间和最小为目标,提出基于滚动变时间窗的三层混合调度算法。该调度算法是应用滚动时域策略,将重组批处理机调度问题分解为许多变时间窗的子问题;每个子问题调度分三层执行：即产生触发并传递参数、重组批及排序、派工并更新参数。通过实时调度仿真平台和CPLEX平台进行实例验证,结果表明基于滚动变时间窗的三层混合调度算法能够在较短计算时间内获得满意优化解。     

基于最大熵原理的Web服务QoS概率分布获取

为了进行服务风险管理,需要了解服务质量（QoS）的随机特性,而描述QoS随机特性的一种有效手段是获得其准确的概率分布。为此,提出了一种基于最大熵原理在小样本情况下获取Web服务QoS概率分布的方法。方法采用最大熵原理将小样本情况下QoS概率分布获取的问题规约为一个由已知QoS数据确定约束条件的最优化问题进行求解,获得QoS概率密度函数的解析式,然后设计了对该概率密度函数解析式参数进行估计的算法。最后,以实际的Web服务QoS数据为基础,通过实验验证了该方法对不同QoS分布获取时的有效性和合理性,并验证了分布获取算法的效率和终止性。     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法以平均跳段距离代替实际直线距离而导致定位误差较大这一问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法.在改进算法中,锚节点通过实际距离和估计距离的误差来修正每跳平均距离.改进DV-Hop节点坐标计算方法,摒弃传统的三边定位算法而采用新的二维双曲线定位算法计算节点坐标.最后求得包含误差修正值的最终节点坐...     

一种新的基于NSCT域的遥感图像增强算法

针对图像增强处理中产生的伪Gibbs现象、清晰度差等问题,利用下采样轮廓波变换（NSCT）的平移不变性特点,来抑制伪Gibbs现象,同时把模糊对比度和空间频率相结合来处理NSCT系数,提高了增强后图像的清晰度。实验结果证实,该算法使得增强后图像的质量明显优于常用的增强算法,具有一定实践价值。     

ParaC:面向GPU平台的图像处理领域的编程框架

GPGPU加速器是当前提高图像处理算法性能的主流加速平台,但是,在GPGPU平台上,同一个程序充分利用硬件体系结构特征和软件特征的优化版本与简单实现版本在性能上会有数量级的差异。GPGPU加速器具有多维多层的大量执行线程和层次化存储体系结构,后者的不同层次具有不同的容量、带宽、延迟和访问权限。同时,图像处理应用程序具有复杂的计算操作、边界处理规则和数据访问特性。因此,任务的并发执行模式、线程的组织方式和并发任务到设备的映射不仅影响到程序的并发度、调度、通信和同步等特性,而且也会影响到访存的带宽、延迟等。因此,GPGPU平台上的程序优化是一个困难、复杂且效率较低的过程。本文提出基于语言扩展的领域编程模型：ParaC。ParaC编程环境利用高层语言扩展描述的程序语义信息,自动分析获取应用程序的操作信息、并发任务间的数据重用信息和访存信息等程序特征,同时结合硬件平台特征,利用基于领域先验知识驱动的编译优化模型自动生成GPGPU平台上的优化代码,最后,利用源源变换编译器生成标准OpenCL程序。本文在测试用例上的实验结果表明,ParaC在GPGPU平台上自动生成的优化版本相对于手工优化版本的加速比最高达到3.22倍,但代码行数只是后者的1.2%到39.68%。     

基于动态能量特征的步态识别方法

步态是生物特征识别领域的一个新兴热点,它有三大优势:远距离识别、非侵犯性和难于隐藏.本文提出一种新的基于动态能量特征的步态识别算法.首先对输入的步态序列进行背景建模;然后分割出图像中运动人体的二值侧影;再从侧影序列中提取出步态的动态能量特征矩阵;最后用标准的模式分类技术对个体的身份做出识别.实验结果表明,该方法不仅简单、易操作,而且在UCSD和CMU数据集上均获得90%以上的高识别率.