基于场景的软件体系结构分析

文章介绍了一种基于场景的、面向对象的软件体系结构分析方法（ＳＡＡＭ）。首次提出了用基于场景的软件体系结构分析方法来分析面向对象软件系统的体系结构质量属性,如软件结构的耦合度、内聚性和结构复杂性,从而解决了传统软件体系结构质量属性由于过于抽象而无法定量地度量的问题。文中还具体介绍了将该方法成功地应用到一个测试软件ＳａｆｅｐｒｏＣ的体系结构度量上。实践证明,此方法不仅能够有效地度量软件体系结构的静态质量属性,而且还能较好地度量软件体系结构的动态质量特性。     

啤酒废酵母酶法制取酵母浸膏技术

利用添加酶法进行啤酒废酵母细胞壁破碎,生产酵母浸膏调味料。加溶菌酶能显著地加速酵母水解,条件为温度50℃,底物浓度12％,pH7．0,水解时间11h,加酶用量15-20u／g（按干酵母计）;加麦芽根核酸酶可提高呈味核苷酸的含量,条件为温度50℃,pH7．5,加入量为提取液的5．0％麦芽根浸泡液、保温4h。生产的食用酵母浸膏可用在肉食水产品、家用调味料、小吃食品、方便面调料、保健食品中作增鲜剂、风味效良荆和营养强化剂。     

1450mm热连轧机支持辊辊形优化设计

针对热轧1450 mm生产线存在支持辊磨损严重的问题,结合现场的工艺条件和设备能力,设计了一套合理的VCR支持辊辊形。经过大量的离线工况试算,对支持辊性能进行综合分析评价,为在线实验提供了理论依据和数据支持。在线实验表明,自VCR辊形使用以来,运行稳定,支持辊存在的问题得到有效解决,板形质量显著提高。支持辊下机磨损量降低、磨损均匀化、对称化、且轧制里程延长。     

废啤酒酵母吸附镉离子的特性探讨

主要研究啤酒酵母对镉离子的生物吸附过程,分析啤酒酵母吸附镉离子的速度、温度、pH等的影响因数.探讨利用啤酒废酵母处理含镉废水的工业途径.     

酶解法提取鳕鱼肝油的生产工艺研究

以鳕鱼肝脏为原料,采用木瓜蛋白酶水解提取鳕鱼肝油,选用提取率作为评价指标,通过单因素实验和响应面实验确定最佳的酶解提取工艺,并从鱼肝油的提取率、品质方面将其与传统淡碱水解法进行比较。实验结果表明,最佳酶解工艺条件为料液比1∶1.5、酶解p H 6.5、加酶量3 270U/g、酶解温度50℃、酶解时间2 h。在最佳酶解工艺条件下,鳕鱼肝油提取率可达到93.44%,且品质良好,酸价5.49 mg/g,碘价148.31 g/100 g,过氧化值7.49 meq/kg。酶解法鳕鱼肝油提取率及品质均优于传统淡碱水解法。     

基于汉字结构知识的鲁棒性公开文本水印

针对中文文本存在的版权保护问题,文章提出了一种新的文本水印算法。该方法通过汉字数学表达式,获取汉字的结构类型和笔画数,利用汉字的结构类型将整个文档分成两块,在各块中由汉字笔画数和水印比特位共同确定水印加载的位置,通过设置字体下划线以嵌入水印。水印提取时不需要原始文档和原始水印,通过块校验和海明校验可将破坏的水印比特位进行恢复。实验结果表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性。     

一种Web应用测试数据生成与组织架构

随着web应用的不断普及,web应用软件的测试越来越重要。本文针对web应用的测试数据生成和组织结构问题,提出了一种元模型驱动的数据池技术,并实现了一个测试数据生成与组织框架。该框架依据web页面上的输入域类型、输入变量的数据类型以及实例化约束条件,支持手工或自动产生测试数据。     

基于多视角卡牌模型的需求缺陷检测

需求来源于不同利益相关方对现实系统的认识和期望。需求获取在整个软件产品的研发过程中至关重要,往往决定着软件产品的质量甚至成败。然而,由于各种复杂因素的影响,获取到的需求中往往存在不完整、不准确甚至冲突等缺陷。需求表达上的二义性、需求描述的不完整和不一致等是最常见的需求缺陷。文中提出一种基于多视角需求获取的卡牌模型和需求缺陷检测规则。在需求获取过程中,特别是在其初期,其能够发现来自各方需求信息中常见的不完整和不一致需求缺陷。最后,通过3组项目案例验证了方法的有效性。     

面向恶意PDF文档分类的对抗样本生成方法研究

通过恶意文档来传播恶意软件在现代互联网中是非常普遍的,这也是众多机构面临的最高风险之一。PDF文档是全世界应用最广泛的文档类型,因此由其引发的攻击数不胜数。使用机器学习方法对恶意文档进行检测是流行且有效的途径,在面对攻击者精心设计的样本时,机器学习分类器的鲁棒性有可能暴露一定的问题。在计算机视觉领域中,对抗性学习已经在许多场景下被证明是一种有效的提升分类器鲁棒性的方法。对于恶意文档检测而言,我们仍然缺少一种用于针对各种攻击场景生成对抗样本的综合性方法。在本文中,我们介绍了PDF文件格式的基础知识,以及有效的恶意PDF文档检测器和对抗样本生成技术。我们提出了一种恶意文档检测领域的对抗性学习模型来生成对抗样本,并使用生成的对抗样本研究了多检测器假设场景的检测效果(及逃避有效性)。该模型的关键操作为关联特征提取和特征修改,其中关联特征提取用于找到不同特征空间之间的关联,特征修改用于维持样本的稳定性。最后攻击算法利用基于动量迭代梯度的思想来提高生成对抗样本的成功率和效率。我们结合一些具有信服力的数据集,严格设置了实验环境和指标,之后进行了对抗样本攻击和鲁棒性提升测试。实验结果证明,该模型可以保持较高的对抗样本生成率和攻击成功率。此外,该模型可以应用于其他恶意软件检测器,并有助于检测器鲁棒性的优化。     

不确定Van der Pol混沌系统的模糊同步控制

本文研究了不确定Van der Pol混沌系统的同步问题,并进行了基于规则的模糊逻辑控制器(FLC)的控制。首先寻找主从Van der Pol混沌系统满足Lyapunov稳定性理论的条件,在此基础上建立模糊规则,设计模糊控制器,实现不确定混沌系统的同步。通过不确定VanderPol混沌系统的两组仿真结果,验证了模糊同步控制方法具有很好的鲁棒性。最后为了进一步验证该方法的有效性,本文在相同条件下,利用反馈控制的方法实现不确定主从VanderPol混沌系统的同步,然后再将此方法的仿真结果与本文的模糊同步控制方法的仿真结果在稳态误差及同步所需时间这两个方面进行对比分析。分析结果验证了本文同步方法的可行性及有效性。