软件工程专业实践教学改革研究

针对软件工程专业的实践教学存在的问题,构建了实验、实践、实训一体化的工程实践能力训练体系,通过组建软件实践教学的管理平台,强调软件工程过程化的教学管理模式,并设置了相应的实践成绩考核方法,以期为当今软件工程人才培养提供了可供借鉴的实践成果和有益经验。     

一种三维数字城市的构建和实现方法

对三维数字城市建设中的关键技术,提出了一种三维数字城市的构建和实现方法,首先就三维地形的数据采集和建立、三维模型的建立和导入、纹理的采集和处理等方面探讨了数据的采集和处理问题;然后针对三维地理信息系统的数据量远远大于二维地理信息系统等问题,从选择合适的DEM行列数、三维模型建模规范、使用结点替换、使用LOD模型优化等方面实现了对三维数字城市海量数据的的优化,并将该技术成功应用于重庆高新区三维数字城市项目.运行结果显示,该系统运行稳定流畅,能够逼真地虚拟高新区现状.     

ICD数据导出及代码自动生成方法研究与应用

随着ICD（Interface Control Document）技术在航天领域的广泛运用,大量的ICD文档与接口定义代码需要编写,然而人工手动编写不但工作效率低,且编写好的文档也不易于管理.为解决以上问题,提出了一种ICD数据导出及代码自动生成方法,并集成于ICD数据库管理系统中.方法以ICD数据库管理系统的数据为基础,使用数据导出算法和代码自动生成算法可自动导出Word文档及所需的目标代码文档.测试结果表明,使用Office Open XML技术导出效率高,导出文件占用空间小,能够满足ICD数据导出的     

基于信任网络的网格资源发现机制

如何有效地发现网格的计算资源和存储资源是影响网格性能的重要因素,已有的资源查找方法难以适应网格规格.利用网格结点之间存在的信任关系构建资源信任网络,并给出了信任网络构建的原理和方法.将主动发现和被动发现相结合,应用小世界原理,获得了优化的时间复杂度,发送了网格资源发现性能.分析表明,该模型在网格环境中具有良好的效果,是一种可靠、安全的方法.     

结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐

随着互联网和全球定位技术的高速发展,基于位置的社交网络(location-based social network)不断涌现,鼓励用户通过签到的形式发布个人动态并实时分享地理位置。海量的签到数据为挖掘用户偏好提供了机会,有利于提供基于位置的服务,如兴趣点(point of interest)推荐。兴趣点推荐旨在通过分析用户历史出行记录来得到用户的位置偏好,从而在未来为用户推荐新的地点,同时也能帮助广告商精准地投放用户感兴趣的广告。地点类别往往能够精准地提炼出位置的上下文语义,而现有的兴趣点研究大多都直接去计算用户对地点的偏好,没有有效地结合类别信息。通过对社交网站Yelp的公开数据集进行分析,发现相比访问共同的地点,朋友之间更容易访问相同的类别。因此,考虑朋友间地点类别偏好关系比直接考虑用户间项目偏好的关系更为合适。文中提出一种结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐算法CSRS,先从用户历史签到记录获取用户地点类别偏好,然后考虑朋友间的类别偏好差异性。在Yelp数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,文中提出的算法在准确率和召回率指标上都取得了更好的结果。     

基于多波长SRP的分布式WDM光网络光路建立研究

针对WDM光网络的单波长预留协议中经常出现多个连接请求竞争同一波长而产生冲突的问题,提出将多波长预留概念扩展到分离预留协议以及基于马尔可夫的分离预留协议(MSRP)中。首先,讨论了三种多波长方案,利用多波长进行可能选择和进一步分离,从而减少请求的整体阻塞;然后,将它们与对应的单波长协议进行比较,发现单波长协议的性能得到了明显改善;最后,仿真实验使用三种多波长协议建立光路,比较结果表明,多波长MSRP执行效果最好。     

基于全对偶算法的自动化测试方法

自动化测试的关键在于自动生成测试用例并自动选择,其中涉及到参数取值的组合以及对这些组合的取舍和重组.对用全对偶算法实现测试用例生成和选择作了相关论证,提出了自动化测试的假设,结合实例论证了该方法的可行性,经初步测试表明该算法的执行效率是令人满意的.     

小波在数据挖掘算法中的运用

由于小波理论具有良好的构造性和实际应用性,近年来被广泛地应用于诸如图像处理、计算机可视化、网络管理和数据挖掘等计算机科学研究领域.小波有很多良好的性质,如多分辨的分解结构、变换的时空线性复杂性等特性,从而可以为数据挖掘提供更加有效的算法.给出了小波在聚类、分类、分布式数据挖掘、相似性搜索、近似查询处理、可视化等算法中的运用,讨论了小波在数据挖掘研究中的影响,并简述了有潜力的未来研究方向.     

Web Agent在空间数据挖掘框架中的应用

空间数据是人们认识自然和改造自然的重要数据，SDMKD是利用数据挖掘方法从空间数据库抽去知识以及步骤的人机交互工程。网络作为巨大的分布式并行信息空间，在其中进行知识发现更具有意义。本文在分析数据挖掘、空间数据挖掘、Web Agent的概念和技术特点的基础上，笔者给出了一个利用Web Agent在Internet上实现空间数据挖掘的基本框架，并进行了实现验证。