“面向对象的设计与分析”课程思政的教学设计及实践

文章以课程“面向对象的设计与分析”为研究对象,首先探讨该课程思政教育的必要性、可行性。然后,从挖掘“思政”元素、探索融入路径与设计思政教学案例等三个方面阐述本课程思政教学的设计方案。并且,以“‘三省六部制’案例融入包图设计”的教学为例,介绍本课程思政教学的具体实施。在“面向对象的设计与分析”课程引入思政教育,有助于帮助学生克服困难、以提升知识习得能力;强化实现民族复兴责任感及职业道德感,有助于实现全面育人的目的。     

信息系统的需求分析的策略和工具

<正>需求分析是信息系统软件工程中非常重要的第一步,直接关系到信息系统后继工程的进行以及最终的软件产品能否满足客户的需求,因此需求分析在整个软件工程中起着关键性的作用。分析人员在主观、客观方面采取措施,采用适当的策略和工具,可以有效地减少需求分析的错误,大幅度提高需求分析的质量和效率。1主观方面需求分析是信息系统项目管理中需要重点控制的几个关键节点之一,分析人员、客户和开发人员在思想上一定要重视。分析人员要准确领会客户意图,将客户意图转化成信息系统能够实现的功能。对于说不清楚需求的客户,要善于通过关键问题,引导客户提出自己的需求。可以采取的措施是事先编制一个问卷调查之类的文档,详细列举     

利用SOA构建新一代企业管理信息系统

针对目前我国企业中运行的企业管理信息系统(M IS:M anagem ent Inform ation System)水平普遍较低,不能适应新的发展需求的状况,采用面向服务体系结构(SOA:Service O riented Arch itecture)新技术构建M IS,并对其优越性进行了讨论。在描述我国企业实施M IS发展过程的基础上,总结了企业实施M IS建设的过程,并提出了具有ERP(Enterprise Resource P lann ing)和供应链管理(SCM:Supp ly Chain M anagem ent)功能的,跨企业跨区域的新一代企业M IS。新模式与传统方法的对比分析结果表明:利用SOA构建的系统在技术上克服了异质组件不兼容、异构系统难合并、系统改造不灵活、操作粒度小以及耦合密度大等传统方法所面临的一些困难,是构建新一代企业M IS的最佳解决方案。     

排序算法演示平台的设计与实现

本文提供了一个面向对象的算法演示平台,该平台充分利用OO技术实现,具有良好的可扩展性。在开发平台的过程中,使用了TDD模式、重构技术,应用了大量的设计模式的思想,为实现面向对象开发做出了有意义的探索。     

面向对象数据库系统的应用发展

本文就面向对象数据库系统的相关问题展开了探讨，针对我国的数据库管理发展状况进行了论述。由于计算机技术应用范围不断扩大，相关的设备参数不断的增多，设备管理也向着多元化方向发展。传统的管理手段已经无法适应飞速发展的管理需要，而将数据库技术应用于各个行业的管理工作中已经成为了当前各行各业在监测管理工作中的必然发展方向。     

航空影像内业处理实验研究

该文基于笔者多年从事航空影像数据处理的相关工作经验，以航空影像建筑物提取为研究对象，采用面向对象的思路，探讨了预处理、特征选择、外形初步提取等一套流程形成的思路方法，并进行了实验，全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华，相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

Oracle公司开源项目以Greenfoot带动Java课程体系改革

为进一步提高Java课程的教学效果和人才培养质量，阐述了以Greenfoot游戏工具为主带动新知识点的引入，激发学生兴趣的同时使其充分理解面向对象思想，为后续企业项目的开发奠定基础，更好地实现以就业为导向的教学目标．该Greenfoot游戏设计工具通过在游戏中布置场景、添加游戏角色、物体和实现任务，可以实现对象的可视化和交互性，同时提高学生分析问题、解决问题的能力和团队协作等综合素质能力，增强学生所学知识的广度和深度，真正地实现学以致用，优化Java课程教学效果．     

2m分辨率遥感影像地表覆盖分类误差研究

以贵州省镇远县焦溪镇为研究区,以资源3号(ZY-3)2m分辨率卫星影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取研究区地表覆盖信息,将提取结果与普莱亚(Pleiades)影像,经目视解译并结合实地验证获取的高精度地表覆盖进行对比,分析ZY-3影像提取地表覆盖各类型的精度误差。研究结果表明:ZY-3影像相对于Pleiades数据提取平均总误差为1.56%,其中旱地和建设用地分类误差相对较大,精度误差分别是3.41%和3.08%。而水体分类误差最小,为0.70%,其余地类水田、乔木林、灌木林、草地、裸地提取误差则分别是1.28%、0.53%、0.86%、1.18%、1.47%。     

基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价

以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林（RF）方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB（Out of Bag）数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratio_la₁和Ratio_la₂等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。     

横向合成背景的面向对象概念格的生成

针对多形式背景合成的概念格生成,提出了一种多背景横向合成的面向对象概念格的生成方法。首先利用各个子形式背景中的每个概念的外延通过相关运算得到合成背景的面向对象概念格的外延集,然后将得到的外延集通过近似算子运算得到合成背景的内涵,并进一步得到合成背景的概念格。用理论证明该方法的有效性和完备性,并通过实验表明该方法时间效率较好。