结合案例分析基于UML的面向对象可视化建模教学

面向对象软件可视化分析与设计建模(OOVM)已成为一个较为成熟的技术,而UML是目前高校软件工程教学中广泛使用的一个图形建模工具。基于一个案例,描述了面向对象软件分析与设计的全过程,指出了基于UML建模方法所需输出的必要制品,讨论了OOVM集成的完整技术。     

基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的建模与分析

根据建立CDC(center for disease control)的思想,设计了基于CDC的良性蠕虫的部署以及响应机制.并且对于基于CDC的良性蠕虫对抗蠕虫的过程进行了数学建模.最后,对该模型进行了仿真试验.通过仿真结果,总结了影响CDC良性蠕虫对抗蠕虫传播的两个因素:响应时间和探针的蠕虫检测率.基于CDC的良性蠕虫的传播模型可以使得人们更好地理解以及预测良性蠕虫对抗蠕虫的速度以及规模.     

弹塑性平面应变固结问题的解耦分析

针对弹塑性平面应变固结问题提出了解耦的计算方法,基于数值建模方法建立了多路径的土的弹塑性本构模型,该模型能考虑塑性剪应变εpv 与体应变p交叉作用及应力路径的影响.将该模型引入弹塑性固结问题中,建立了相应的扩散方程.讨论了此类液-固耦合问题的解耦条件及对应的应力路径.推导了平面应变扩散方程的基本解,该基本解与固体域控制方程构成了半数值半解析求解体系,编制了有限元程序,计算了一个典型平面应变固结沉降算例.对比分析表明该方法能有效地简化计算,能较好反映应力路径对固结的影响.     

反映式与构成式测量模型的差异：基于TAM的实证研究

测量模型的选择是实证研究过程中的重要环节，区分反映式测量模型和构成式测量模型是正确构建管理理论的基础.在分析反映式和构成式两种测量模型差异的基础上，以技术采纳模型为例，通过对7次共1951份实际调查数据的分析，利用偏最小二乘法的结构方程模型，实证比较了两种测量模型在不同的样本规模、不同的研究情境和不同调查时间下外部效度和对内生潜变量解释能力上的差异.研究结果表明反映式测量模型具有稳定的外部效度，构成式测量模型的外部效度受到样本规模、研究情境和调查时间的影响；在因变量解释能力方面，构成式测量模型比反映式测量模型强的假设没有得到支持，即使当构成式测量模型误设为反映式测量模型时，其因变量解释能力也不一定显著增强.     

基于面向对象思想的矿体三维数据模型

为了解决地下矿体解译和圈定问题,采用面向对象的方法,分析了矿体三维模型,论述了矿体构模过程,矿体三维数据模型元素的表达,抽象成矿体模型类库,最终建立矿体的三维数据模型的过程,并成功地建立了国内某大型铁矿三维矿体模型.研究结果表明:面向对象思想建立矿体三维数据模型有效且实用.该成果对矿床采矿设计、开拓生产提供更直观、更可靠的研究手段.     

高职高专院校开展数学建模培训初探

针对全国大学生数学建模竞赛在高职高专院校开展的现状,提出在高职高专院校开展数学建模培训的具体方案,以对高职高专院校开展数学建模培训提供有价值的参考.     

集成化语言Matlab的Simulink仿真研究

阐述了Matlab语言的主要功能及其应用 ,并通过实例详细介绍了其建模仿真工具Simulink的功能、特点和使用方法     

动态测试误差的系统建模与混合谱分析法

本文拟通过动态测试数据处理来分离测量结果、系统误差和随机误差。首先采用动态数据系统建模法(DDS)作预处理与预分析,然后主要应用逐步回归法和周期图检验法即离散谱分析法,提取非周期与周期的确定性成分,并分离出测量结果与系统误差。再对提取后的数据,应用DDS建模法作随机误差的相关分析和连续谱分析,以分离其随机性成分。必要时可借非线性最小二乘法确定两者的组合模型,面对其参数作出精确估计。该方法的分辨率与估计精确度均有所提高,适用性很广,可全部借微计算机进行实时动态数据处理及修正测试误差。     

复杂网络与标准扩散中的集聚——基于主体的计算经济学研究

结合行为博弈关于学习算法的成果,采用基于主体的计算经济学方法,研究了标准扩散中的集聚问题.为了测量复杂网络下的标准集聚程度,根据标准扩散的特点定义了新的聚类系数.仿真结果表明集聚是标准扩散过程中非常显著的现象;也揭示出在扩散中微观个体在不断改变策略的同时,宏观集聚现象却一直很明显.因此较好地揭示了标准扩散过程中的集聚现象以及复杂系统中微观主体行为和宏观集聚现象之间的关系.     

基于在线聚类的机器人自适应模糊建模

针对机器人这种具有时变、强耦合和不确定性的复杂非线性被控对象,提出一种基于在线聚类的模糊自适应方法用于机器人系统建模。建模过程中采用在线聚类算法辨识机器人T-S模型的前提参数,采用递推最小二乘算法(RLSE)辨识结论参数,根据过程中新的数据信息,模糊规则可以自动增加、修改和删除,实现了模型结构和参数的在线辨识和更新,而且该方法具有模型结构简单、建模速度快、精度高等优点。最后通过二自由度机器人仿真研究证明了该方法的有效性和优越性。