软件复用技术研究

软件复用是解决软件危机、提高软件生产效率和质量的现实可行的途径。该文着重软件复用的基本概念及软件复用的思想,研究了软件复用的过程及实现,分析和研究了软件复用所采用的软件构件技术中的关键技术。探讨了软件复用技术未来的发展趋势。     

浅析实现与测试网构软件的方法

本文阐述网构软件的构成及测试,并提出了具体的实现方式。概括了基于互联网服务的网构软件的实质,网构软件与传统软件间的差异,提出了在互联网上实现网构软件的趋势及实现网构软件的测试方法。     

基于装备保障领域的软件重用技术研究

软件在装备保障领域中占有重要的地位,软件的质量及开发效率直接影响到装备的保障效益。文章讨论了装备保障领域软件的主要特点,及在当前软件开发中存在的问题,介绍了软件重用技术的主要特征,研究了软件重用技术在装备保障领域中应用的总体方案及指导思想,并给出了实际应用的例子。     

逆向工程之软件破解与注册机编写

逆向工程的一个重要应用就是软件破解。通过反汇编软件的程序,发现软件的加密算法,对软件实施破解。软件的破解是对软件版权和安全的一个重大挑战,通过对软件破解的方法、注册机编写的说明和常用破解工具及软件常用加密算法的介绍,解释了软件破解的整个流程,并通过对某一种软件的实际破解操作,演示了软件破解的过程及注册机的编写。经过探讨软件破解的过程,使软件开发者知己知彼,加强软件的安全意识,提高软件的安全性。     

春节期间软件市场综述

春节期间国内的软件市场出现了较大幅度的增加,各主要城市的软件市场出现了“淡季不淡”的主要特征,就往年的销售形成鲜明对比的是,系统软件及中文平台、语言及开发工具等四大类大型软件的销售不仅没有下降,反而出现了不同程度的增加。不仅如此,市场对大型软件的品种需求也出现了多样化趋势。—些以往被视为较为专业化的软件,也成为集团购买力所注意的对氛其中,Delphi、SCO Unix及Project等专业化开发工具及数据库软件在春节期间出现了较佳的销售业绩。 家用软件撑起了春节软件市场的半边天,尽管春节期间CD及多媒体、教育等家用软件没有新品面市,但消费者仍热情不减,对现有产品发起了新一轮购买热。教育类软件成为探亲访     

基于Petri网的软件演化过程

随着遗产软件系统的老化,软件演化已成为软件工程的一个新兴领域.对软件演化及过程的特征进行了描述,提出基于Petri网的软件演化过程;最后给出了软件演化过程的活性判断及优化算法.     

一种基于网络的通用目录同步软件设计方法

文章介绍了一种基于网络的通用目录同步软件设计方法，对同步软件的结构及功能作了较详细描述，给出了软件实现方案及同步软件工作流程图，并进行了详细说明。     

基于Modicon PLC和intouch的污水处理控制系统

介绍了污水处理系统中Modicon PLC和intouch组态软件的应用.详细阐述了该系统的硬件及软件组成以及PLC的具体配置,软件的编程思想及流程.     

基于CMM的软件教师教学能力成熟度模型STCMM

归纳了软件教师的教学能力因子,初步提出了创新的软件教学工程系统框架及软件教师教学能力成熟度模型STCMM,并对STCMM的一些关键实践进行了较深入的探讨.STCMM模型是针对软件教师教学活动改进的渐进层次的结构模型,其关键过程域的确立需考虑软件教师教学能力因子及软件工程特色的教学,指明了软件教师教学能力成熟的发展方向,有利于高等学校计算机专业软件教学质量的测评与改进.     

软件火仲夏——访2000中国国际软件博览会暨技术研讨会

2000年中国国际软件博览会6月21日-23日在北京国际展览中心举办,再次引起了人们对干软件的关注。整个会场开设了独立软件高层区、网络软件展区、软件园展区、CSIA推荐优秀软件站展区、财务及企业管理软件展区、应用软件展区、教育及家用软件展区、媒体展区和国际展区。100余家软件     

计算机软件在多媒体化学教育中的应用

本文阐述了计算机软件在多媒体化学课件开发中的应用,着重介绍了一些普通软件及专业化学软件的特点及功能。     

软测量技术在化工安全生产故障预警仿真系统中应用研究

介绍了软测量技术在化工安全生产故障预警仿真系统中的应用情况,软测量技术的组成及意义。     

Hazard analysis in chemical complexes in Japan—especially those caused by human errors

Accidents al Japanese chemical industrial complexes are examined from the past to the present at the Chiba, Mizushima, Sakai-Senpoku, Yokkaichi, Kashima and Tokushima-Ohtake areas. Comparisons with the number of accidents caused by hard errors and soft errors were made; where the hard errors are defined as the faults of the machines and facilities and the soft errors as the human errors and the faults of the systems. The results may be summarized as follows: the ratio of the number of accidents caused by the hard errors to the soft errors was approximately 2:3 at all areas. Using the data obtained through a questionnaire on the potential accidents from about 200 workers engaged in the chemical industry, comparisons with the causes of the potential accidents and the actual accidents caused by human error were made and the results agreed approximately with the causes of the actual accidents.     

软体机器人驱动研究现状

首先,介绍了软体机器人的发展和研究现状,重点综述了国内外关于软体机器人驱动方式和驱动机理的主要研究成果．然后,将软体机器人的驱动方式归纳为流体驱动、电活性聚合物驱动、磁流变弹性体（MRE）驱动、形状记忆合金（SMA）驱动和化学驱动等,对各驱动方式的科学原理和所对应的典型驱动结构进行了介绍,并梳理和分析了目前在软体机器人驱动技术发展中的瓶颈问题和关键科学问题．最后,尝试对软体机器人驱动研究领域中的挑战和未来发展趋势进行了展望．     

A design of fully soft robot actuated by gas–liquid phase change

This study aims to investigate the application of temperature gradient between the ground and the air to the locomotion of soft robot. Soft robots attract attention due to its flexible adaptability and safety to the real environment in recent years. Although many soft robots are soft themselves, they require hard material as an external device such as air compressors and external power supplies for driving. To solve the problem, some authors reported an autonomous driving robot composed of a completely flexible material using gas generation by a chemical change of hydrogen peroxide solution. However, as the driving system utilizes a chemical reaction, its driving time is relatively short. On the contrary, the proposed robot moves without electricity and any external devices such as air compressors and an electrical power supplies. It can move just on the ground using the temperature gradient between the ground and the air. In experiments, we developed some prototypes and confirmed that continuous movement could be achieved with the proposed model.     

Web技术对化学软件发展的影响

Ｗｅｂ技术的出现为化学软件及其他化学信息资源导航系统的建立创造了更利条件,为化学家迅速获取化学信息资源提供了便携的手段。同时,Ｗｅｂ技术在更深层次上进一步促进了化学软件的集成,分子结构可视化技术和化学软件标准的形成,对化学软件的发展产一着深刻的影响。     

A novel calibration approach of soft sensor based on multirate data fusion technology

In multirate chemical processes, soft sensor is commonly used for fast-rate quality estimations. As the kernel of soft sensor, modeling technique has drawn much attention from researchers. But most of the modeling methods have disadvantages of uncertain estimation errors and limited modeling capability. To these issues, soft sensor calibration is considered as an efficient alternative, which however is often ignored by researchers and the current application level is relatively low. A novel soft sensor calibration method is proposed in this paper. Under multirate sampling conditions, data fusion technology based on Kalman filter is introduced into soft sensor maintenance to integrate the soft sensor model estimations with process measurements. The performance of the algorithm is evaluated through simulations and a laboratory scale experiment. The factors that may influence the performance are also discussed in detail. The results demonstrate that the multirate Kalman filter approach is able to improve the accuracy and reliability of soft estimations, when the essential dynamics is included in the Kalman filtering model and the filter parameters are properly tuned.     

支持向量机在产品成分估计中的应用研究

化工产品成分的在线分析对于实施有效的过程控制非常重要，但是传统的方法都存在明显的缺陷，软测量技术为解决这一问题提供了新的途径。采用支持向量机对萃取精馏塔工艺过程巾产品成分进行估计，给出了建模过程以及参数选取的原则与方法。与神经网络和多元回归方法相比，支持向量机能更好地克服噪声数据对建模的影响，泛化性能好。支持向量机在软测量系统中的深入发展应用，为化工过程的先进控制与优化运行提供了良好的基础。     

改进麻雀搜索算法的RBF神经网络水质预测

针对污水处理过程中化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)难以在线测量的问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的软测量模型.首先,用污水处理厂实测数据挑选出与COD相关的过程变量作为输入变量;其次,基于RBF神经网络建立出水COD软测量模型,利用自适应遗传算法改进的麻雀搜索算法(adaptive genetic algorithm improved sparrow search algorithm, AGAISSA)优化RBF神经网络的中心值、宽度值以及权值,通过改进麻雀位置更新公式以及引入遗传算法中的自适应交叉和变异操作保证了软测量模型的精度;最后,将RBF神经网络的软测量模型应用于污水处理厂实测数据加以验证,结果表明:AGAISSA优化RBF神经网络模型能够对出水COD进行准确的预测,具有较高的预测精度.