基于VBA通用的上机考试制卷与评分系统的实现

探索一个实现上机考试的通用系统,为上机考试出卷、评卷提供有益的参考借鉴。     

Web应用程序的用户非预期行为测试模型的研究

现有Web应用程序测试模型默认前提是将Web应用程序软件行为等同于其他传统软件,而忽略了Web应用程序中用户的非预期行为将可能影响软件应有的逻辑,导致软件行为失效,针对这一问题,本文在分析现有测试模型,测试策略与算法的基础上,提出一种基于扩展有限状态机(EFSM)的UUBTM测试模型来生成非预期行为的测试序列UTSEQ,实验证明该序列可以有效检测Web应用程序中存在的缺陷.     

0.13μm CMOS下的1000Base-T联合解码均衡器

分析了0.13 μm CMOS工艺下适合于IEEE 802.3 ab标准1000Base-T千兆以太网收发器的联合解码均衡器结构。通过分析适用于1000 Base-T的超前计算技术,对超前计算结构进行了优化,降低了现有联合解码均衡器在0.13 μm工艺下的硬件复杂度。通过物理设计确定了优化的联合解码均衡器的算法与结构。优化后,14抽头MA4在0.13 μm工艺下门数减少了8.7 k,约9%,14抽头并行判决反馈解码器门数减少了9.5 k,约6%。     

基于IEEE802.11协议的分布式联合功率控制

在基于802.11协议族的无线局域网中,不同于目前针对单一ap或多ap集中式功率控制方案,该文提出了针对临时大规模场景应用的分布式联合功率控制方案,一方面通过独立的预测和局部遍历获得目标功率等级,达到了减小ap间干扰的目的,提高网络整体吞吐量约3.1 Mb/s(未饱和),1.0 Mb/s(饱和),另一方面通过细粒度时隙调度增强ap对环境的适应能力。     

自动变速器换档规则的粒子群优化提取方法

针对神经网络“黑箱”模型的缺陷,利用粒子群优化的换档规则提取算法,将规则编码为粒子的方法,通过粒子群优化算法的“位置-速度”搜索模型生成换档规则集。实验分析了标准粒子群与惯性递减粒子群在最优解搜索过程中的性能差异,并验证了该方法的有效性。     

基于PSO的Fisher准则下小样本最佳鉴别变换

小样本条件下,Fisher准则中类内散布矩阵一般是奇异的,无法直接求解.本文提出利用粒子群优化理论,在无需求类内散布矩阵逆的情况下求解Fisher准则下小样本最佳鉴别变换的方法.讨论了通过粒子群优化算法的位置-速度搜索模型获取最佳鉴别投影向量的方法和步骤.实验对比类内散布矩阵非奇异时,采用计算特征向量方法和本文方法的差异.分析验证小样本条件下类内散布矩阵奇异时,通过本文方法进行最佳鉴别变换的分类效果.实验证实本文算法的有效性.     

基于粘滞流体B样条模型的快速非刚体配准方法

基于粘滞流体模型的非刚体配准算法是一种适合个体差异较大配准场合的方法。其关键步骤为求解偏微分运动方程组,但原始算法中采用直接离散结合同步超松弛(SOR)的方法相当耗时。为了缩短求解时间,提出一种基于粘滞流体B样条模型的快速方法。首先利用B样条对速度场进行建模,将方程组未知量转为B样条系数,减小计算负担;接着利用B样条的一些重要性质,推导出基于快速傅里叶变换(FFT)的B样条系数求解方法,进一步加快求解速度。实验结果表明,新算法在保持原始算法相同配准精度的同时,具有很快的计算速度。     

基于MicroBlaze软核处理器的Bootloader设计

文章介绍了基于MicroBlaze软核处理器的Bootloader程序的设计,详细介绍了适用该程序的FPGA嵌入式系统的硬件配置及Bootloader程序设计的硬件逻辑设计流程和软件设计流程。该程序是在FPGA硬件配置完毕之后,在内部处理器上运行的一段启动代码,用来将FLASH中的用户程序传输至外部RAM,并引导嵌入式系统从用户程序中开始运行。它解决了使用大规模复杂应用程序的嵌入式系统的引导问题,已在实际中应用,具有良好的适应性。     

基于数据流频繁闭合模式的挖掘

用挖掘频繁闭合模式集代替挖掘频繁模式集是近年来提出的一个重要策略。根据数据流的特点,提出了一种基于滑动窗口的频繁闭合模式的新方法DSFC_Mine。该算法以滑动窗口中的基本窗口为更新单位,利用改进的CHARM算法计算每个基本窗口的潜在频繁闭合项集,将它们存储到一种新的数据结构中,利用该数据结构可以快速地挖掘滑动窗口中的所有频繁闭合项集。实验验证了该算法在时间上和空间上的可行性和有效性。