面向构件接口变异的模型检验技术研究

随着构件技术在软件开发中的广泛应用,人们对构件化软件系统质量的要求也在不断提高。该文运用模型检验技术进行接口变异测试的相关研究工作。该文首先详细介绍了基于模型检验技术的变异测试的基本原理,随后通过对构件集成时接口之间的交互关系进行分析后,提出了通过构造接口函数调用关系模型进行基于模型检验的接口变异测试方法。最后,通过实例进行了对JavaBean构件的接口测试用例的自动生成。     

皮卫星太阳敏感器设计和误差分析

从所需电池片数量、外围电子器件、所需视场角度、制造工艺等要求出发,设计了工程上适合皮卫星应用的太阳敏感器,并分析获得太阳入射角——光电流非理想的余弦特性、光电流的噪声起伏、处理电路非线性、A/D采样非线性、温度测量不确定性等因素对光电单元测角产生的误差,从而获得太阳矢量测量误差为8.12°。     

网上招评标系统的实现

本文通过一个具体的软件系统－－“XX集团公司采购评标系统”的系统功能、技术特点及实现过程的阐述,间接的分析了信息技术在我国传统行业的营运方案,系统的设计宗旨是实现招评标过程的透明化、自动化和科学化。     

基于太阳电池板的皮卫星太阳矢量测量算法研究

以低轨道皮卫星为应用对象,设计了一种基于太阳电池板的太阳矢量测量敏感器。敏感器完全复用卫星体装供电的太阳电池板进行矢量测量。通过对太阳电池板Ⅰ-Ⅴ输出模型的分析,提出了一种计算电池片工作点变化、补偿温度影响的太阳矢量测量算法。算法以卫星各个表面太阳电池片的电流、电压、温度为输入,测量范围为整个空间。经过实验和仿真以及对非理想余弦特性、测量噪声和地球反照光影响的分析,敏感器单独工作时,一般情况下测量精度优于9.2°,任意情况下优于12.7°。     

基于主元分析和神经网络的人脸识别方法

人脸自动识别是模式识别领域中一项具有广阔应用前景和实际应用价值的热门课题 .文中提出了一种主元分析和神经网络相结合的方法进行人脸识别 .我们先对图像进行归一化处理 ,采用主元分析法对图像的主特征分量进行提取 ,然后以一个径向基函数神经网络作为分类器 ,进行人脸识别 .实验结果表明 ,这种方法在采用多样本训练后 ,具有较高的识别率 .     

高铌TiAl/Ti600合金电子束焊接头组织与性能

对高铌TiAl/Ti600合金进行了电子束焊接试验以便对高温钛合金与高铌TiAl合金高质焊接提供理论及试验依据,采用金相显微镜、扫描电子显微镜及X射线衍射仪等设备对焊接试样进行了分析.结果表明,高铌TiAl/Ti600接头极易产生裂纹缺陷.接头焊缝主要形成细针状α₂-Ti₃Al相及α-Ti相,而高铌TiAl侧热影响区呈现板条状及等轴组织形貌,Ti600侧热影响区为针状α'相.接头焊缝区硬度最大,达到586 HV,Ti600侧向高铌TiAl侧过渡过程中硬度逐渐增大,由焊缝到两侧热影响区硬度过渡梯度较大.高铌TiAl/Ti600电子束焊接头室温抗拉强度可达516 MPa,且接头断裂于偏高铌TiAl侧焊缝区,断裂性质为典型的脆性解理断裂,呈现穿晶断裂特征.     

基于主元分析和BP神经网络的人脸识别研究

该文提出了一种主元分析和BP神经网络相结合的人脸识别方法。其中主元分析方法用于提取人脸图像的特征，而BP神经网络用于对提取的人脸特征进行识别。实验结果表明，在进行人脸识别时，该文提出的主元分析和BP神经网络相结合的方法同传统的主元分析方法相比取得了良好的效果。此方法具有较高的识别率、较强的自适应性以及对噪声的鲁棒性。     

基于ICA与BP神经网络相结合的人脸识别研究

提出了独立成分分析和BP神经网络相结合的人脸识别方法。首先对人脸图像进行小渡分解。提取人脸图像的低频子带图像，然后用被立成分分析方法对低频子带图像进行特征提取，并用改进的BP神经网络时所提取的人脸特征进行分类识别。在AR人脸图像库中进行的实验表明，此方法取得了较高的识别率。