摘要：创意软件课程教学是一个建构式学习的过程,学生首先深入学习、观察和实践目标领域知识,其次进行主观的知识建构与过程实践。软件创作的源头通常是设计者内心创作冲动的表达;创意软件的动机是用户需求驱动的工程过程与系统实现。创意软件课程通过创新教学激发创意软件的活力,软件工程则为创意实现提供了理论和实践基础。为此,以AI赋能创意软件通识课程的设计为主题,在概念设计、创意生成与评估方面分享课程实践方案,针对课程让有创意的人来设计软件、设计能产生创意的软件、设计一个便于产生创意的环境这3个目标,提出了一个智能教学助手系统的设计。通过结合智能问答、课程管理、创意软件实现等模块,优化教师教学流程,为学生个性化学习提供支持。

摘要：安全问题已经成为现今信息技术在企业应用中要解决的重要问题,本文提出一种设计安全系统的方法框架,这个方法基于面向主体的需求建模框架i*,通过社交概念模型来分析与安全相关的系统的业务和组织环境.这个方法框架把安全分析和一般的软件工程分析方法结合起来,把安全性和系统相关的其他功能性需求和非功能性需求的共同分析,对需求进行权衡,从系统设计的初始阶段起就把安全措施整合进去.本文通过网上购物的实例用i*图示分析了设计过程中的相关步骤.

摘要：非功能需求描述系统质量相关的属性,是软件设计决策的重要依据和评估标准.与功能需求的描述相比,非功能需求描述通常比较分散,且往往是隐含的.当采集到的需求原始描述内容较多时,逐一进行人工判别和整理需要耗费大量的时间和精力.针对中文自然语言描述的需求文本,提出了自动化的非功能需求识别和分类方法.其中,识别过程旨在从文本中提取出可能包含非功能需求的语句,尽可能地缩小人工检查的范围.分类过程则进一步将包含非功能需求的语句划分到性能、可靠性、可用性、安全性、可维护性这五大类非功能需求类型之中.分类训练和实验测试基于课题组工作项目整理的实验数据集进行,最终,基于一个工业界的实际应用案例数据,验证了方法的有效性.

摘要：以汽车设计问题为例,研究如何运用面向目标的需求分析方法以支持系统的早期设计活动.大型复杂系统的求解空间对目前计算机的处理能力来说趋近于无穷大,面向目标的分析方法将设计问题的功能及性能需求表示为目标,将满足各方面需求的各级设计选择表示为子目标,之后对目标及其关系所表示的问题求解空间按用户偏好进行裁剪和优化,使得后续设计活动的搜索范围大大减小,从而提高求解效率.

摘要：需求文本的分析和建模是需求工程中一个重要环节,其获取建模过程的自动化也渐渐成为了需求工程中一项重要研究内容.本文针对中文自然语言处理和需求分析中的难点,提出了基于面向类图语义框架的中文需求类图半自动建模方法.该建模方法的流程包括:文本分词与词性标注,基于语义框架的类图模型提取,基于问卷的模型改进和手动模型编辑.该方法具有较高精确度,能够显著地提高中文需求建模的效率.本文设计实现了半自动建模系统来完整地支持整个建模方法流程.最后,本文通过对3个实际需求文本的样例进行实验,检验了基于语义框架抽取类图元素的效果.

摘要：本文基于面向主体的服务建模本体(SRMO),开展主体服务规则的模拟验证方法研究。SRMO将服务环境下的服务请求和提供双方描述为智能主体,对常用服务规则进行推理,从而实现开放服务环境下的服务自动发现、选择和匹配。为验证服务规则的合理性和正确性,本文提出了一种基于场景模拟的主体服务规则验证方法,基于该方法设计实现了面向主体的规则验证平台(AORVP),对SRMO中的当前服务规则集进行了验证。基于验证结果修正并完善了SRMO的服务规则集合。

摘要：从基于自然语言的需求文本中抽取概念模型已有很多相关研究,然而,抽取模型中的关系信息因其复杂性而较少被研究者系统地分析和处理.文中提出了一个通用的关系信息抽取方法,给出抽取规则,从需求文本中确定和抽取关系信息.基于该方法设计并实现了一个系统CREAT3,从中文需求文本自动生成i*框架中的SD(StrategyDependency,策略依赖)模型,侧重抽取策略依赖关系信息.将得到的模型和专家抽取结果进行对比,结果显示该系统可以获得相当高的准确率,同时也保证了很高的召回率,证明了方法的可用性.并且较相关工作具有更好的可扩展性.

摘要：柱塞泵的流量脉动是噪声流体传播的原因。为设计良好的配流盘以减少流量脉动和斜盘上的倾覆力,笔者建立了柱塞泵工作过程的数学模型。以流量脉动为目标,压力脉动作为结果进行分析;采用Amesim液压仿真软件分析柱塞腔内的增压、减压速率与流量波动的关系;在此基础上分析减压槽和配流盘上分度角等结构设计参数的影响,通过遗传算法优化得到一组参数帕累托解集,以此设计配流盘。排油流量和吸油流量变化仿真结果表明:采用该优化方法设计的配流盘,能有效降低柱塞泵流量脉动。该研究为正向设计配流盘结构、降低流量脉动提供了一种有效方法。

摘要：针对航空雷达信号分选中侦察装备普遍存在的信号分选实时性差,分选结果经常出现增批、漏批现象的缺点。为了提高侦察系统在复杂电磁环境下准确快速的分选出雷达辐射源信号,根据径向基(RBF)神经网络通过理想数据训练后能够对未知数据进行分类的特点,将径向基神经网络算法用于对航空雷达侦察信号的分选,在此基础上提出了一种新型多二维径向基神经网络结构,通过与BP网络、RBF网络的对比,多二维径向基神经网络的识别率优于其它几种网络,而且其结构便于实现。通过试验结果可以得出,多二维径向基神经网络能够提高雷达信号分选的准确率。

摘要：本文通过首先阐述了巡检机器人总体机构设计，通过对巡检机器人结构设计的分析后，采用双机械臂反对称机构进行设计．总的来说，本文对巡检机器人机械机构的设计，实现对机器人各关节机构的结构设计，在进行巡检机器人的机械机构设计过程中不但满足对机械机构设计中遵循的设计原则外还根据巡检机器人的特殊作业环境和作业任务进行分析。