摘要：基于本体的需求建模能够保证需求描述的正确性和完整性,但最终得到的应用模型描述是基于应用本体的,不易于普通软件设计人员理解,无法直接成为设计时所需的需求规格说明文档.而UML语言已成为面向对象建模的实际标准.因此,将本体概念引入UML模型中,通过定义UML模型中的元本体,构建基于本体的需求模型到UML元模型的映射规则,在此基础上,设计并实现一种基于规则的图元自动转换工具,实现基于本体的需求模型到UML元模型的转换,为后期软件设计提供需求基础.

摘要：目前智能合约漏洞检测技术手段单一,多数方法只针对合约的源代码,鲜有面向智能合约其他类型的安全检测。本文在仅给定智能合约二进制代码的情况下,针对最高频的可重入漏洞、委托调用漏洞和时间戳依赖漏洞,设计并实现了一种基于关键路径的智能合约漏洞检测方法。基于合约字节码构建智能合约执行控制流图;根据智能合约漏洞特点定义关键指令及规则,生成关键路径;最后采用规则匹配实现漏洞检测。通过对以太坊网络上8000个智能合约进行实验测试,结果表明:该方法可有效检测上述3类漏洞,准确度高达93.75%。

摘要：针对现有的视线跟踪技术设备复杂、对姿势限制过多、要头部佩戴专用设备等方面的不足,提出一种实现视线跟踪技术的新方法,采用5个近红外光灯作为角膜反射的光源。该方法不需要带任何头戴设备,并且能适应头部的自然运动,设计的算法计算出来的视线位置精度较高。提出一种新的瞳孔边缘拟合方案,循环拟合剔除假点,最终得到精确的瞳孔中心,提高了映射的精度。利用图像的灰度进行人眼的初定位,快速而准确。利用交比不变原理进行坐标映射,精确计算出注视坐标。

摘要：关键字拍卖竞价策略的制定问题是一个动态多阶段连续拍卖问题.针对拍卖过程中的竞价对手策略空间等信息不完全等问题,文中提出了一种基于优化算法的竞价策略制定Agent模型,并给出该模型的实现方法.该Agent模型将竞价的策略制定问题抽象成为一个多选择背包问题.采用差分进化算法解决多选择背包问题的约束特性.仿真实验表明,该Agent模型的预测模块和优化模块算法选用适当;将该模型应用于交易智能体广告拍卖竞赛中进行比较实验,结果证明该Agent模型具有较高收益性和稳定性等特点.

摘要：针对近程防御武器系统研发过程中的论证、分析、设计以及仿真等需求,研究实现了一套技战术相结合的数字化武器系统仿真平台,利用该平台支持近程防御系统论证、设计、研制、试验、测试等阶段的研发工作.应用虚拟现实技术和Vega Prime实现了近程防御武器系统打击目标过程的仿真,对炮弹和导弹弹道计算、武器操纵、实时碰撞检测技术做了深入研究.根据运动学和动力学原理优化了炮弹和导弹的飞行模型,提出了舰炮的机械运动模型,改进了适合武器仿真的高速物体碰撞检测技术,实现了近程防御武器系统作战仿真的全过程,验证了仿真平台的实用性,提高了仿真的真实性.

摘要：在复杂的自动协商环境中,设计能够处理不完全信息和动态情形的协商agent有效学习机制正成为具有挑战性的议题.提出了一种基于Bayesian学习的时间依赖的双边多议题协商优化模型(BLMSEAN).通过只观察对手的历史报价,将Bayesian学习和基于混合策略的演化算法相结合,所提模型使得协商agent能够对于对手协商参数的概率分布有更精确的估计(如期限、保留报价和议题权重等),能够适应性地调整让步策略使协商双方都受益,提高了协商的成功率和效用.通过实验可以显示所提的模型学习对手私有信息和适应性调整让步策略的有效性.

摘要：服务匹配是服务发现的主要环节.目前,原子服务匹配过程主要存在服务匹配概念狭窄、匹配算法的时间复杂度较高及匹配方案的表示难以被智能优化算法处理等问题.针对上述问题,在原子服务匹配的基础上引入复合服务匹配、抽象复合服务匹配过程的适应度函数及约束条件,设计适用于智能优化算法处理的匹配方案的表示方法.同时,结合协同演化算法设计思路,提出基于粒子群和模拟退火的协同演化算法(PSO-SA),用以求解复合服务匹配.实验结果表明:与现有智能优化算法相比,PSO-SA可在有限迭代次数内获得精度较高的匹配结果,对不同维度的服务匹配问题具有较高的适应性,可用于提高服务发现结果的质量.

摘要：无线传感器网络安全路由问题是亟需解决和具有重要意义的课题,是无线传感器网络安全的一个重要研究方向。本文针时GEAR路由算法的防御弱点,设计了一种新的安全路由算法R-GEAR,通过在GEAR路由算法上引入适用于传感器网络的安全引导方案及信誉评测机制来获得较好的安全性能。对R-GEAR进行安全性分析,并利用NS2仿真工具进行仿真实验。结果表明,在存在攻击节点的情况下,与GEAR路由算法相比,R-GEAR安全路由算法具有更好的包传输率、包丢失率。

摘要：几何建模是虚拟手术仿真的重要部分,如何构建高精度的软组织模型和提高建模速度是目前该领域的研究重点.根据断层医学图像理论,提出一种高效和高质量的Delaunay四面体软组织建模方法——限定性Delaunay逐点递增插入法.首先在传统的Delaunay逐点递增算法上增加了有利于边界恢复的限定性条件,以减少Delaunay四面体建模过程中丢失边界的数量,较好地保证了模型的完整性;其次针对建模过程中丢失边界的问题,将局部变换法和边界恢复法相结合,在优化四面体模型的同时恢复丢失边界.算法分析和实验结果表明,该方法不仅提高了四面体建模的计算速度,还保证了模型的收敛性和完整性.

摘要：该文在高层体系结构(HLA)框架的基础上完成了基于多Agent的仿真系统设计,提出了Agent的结构和基于想定的自主行为模型,研究了作战任务规划算法,改进了HLA的管理模式,从结构和工作流程方面实现了一套大规模联合作战可视化仿真系统,并给出了试验结果。该系统兼容以往开发的各种作战仿真系统,提高了仿真系统的复用性,试验表明该系统效果良好。