摘要：为了解决微镜头阵列在球面上的排布问题,提出了一种通用的基于正二十面体阵列点微移动排布方法。采用与排布球面同心正二十面体点阵投射方法获取微镜头中心点在球面上的初始排布。以弦长率和填充率为评价函数,采用点阵微移动法对此初始结构进行优化。完成方法通用性测试并和一种基于局部球面的经纬线排布法进行对比。实验结果表明,在排布球冠面立体角较大、微相机数量较多的情况下,采用该方法可以获得弦长率低于0.17,填充率达到75%以上的排布表现,同时其良好的排布对称性有效提高了微镜头阵列的成像性能。

摘要：求解极小不可满足保持子术语集(Mups)是不一致术语集调试的核心工作.在构建术语集依赖关系图模型基础上,从概念之间的依赖关系角度出发,定义语义依赖度、语义簇、依赖度分布3个指标反映本体术语集的复杂程度;通过讨论不可满足概念数目、冲突公理集基数和冲突公理基数对Mups问题求解难易的影响,定义冲突公理集最大基数和冲突公理最大基数两个指标反映不一致本体术语集的数据复杂程度;基于这些复杂性指标,设计针对Mups问题的不一致本体数据标准测试集(Mups Benchmark,MupsBen)来评测Pellet、Hermit、FaCT++、JFact和TrOWL这5种推理机在黑盒算法下求解Mups的性能.评测实验显示,所定义的复杂度指标能够有效反映Mups求解问题的数据复杂程度.对于特定推理机,其性能随测试数据的结构复杂程度的增大而降低;对于不同推理机,由于其内在推理机制与优化策略的差别,在不同复杂度指标下表现出不同的性能差异.

摘要：为了提高航天软件测试的效率和覆盖率,增加航天软件测试的有效性,提出了一种基于需求模型的软件测试用例设计方法。针对航天软件测试的特点,该方法采用从用例层深入至步骤层的测试优化策略。首先,基于元建模方法定义了一种测试需求模型;通过建立模型,将测试需求加以拆分,获取了测试需求之间的先后依赖关系以及测试需求与测试步骤之间的对应关系。然后,基于测试需求模型,构建了测试需求的路径图,进而通过对图的遍历获得了测试用例。最后,将该方法用于工程实践进行了实验验证。验证结果表明,该方法有效保证了测试活动的充分性和有效性,降低了测试用例约简的风险。与不约简的测试方法相比,该方法减少测试工作量达18%,减少测试用例数量为40%以上,软件测试的执行时间也减少了40%以上,在满足需求覆盖率的同时,有效提高了测试效率。

摘要：以国家精品课、精品资源共享课程序设计基础为背景,介绍课程教学实践中总结的教学思想和方法,提出在教学思想上转变思维,并以程序设计为主引导学生入门,以实例导引程序设计概念,以案例驱动教学过程;在教学内容组织上分解难点,循序渐进增加课程难度;在教学模式上由简入繁、强化实践。

摘要：依据已设计完成的基于同心球透镜的四镜头多探测器阵列拼接成像系统,对该系统图像拼接配准过程所采用的特征检测提取、特征向量匹配与筛选、空间变换模型参数估计等算法进行了研究。首先,采用Fast-Hessian检测子提取参考图像和待配准图像的特征点,并生成加速鲁棒特征(SURF)描述向量。接着,采用快速近似最近邻(FANN)逼近搜索算法获得初始的匹配点对,并对匹配点对特征向量的欧式距离进行排序。然后,参照成像系统光学设计参数设定合理的阈值,筛选并保留下较好的匹配点对。最后,提出了一种改进的渐进式抽样一致性(IPROSAC)算法对空间变换矩阵模型进行参数估计,从而得到参考图像与待配准图像的空间几何变换关系。实验结果表明:该算法对图像尺寸、旋转和光照变化都具有一定的不变性,特征匹配时间为0.542 s,配准变换时间0.031 s,配准误差精度小于0.1 pixel,可以满足成像系统关于图像配准实时性和准确性的要求,具有一定的工程应用价值。

摘要：为了满足工程应用对图像拼接实时性的要求,依据已设计完成的基于同心球透镜与微相机拼接阵列复合结构的十亿像素瞬态成像系统,提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)与先验信息相结合的自适应图像拼接并行加速算法。首先,利用高精度四维标定平台对相邻微相机成像重叠区域进行预标定。接着,采用基于CUDA的快速鲁棒特征(SURF)方法检测提取重叠区域图像的候选特征点集。然后,运用基本线性代数运算子程序(CUBLAS)加速基于随机KD-Tree索引的近似最近邻搜索(ANN)算法,用于获取初始匹配点对。最后,提出一种改进的并行渐近式抽样一致性(IPROSAC)算法,用于剔除误匹配点对和空间变换矩阵的参数估计,从而得到拼接图像的空间几何变换关系。实验结果表明,该算法的图像拼接时间为287 ms,与单独采用CPU串行算法相比速度提高了近30倍。

摘要：Conformant规划问题通常转化为信念状态空间的搜索问题来求解.提出了通过降低信念状态的不确定性来提高规划求解效率的方法.首先给出缩减信念状态的增强爬山算法,在此基础上,提出了基于缩减信念状态的Conformant规划方法,设计了CFF-Lite规划系统.该规划器的求解过程包括两次增强爬山过程,分别用于缩减信念状态和搜索目标.首先对初始信念状态作最大程度的缩减,提高启发函数的准确性;然后从缩减后的信念状态开始执行启发式搜索.实验结果表明,CFF-Lite规划系统通过快速缩减信念状态降低了问题的求解难度,在大多数问题上,求解效率和规划解质量与Conformant-FF相比,都有显著的提高.

摘要：由于随机块模型能够有效处理不具有先验知识的网络,对其研究成为了机器学习、网络数据挖掘和社会网络分析等领域的研究热点.如何设计出具有模型选择能力的快速随机块模型学习算法,是目前随机块模型研究面临的一个主要挑战.提出一种精细随机块模型及其快速学习算法.该学习方法基于提出的模型与最小消息长度推导出一个新成本函数,利用期望最大化参数估计方法,实现了边评价模型边估计参数的并行学习策略,以此方式显著降低随机块模型学习的时间复杂性.分别采用人工网络与真实网络,从学习时间和学习精度两方面对提出的学习算法进行了验证,并与现有的代表性随机块模型学习方法进行了对比.实验结果表明:提出的算法能够在保持学习精度的情况下显著降低时间复杂性,在学习精度和时间之间取得很好的折衷;在无任何先验知识的情况下,可处理的网络规模从几百节点提高至几万节点.另外,通过网络链接预测的实验,其结果也表明了提出的模型及学习算法相比现有随机块模型和学习方法具有更好的泛化能力.

摘要：统一的抽象建模框架以及形式化表示可以帮助实现自动推理.随着物联网技术的发展,物理世界中嵌入了各种智能对象,改变了物理世界的部分特征,增加了建模和推理的复杂性.根据物联网带来的智能世界的特征,在知识重构与抽象模型(KRA模型)的统一建模框架基础上,提出了可区分的知识重构与抽象模型(dKRA模型).该模型通过3个相互关联的子模型及其之间的关系来表示智能世界,并给出相关定义和定理说明在所提出的模型框架内,可以将基于模型的诊断过程限制在一个(或多个)子模型中.研究内容侧重于系统设计阶段的模型验证,分别从理论和实验角度分析了基于智能世界dKRA模型的诊断过程时间效率的提高(与基于智能世界KRA模型的诊断过程相比).

摘要：各种网络化实体或智能实体的嵌入将物理世界转变为智能世界,增加了基于物理世界统一抽象模型的推理复杂性。基于Saitta和Zucker定义的知识重构与抽象模型,提出一种新的表示智能世界的方法。通过感知重构过程,根据构成实体之间的通信关系自动构建3个可区分的、相互关联的子模型,即物理世界、网络化世界和虚拟世界,3个子模型之间的关系构成了智能世界的一个集成化模型。着重介绍了感知重构过程的形式化表示和推理机制。实际搭建的智能世界设计诊断推理实验表明,与基于知识重构和抽象一般物理世界模型相比,基于提出的智能世界模型的推理过程可以将系统故障限制在一个子模型中,从而较大程度地缩小了诊断的搜索空间。