摘要：Bezier曲线是图形学中最基本、最重要的内容之一,广泛地应用于二维和空间图形中,如何快速、准确地绘制曲线是目前的一个研究方向。油田生产常常利用计算机仿真技术模拟先进采油工艺的实施过程,但地域和客观环境的不同导致油井类型存在较大差异,固定不变的仿真模式已不能满足实际需求,迫切需要寻找更加灵活多变的仿真方法。通过对现有Be-zier曲线算法优缺点的比较,提出了一种新的逐点逼近算法,阐述了该算法的原理,并结合在采油井管道绘制中的具体应用,证明了该算法的有效性与实用性。

摘要：在分析了当前广泛采用的身份认证机制的基础上,结合网格发展的需要,研究了不同网格环境下GSI方案和KX.509方案。借鉴KX.509的代理思想,在Globus环境下提出了一种采用Web登陆模块构建的网格身份认证模型,并加以实现,为校园网格用户提供透明的证书生成、使用和管理。用户在注册和认证过程中,Web登陆模块自动为用户产生数字代理证书,使用户不需拥有自己的数字证书。

摘要：为提高基于实例的皮肤变形算法的效率和速度,对加权姿态空间变形(WPSD)等算法进行了研究。WPSD中需要的逐顶点计算可以在GPU上以单指令流多数据流(SIMD)方式并行执行。并行顶点计算一般在GPU顶点处理器中执行,但是更进一步的并行操作是可以由片段处理器来获取到的。提出了一种基于GPU片段处理器实现的并行变形算法。每个顶点的关节权值可以由样本姿态自动的计算出,因此减少了手动操作,提高了WPSD等皮肤变形算法的质量。

摘要：针对目前油田勘探开发工作中,积累的大量地理空间数据不能有效的进行存储,管理和共享这一问题,提出了基于元数据的地理空间数据管理。通过分析目前的元数据及管理,在借鉴其它元数据管理模型的基础上,提出了一个三层的地球物理元数据模型框架。通过基础元数据,属性元数据和实体元数据三层对信息进行管理,并对该模型进行了分析说明,给出了基于该模型的地震数据综合管理系统的总体方案以及元数据及元数据库的建设。

摘要：基于基本微粒群优化算法搜索后期,众多微粒都拥挤在历史最优位置周围进行重复性无效搜索这一现象,提出一种改进的微粒群算法——自适应搜索区域的微粒群优化算法,其主要思想为:每当搜索进行到当前设定的一个最大迭代次数时(即,微粒在全局历史最优位置周围徘徊进行无效搜索时),在原搜索区域的基础上,重新构造一个较小的搜索区域,并重新初始化微粒,继续进行搜索,最终获得最优解。对3个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明,该算法具有比基本微粒群优化算法更好的优化性能。

摘要：UML已经成为建模语言的事实标准,如何从UML模型生成测试用例为面向对象软件测试带来了新的挑战。为测试用例提供测试数据是其中的关键环节。ShaukatAli等人在UML基础上提出SCOTEM模型,但是该模型的测试数据需要人工生成。针对SCOTEM模型进行了改进使其适于灰盒测试,以OCL约束测试数据的生成和运行结果的验证,并提出了一种为基于粒子群算法的改进SCOTEM模型自动生成测试数据的方法。针对不同的覆盖标准,试验结果表明,该方法能够以更高的效率生成高质量的测试数据。

摘要：软件可靠性模型对于软件可靠性估测起着核心作用。目前提出的模型大多数都不能很好的适应复杂多变的应用环境的要求。针对构件化软件提出了一种基于随机Petri网的软件可靠性分析方法,它符合尽可能在软件开发的上游阶段对软件进行可靠性评估的思想。使用该方法建立起的模型可以很好的描述软件系统的动态变化过程,尽可能多的考虑了影响软件可靠性的因素,有利于降低软件可靠性描述与分析的复杂度,并可以得到软件系统处于各个状态的瞬时及稳态概率。

摘要：基于资源的信誉度,提出一种经济模型下的网格资源调度策略。由用户自己设定各因素的重要性,调度器根据用户提交任务的需求不同,将任务放到对应的任务队列中,各队列调用不同的调度算法,以得出最优资源分配。同时每次任务完成后,用户的满意度又直接影响到资源的信誉度。理论上能够实现资源和消费者的有效匹配,使消费者请求达到快速响应,让资源提供者和消费者双方获得更高的满意度。

摘要：随着Web服务数目的增长和对实时性需求的增加,单一集中式的UDDI服务注册中心难以满足实际需求,而基于某个领域的UDDI虽然查找迅速却难以满足所有用户的要求,于是如何组织一个逻辑上完整的服务注册中为Web服务应用的一个新研究方向。基于P2P的底部架构,将服务注册中心作为P2P网络内基本节点,提出了一个根据本体信息对服务注册节点进行语义分类查找的Web服务发现模型。在模型的基础上,提出了在P2P层支持语义的一种发现的方法。提出的Web服务发现模型既结合了集中式Web服务发现方式和分布式Web服务方式发现的优点,又创新性地在P2P发现方面加入了本体信息。

摘要：将模糊优化的概念引入能源模型中,将多目标能源模型中的能源、经济和环境3个目标函数的约束条件模糊化,并定义了由惩罚函数和目标函数组成的新目标函数。针对该模糊多目标优化模型,采用改进型遗传算法进行求解,在适应度函数以及其它遗传操作的设计上做了改进。实验表明,这种遗传算法是一种性能优良的解决能源优化问题的启发式搜索算法,可以快速有效的求得能源优化问题的最优解,进而得到能源的最佳配置。