摘要：磁共振图像的质量会影响医生对患者身体情况的判断,高清晰度的磁共振图像更有利于医生做出准确的诊断。利用计算机技术对磁共振图像进行超分辨率重建,可以由低分辨率的磁共振图像得到高分辨率的磁共振图像。基于生成对抗网络强大的生成能力及其非监督学习特性,文中研究了基于生成对抗网络的磁共振图像超分辨率算法,设计了一个结合残差网络结构及DenseNet结构作为生成网络的网络模型DNGAN。该网络使用WGAN-GP理论作为对抗损失来稳定生成对抗网络的训练。除此之外,使用内容损失函数以及感知损失函数作为网络的损失函数。同时,为了更好地利用磁共振图像丰富的频域信息,将磁共振图像的频域信息作为频域损失函数添加到网络中。为了证明DNGAN模型的有效性,将其磁共振图像超分辨率实验结果与SRGAN以及双三次插值法的磁共振图像超分辨率重建结果进行对比,表明DNGAN模型能够有效地对磁共振图像进行超分辨率重建。

摘要：针对从大型系统源代码逆向恢复出的类图十分复杂,不利于系统理解和特征挖掘的问题,从类图中抽象出类型依赖图(TDG),并分为无权值及带权值类型依赖图,利用图上的集合划分算法对TDG进行分层抽象的特征挖掘,挖掘算法将图中的节点划分到不同的集合中,每个集合展现系统关键设计的一个侧面.采用TDG上的分层算法能够有效地降低类图的复杂度并挖掘出系统设计特征.

摘要：分析了传统软件开发方法的局限性，重点放在ＣＳＣＷ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｕｐ－ｐｏｒｔｅｄＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＷｏｒｋ）系统的柔性机制上，在此基础上，给出一种可能的解决方案——开放的实现．通过Ｄａｉｓｙ中的数据一致性管理策略的实现，说明了如何利用开放的实现及计算反射原理，并利用一种新的系统设计方法来构造ＣＳＣＷ系统。

摘要：辅助函数法在求解多峰全局优化问题时通常存在参数敏感和难以求解高维问题的缺陷,针对这两类缺陷提出了一种智能辅助函数法.首先,利用平滑函数来消除比当前找到的最好解差的解,在此基础上设计了一种新的辅助函数,该辅助函数仅包含一个易于设置的参数,而且可以有效地避免由于参数设置不当导致的"Mexican hat"效应;然后,分析了提出的辅助函数的性质,将辅助函数与智能优化技术相结合来提高算法的搜索能力,从而保证了算法在求解高维问题时能够成功找到全局最优解;最后,在数值实验中,利用13个标准测试函数来测试算法中参数的影响以及算法的搜索性能.

摘要：从集成电路生产净利润最大的目的出发，提出了新的优化模型，并通过优化直接搜索算法——单纯形加速算法，以实例说明了该优化模型的优点．

摘要：在Ｃｈｅｃｋｏｕｔ模型的基础上提出了一种新的支持多用户协同设计的工程数据库版本模型ＣｏＶｅｒ．通过引入多工作区、代理、告知、语义协调检查、锁和观察等机制来支持长持久性的、交互的、协同的设计活动．虽然ＣｏＶｅｒ模型是根据ＩＣＣＡＤ提出的，但它对其他的工程领域也是适用的．

摘要：高层架构恢复对软件维护和软件进化至关重要.把实现架构恢复的聚类问题看作优化问题,通过对常规遗传算法中初始群体产生策略、选择操作方法、交叉概率和变异概率的自适应性等重要参数和关键环节的改进,设计并实现了混合遗传聚类算法(hybridgeneticclusteringalgorithm,简称HGCA).同时也对该算法的有效性和综合性能进行了实验分析,结果表明,该算法对初始群体的产生有较好的约束作用.与传统遗传算法相比,它的群体性能和收敛性能都较优,且收敛精度高.同时,基于MoJo度量模型的相似性度量值充分说明了HGCA算法对架构恢复的正确性和有效性.

摘要：针对多机并发系统的复杂性,为了辅助用户从多个层次全面地理解并发系统,就需要抽取出能反映系统整体行为特征的动态信息。从进程的视角研究信息的逆向获取,提出了一种抽取多机并发系统动态信息的方法。此方法基于反射和开放编译的植入机制和共享内存机制,来获取所需要的动态信息,在此基础上运用分类策略来组织、收集和过滤信息,最后进行了系统的实验研究。结果表明,逆向抽取的动态信息能够正确、有效地反映多机并发系统设计时进程级别的关系。

摘要：针对C3I软件系统的需求和现有规则语言系统的不足,提出了一种把面向对象语言范型和规则语言范型相结合的混合语言系统,设计了该语言的语法,实现了编译器和规则引擎。该规则语言系统允许规则程序和C++程序交叉引用,弥补了自封闭规则系统的不足,满足了C3I软件系统中C/C++程序模块与规则程序模块交互和协作的要求。通过在C3I情报处理系统中的应用,证明使用规则来编码威胁优先级、告警级别等应用逻辑,能够把这些易变的部分与系统的其它部分独立开来,增强了系统的可维护性。

摘要：完整性度量框架是可信计算平台的重要组成部分之一.但过往研究工作所提出的完整性度量框架设计在实际应用于嵌入式设备场景时,往往体现出不同程度的局限性.提出了内核级动态完整性度量架构(dynamic integrity measurement architecture at kernel-level, DIMAK),一种针对嵌入式Linux操作系统的实用化完整性度量架构,为基于Linux的嵌入式设备提供有效且高性能的运行时完整性验证能力.该架构支持对映射至系统内核空间及用户进程的可执行文本、静态数据以及动态链接信息等关键内容实施即时(just-in-time)完整性校验.利用Linux内核的进程、内存和页面管理机制,DIMAK实现了对被度量内容所驻留物理页面的运行时校验,避免了基于文件的静态度量方法可能存在的检查与使用时差(time-of-check to time-of-use, TOCTTOU)漏洞.通过首次引入对位置无关代码的重定位/动态链接信息的完整性基线预测方法,DIMAK在面对包括基于hooking的控制流劫持、恶意代码运行时载入等攻击威胁时具有较之现存同类技术更强的完备性.另外,通过引入对软件热补丁功能的可信验证支持,DIMAK在系统完整性度量问题中将该应用场景与恶意攻击行为正确地加以区分.根据各种被度量实体的不同类型,DIMAK在离线阶段、系统启动时、进程加载时和代码动态加载时等时机分别生成其对应的完整性基线,确保其完整性验证行为的正确性.真机测试显示,所述的DIMAK架构产生的性能开销完全可以满足嵌入式设备场景下的实际应用要求.