一、MFC程序中类之间变量的互相访问（论文文献综述）
李政[1]（2021）在《基于SCA的射频收发模块软件设计》文中研究表明软件通信体系结构（Software Communications Architecture,SCA）是在软件定义无线电基础上提出的具有统一性和可移植性的框架结构。该结构借助面向对象的编程设计方法针对软件无线电系统的软件和硬件设计了抽象接口。降低了软件无线电维护和重复开发的成本,提升了软件无线电系统的可拓展性和兼容性。本论文在SCA结构的基础上针对空中防撞（TCAS）测试系统的射频收发模块进行了软件设计,并将其应用在TCAS测试系统中,发挥SCA结构的优点,提高TCAS测试系统的兼容性和拓展性。论文主要内容如下:一、对SCA软件结构进行了研究,逐层设计了符合SCA结构规范的射频收发模块软件结构。为符合SCA基于组件的软件开发模式,论文使用了面向对象的编程语言。在实时操作系统层设计了不依赖具体操作系统底层功能的多线程调度系统和软件模拟中断及优先级系统,使系统软件操作环境符合SCA的要求。在中间件的选择上,论文对当前常用中间件进行分析比较后,选用开源的Omni ORBA作为CORBA中间件,进行客户端和服务端的数据交互。在核心框架层,论文分析了核心框架接口之间的相互关系,为应用程序的实现建立调用逻辑关系。二、以AD9361射频收发器为硬件基础,论文在SCA核心框架基础上实现射频收发功能。借助面向对象编程语言的特性,论文针对射频收发功能抽象了一套核心框架内部的功能函数接口。这些内部功能接口规范了TCAS测试中具体应用的实现,也方便了软件模块在不同硬件平台上的移植和使用。三、射频收发软件模块设计完成后,论文将其部署在TCAS测试系统中,通过客户端上位机的数据配置和调用,实现了A、C、S等多种模式下询问和应答射频信号的收发,并应用于TCAS主机和S模式应答机的模拟测试流程中。借助本论文设计的射频收发模块,提高了TCAS综合测试系统在软件和硬件上的兼容性,大大降低了重复开发和维护成本。
吕鹏[2]（2020）在《智能相机后台管理软件设计与实现》文中进行了进一步梳理随着智能相机产品性能不断提高,应用领域更加广泛,对智能相机后台管理软件提出了更高的要求。智能相机后台管理软件为用户提供了可视化交互界面,方便用户操作智能相机以及访问数据并作分析处理,从而降低智能相机的使用复杂度并提高整个系统的工作效率,所以开发出优秀的智能相机后台管理软件是智能相机产业的重要环节。本文设计开发的智能相机后台管理软件主要实现了后台管理软件与智能相机平台的数据通信功能与参数配置功能,用户可以方便地通过可视化交互界面实现对智能相机的控制与数据获取。本文主要工作内容如下:（1）基于MFC设计开发了后台管理软件可视化交互界面。采用悬浮窗口布局扩展了功能区,使用Open CV开源视觉库实现了对图像的基本操作。（2）基于Gig E Vision协议设计并实现了后台管理软件通信模块。分析了Gig E Vision协议的主要内容,设计并实现了控制通道和流通道,实现了管理软件命令消息的可靠传输与文件数据流的高速可靠接收。封装数据通信模块函数为动态链接库,提供函数接口供其他应用程序调用。（3）基于Gen ICam标准的Gen Api模块设计并实现了后台管理软件参数配置功能。根据Gen Api节点约定设计并生成了XML设备描述文件。实现了XML设备描述文件的可靠传输,并基于Tiny XML2函数库解析XML设备描述文件,完成对智能相机的参数配置。结合具体使用环境搭建后台管理软件测试平台,利用Wireshark、VS性能探测器等工具测试了管理软件运行情况,并对测试结果进行了验证和分析。实验结果表明,后台管理软件资源占用少,运行速度快,故障率低。与智能相机平台进行数据交互时,XML设备描述文件和参数配置命令消息传输稳定可靠,大文件数据流传输速率可达100Mbps,同时可以有效处理丢包情况,能够满足实际使用的要求。
杨文博[3]（2020）在《移动应用程序的若干安全分析技术研究》文中提出随着移动智能终端的普及与发展,移动平台应用程序在人们的生活中扮演越来越重要的角色,使用智能手机进行娱乐、社交、办公甚至是消费等已经成为用户的日常行为。经历了十多年的发展和演变之后,两大移动智能平台——Android和i OS成为了当前使用最广泛的移动智能系统。自从第一台Android设备问世,以及i OS宣布开放应用市场并支持第三方应用程序开始,移动平台应用程序就面临大量的安全威胁,其中主要的安全挑战包括应用程序分析与破解,恶意程序问题,以及应用程序漏洞及安全问题。如果移动平台应用程序的安全性得不到保障,用户将面临隐私和敏感数据泄漏的威胁,甚至是财产损失。此外,对于应用程序的开发者和厂商,也面临版权侵害,关键业务逻辑泄漏,利益损失等威胁。对于移动应用面临的威胁与挑战,研究人员提出了相应的技术和解决方案,其中包括提出对移动平台应用程序的分析技术,能够从逆向分析的角度对应用程序的行为实施精确甚至自动化的分析,以及研究对抗程序分析的程序保护技术。但是对于当前流行的移动平台的代码加固技术,目前已有的分析方法都有较大局限性,以至无法生效,设计通用且能持续对抗代码加固技术变化的分析方法是目前急需解决的问题。此外研究人员还对移动平台恶意代码分析与检测技术进行了研究,其中对Android平台主要的恶意程序方式——重打包应用和应用中有害第三方库的问题进行了重点和深入分析研究。但是对于这一类应用,除了检测以外,如何更细粒度的处理其中的恶意或异常行为,制定更加高效的策略,既能够保证应用程序主体功能正常运行,又能有效切断恶意行为,保证用户和设备的安全,是目前研究存在的空缺。最后研究人员还就应用程序的漏洞和安全问题进行了研究,目前已经发现不少安全漏洞并提出了相应的检测技术,但是我们同时发现,目前能够检测的应用程序漏洞相对单一和简单,都是基于一些特定规则的匹配,此外即使能够处理应用程序中复杂协议的安全问题,但无法做到规模化和自动化,特别是针对新兴的移动支付这类复杂功能,其重要性不言而喻,目前尚缺乏对其安全性的研究工作。针对目前研究存在的这些问题,本文在以下方面进行研究并做出了相关贡献:1.针对Android应用程序重打包攻击和应用程序中存在有害第三方库的问题,本文首先对其进行归类和总结,基于应用重打包的流程以及第三方库的嵌入方式,将重打包攻击增加的恶意代码以及有害第三方库归类为Android应用程序的附加代码。本文提出了一种有效的对Android应用程序附加代码进行识别和去除的方法,并设计与实现了APKLancet系统。APKLancet根据恶意代码和第三方库的样本,构建了附加代码特征库,根据特征库可以对应用程序的附加代码进行诊断和识别,再利用程序分析技术能够将完整的附加代码模块从原程序的整体中划分出来。最后APKLancet能够去除附加代码并且修复应用程序中的正常代码和资源文件,并且对修复后的应用程序进行功能验证。根据随机挑选的恶意程序和包含第三方库的样本评估,APKLancet能够在保留应用程序主体功能的情况下有效去除附加代码的相关异常行为,并保证应用程序运行正常。2.针对Android平台缺乏对代码加固应用的有效分析技术的现状,本文针对Android恶意程序代码加固提出了相应的分析方法和技术。本文分析了各种商用的Android应用程序代码加固服务,总结了相关的程序反分析技术,调研了37688个Android恶意程序样本,识别出其中有490个经过了代码加固。我们提出并实现了一个通用且自动化的针对Android恶意程序加固代码的反保护系统:App Spear。该系统采用了不同于传统的基于内存DUMP（或者人工分析）的反保护方法即采用基于运行时数据采集和DEX文件重组的方法来实现对加固代码的反保护。通过对App Spear的实验评估结果,证明了它能够处理使用了商用代码加固的恶意程序样本,并且能够让恢复出来的DEX文件被现有的常用Android应用程序静态分析工具所分析。此外考虑到App Spear的通用性和自动化程度,我们认为其可以作为现有的针对代码加固的恶意程序检测的必要前置步骤。3.目前对移动平台应用程序中复杂协议的分析方法研究存在空缺,本文对移动平台第三方支付应用进行了安全分析,揭示了第三方支付应用面临的安全风险,提出了攻击模型和漏洞检测方法。本文以世界上最大的移动支付市场——中国为研究主体,研究了四种用户量巨大的应用内第三方支付（微信,支付宝,银联,百度）,涵盖了两大移动平台（Android和i OS）,提出了自动化的支付应用识别方法。通过分析这四家支付提供商的支付方式,本文总结出两种通用的支付流程模型。根据模型及提出的威胁假设,给出了第三方支付商和商家需要遵守的七条安全规则,并提出了违反这些安全规则会造成的四种不同类型的攻击,包括任意价格购买,欺诈用户,以及商家机密信息泄漏等。最后本文给出了相应的漏洞检测方法,并对已经识别出的2679个Android支付应用,以及3972个i OS支付应用进行了漏洞检测,发现大量应用程序包含了多种安全漏洞,并进一步调研了造成这些漏洞的原因。我们还对特定的应用程序展开了实际的攻击,展示了这些问题在现实世界中的危害,相关的漏洞也都报告给相关厂商并已被修复。
杨永飞[4]（2020）在《基于物元可拓模型的工程项目评标系统设计与实现》文中指出工程项目评标就是招标活动中从众多投标者当中选出技术与管理水平高、报价低且资金实力雄厚、业绩及资质信用良好的供应商。为了在工程项目评标过程中全面考查投标人在技术管理、财务经济、资质信用三方面的情况,给出科学、合理又合情的评价结果,本文尝试应用物元可拓理论全面评价投标人的综合实力,研究并实现了一种基于物元可拓理论的工程评标系统。在对国内外现有评标方法研究分析的基础上,首先结合工程评标的基本理论和方法,建立了基于物元可拓理论的评标模型,确定了经典域、节域和待评物元,计算了待评物元等级,并构建了工程项目评标中评价投标人的指标体系。该指标体系包含评价投标单位的技术管理、商务经济、资质与社会信用三个子系统的15个指标,为评标系统的设计奠定了理论基础。然后根据软件工程理论,对评标系统进行了需求分析、概要设计和详细设计。最后,基于C++平台、MySQL数据库实现了一个具有登录管理、工程项目管理、评委会专家管理、投标人管理、评标计算、当前项目信息维护六个功能模块的基于物元可拓工程项目评标的单机版系统。对系统模块结构和整体功能的测试结果表明:系统运行稳定,能准确计算出投标人的综合实力等级,大大提高了工程评标结果的科学性和公平性,达到了预期的效果,具有较高的实用价值。
陈江南[5]（2020）在《面向对象程序的类测试方法研究和设计》文中指出面向对象编程语言提供了继承、封装、多态的特性,提高了代码的重用性、安全性、维护性,给开发人员带来较大便利的同时,也给软件测试带来了一定的挑战。由于动态绑定和多态性,使得程序可执行的路径急剧增加,方法间、类间的关系变得更加复杂,给传统的类测试方法带了巨大的挑战,面向对象程序具有较高的复用率,更需要严格测试,避免错误的繁衍。针对上述问题,本文提出一种基于路径的类测试方法,围绕该模型本文做了以.下研究:（1）针对类的继承、多态特性引起的类间测试不充分问题,提出一种类成员方法扩展控制流图（Class Member Method Control Flow Graph,CMMCFG）结构。首先通过静态分析构建类的抽象表示模型,然后基于传统的控制流图进行节点替换和扩展,得到适用于面向对象程序的控制流结构。（2）针对由于类动态绑定特性而导致的可执行路径突增问题,提出面向类成员方法路径生成算法。通过将一条完整路径拆分成实例化子路径和基本子路径,采用路径组合的方式精简了路径数量,改善路径爆炸问题。（3）针对面向对象程序复杂路径约束提取和求解的问题,提出了面向路径的测试用例生成算法,采用符号执行技术完成成员方法路径分析,通过抽象内存建模精准提取路径上变量的语义和约束,并引入分支限界算法加快约束求解的速率。实验表明,本文提出的面向对象程序类测试方法有效的提高了类间测试的充分性,在一定程度上减少了不必要的路径选择,并为类成员方法自动生成有效的测试用例。
龚超[6]（2020）在《基于规则引擎的三角函数解题系统的设计与实现》文中研究表明随着人工智能技术的不断成熟,人工智能的场景应用进入多个行业。其中将人工智能与教育相结合,受到了社会的广泛关注。而数学在人类历史发展和社会生活中,发挥着不可替代的作用,也是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。因此,在研究人工智能在教育上的应用中,对数学问题的机器自动求解是一个热门的研究领域。实现自动推理,向学生提供平等、高质量的教学资源,从而降低学生自主学习、教师授课答疑的成本,对传统教学工具智能化有着重要的意义。本文分析并研究了三角函数题目中涉及的主要知识和求解方法,设计并实现了基于规则引擎的三角函数解题系统。三角函数解题系统由图像识别服务、自然语言处理服务、解题服务、展示服务4个服务组成。本文主要介绍其中的解题服务和展示服务。三角函数解题系统获取题目信息后,首先使用图像识别服务和自然语言处理服务将题目信息转化为格式化的信息,然后通过解题服务求解出答案并输出。解题服务中设计并实现了模型库,其中含有三角函数解题过程中所需要的各种Java类和建立类对象的方法。在模型库中,知识被分为了知识实体,和知识实体间关系两大类。解题服务中还设计并实现了规则库,其中含有三角函数解题过程中所需要的各种解题策略。这些策略按照执行优先级和适用题型进行分类,便于推理引擎调用。解题服务接收由图像识别服务和自然语言处理服务产生的格式化信息,利用模型库中的建模规则,对题目题干和问题分别建立Java对象模型。这些Java对象被加载入规则引擎,通过规则引擎调度并执行规则库中的规则,获取最终答案并将完整解题过程输出。解题服务中,通过对推理过程的抽象,建立了推理树、推理节点、最小知识等类,实现了对推理过程的记录。同时提出了模板推理、结论演绎等方法来优化推理引擎的调度过程。展示服务负责调度其他3个服务,并且完成与前端的交互。本系统后端基于Spring Cloud架构,前端使用Vue.js搭建,使用My SQL进行数据存储。测试结果显示,本系统能正确求解出70%以上三角函数题型,系统运行稳定,基本完成预期目标。
张阳[7]（2019）在《球面光学元件疵病检测软件设计》文中研究说明光学元件是光学系统中的最基本单元,其质量的优劣直接影响着光学系统的性能。作为衡量其质量的重要因素之一的表面疵病因此备受关注。光学元件的表面疵病对光学系统危害极大,特别是在高能激光系统中甚至会导致系统瘫痪。目前对疵病检测的研究主要集中在平面元件领域,而球面检测因为技术难度高,研究成果相对较少。本文介绍了几种常用的疵病检测原理,以及软件开发环境和开发过程中用到的关键技术。基于显微暗场散射成像原理下的球面光学元件表面疵病检测系统,采用多种开发平台联合开发了一款软件系统,实现了从图像采集、图像拼接、到疵病类型判别与信息提取的检测过程。本文用VC++和MFC开发了疵病检测系统上位机软件,实现了计算机与系统各硬件之间的通信。以单片机作为下位机,并用Keil C51编写了下位机软件,用来控制旋转台与摆动台,以环形扫描的方式实现子图像的采集。鉴于MATLAB强大的图像处理功能,本软件图像处理部分的程序采用MATLAB编写,再将其转换为DLL动态链接库文件,由C++程序调用,实现了子图像分类、拼接以及疵病信息提取等图像处理功能,并对常用的边缘检测算法和图像滤波算法采用实验比较的方法选出了更适合于处理疵病图像的算法,提高了图像边缘连续性及滤波去噪的效果。最后,用电子显微镜完成了对疵病的像素标定,获得了疵病的像素个数和实际尺寸之间的关系。搭建实验平台完成了实验验证,实验结果表明,本检测系统与其软件能有效识别表面疵病并提取疵病信息,并且测量精度足以满足实际应用需求。
郭建欣[8]（2019）在《基于机器视觉的象棋对弈系统研究》文中认为人工智能是目前非常热门的一个研究领域,所产生的理论方法,逐渐为经济社会各个方面做出突出贡献,因此对人工智能相关问题进行研究,有着重要的社会意义和价值。机器视觉和人机博弈是人工智能中两个重要的方面,本文将两者结合,设计了中国象棋人机对弈系统,主要工作分为三部分:棋局图片采集、象棋定位与识别算法、人机博弈算法,最后实现三部分融合。第一部分采集图片,有两种方案,最初在嵌入式开发板上实现,移植了引导程序和内核,制作并安装了文件系统,在此基础上使用视频驱动与应用程序,采集显示棋盘视频,用截图工具截取图片,但图片质量不满足要求,最终在搭建的实验平台上利用手机采集图片,图片清晰度等达到要求。第二部分,象棋定位识别算法,对样本灰度图像使用“梯度模值”为阈值能进行较好二值化;用向量从内向外扫描确定棋盘区域,稳定性好;用比例法确定棋子位置坐标,速度快;针对棋子在子域中的存在性判断问题,利用霍夫变换检测来实现;针对棋子颜色的判断,用Lab颜色空间中的a分量作为阈值进行分割,区分效果较好;将平面直角坐标化为极坐标系然后投影,再对角度轴上的投影进行快速傅里叶变换提取幅值特征,并进行相关系数分析筛选所得特征对字体分类效果较好。为测试识别效果,训练集采集了576个棋子样本,测试集采集1024个棋子样本,在两样本集测试结果:棋子定位以及棋子颜色识别的错误率都为0,字体识别错误率为0.17%以及0.29%,本文筛选特征与其他不筛选的方法相比,字体识别错误率分别降低了0.35%和0.39%。第三部分,人机博弈算法,其中的搜索技术和评估函数是提升计算机博弈水平的关键两个方面,经过分析、裁剪和移植,将代码移植到新的VisualC++MFC当中。最后,通过制作库文件等,将图片采集、象棋定位识别、人机博弈三部分融为一个系统。进行了整盘棋的人机博弈验证,运行稳定正常。本文涉及机器视觉与人机博弈的研究成果,也可迁移到其他场景,例如:零件缺陷识别、医学图像识别等,有一定的理论和实用意义。
郑杰[9]（2019）在《中小型水库调洪演算双辅助曲线法并行化研究》文中研究表明调洪演算是中小型水库规划设计以及后期运行管理的重要依据,是一门在洪水期间调控水库蓄水量及分配洪水的技术,调洪演算的时效性与准确性将深刻影响防洪、抗洪及救灾决策等措施。随着信息技术发展,基于计算技术的数值解法、试算法、双辅助曲线法等方法在水利调洪演算中发挥重要作用。然而传统方法,如双辅助曲线法,在调洪演算过程中存在计算量大、处理耗时耗力、时效性不够等问题。鉴此,本文利用高效的VC++MFC程序设计工具,研发了针对中小型水库的双辅助曲线法调洪演算串行程序,并提供了一套操作和监控系统。实验结果表明本系统能有效提高中小型水库调洪演算精度和系统管理的便捷性和可操作性。由于水库调洪演算数据量和计算量的大规模性,以及防洪、抗洪、救灾决策的实时性需求。本文基于CUDA并行处理框架,利用NVIDIA Quadro P4000实现了双辅助曲线法调洪计算过程的并行化处理,解决了数值计算和存储双并行及GPU与CPU通信竞争问题,有效提高了其并行效率。实验结果表明本文提出的并行处理算法较串行算法能达到加速比分别为2.84,2.79,2.59的提升。因而,本文的研究无论是理论上还是实践中都对中小型水库管理有一定的实际推广意义。
王雷[10]（2019）在《基于相似度评分、FSM和机器学习的设计模式识别》文中研究表明设计模式是人们在实践过程中总结出来的成功设计的范例,它们帮助设计者将新的设计建立在以往工作的基础上,复用以往成功的设计方案。设计模式的应用使得软件系统的开发效率和软件系统的质量都得到了很大的提升。然而,许多系统的设计文档或者不完整,或者与源代码不完全匹配。对于使用敏捷开发方法构建的软件系统,这个问题更为严重。另一方面,即使系统的设计文档完整可用且与源代码完全匹配,这些文档可能并未详细记录设计模式使用信息。因此,高效、准确地自动识别出系统中包含的设计模式实例,对理解、维护和重构大型软件项目具有重要意义。近年来,国内外的相关文献已经提出很多设计模式自动识别的方法。然而,设计模式的识别是一个比较复杂的问题,这些方法存在以下不足:1)这些文献大多是将模式与整个系统进行匹配,因此识别的准确率和时间性能并不高。其中一些文献尝试在执行搜索算法前减少搜索空间以优化时间性能,但仍然是在整个系统的基础上对搜索空间进行缩小。2)行为型模式的识别是一个颇有挑战性的问题。现有文献有些只针对结构型/创建型模式的识别,并不能检测行为型模式。还有文献试图使用同一个匹配算法搜索结构型/创建型模式和行为型模式,识别的准确率并不高,对于结构特征不够明显或与其他模式具有相似结构的行为型模式更是如此。近年来也有学者首先使用基于结构/对象创建特征的方法得到行为型模式候选实例,然后通过单独匹配行为特征对候选实例进行确认。然而,这些文献大多数都不执行源代码来检测运行期间实际发生的方法调用与行为型模式是否匹配。所以这些文献在分析行为方面是有限且不精确的。3)设计模式识别最重要的过程是将模式的特征与系统的特征进行匹配。近年来,国内外的相关文献已经考虑到各种各样的模式特征,但大多都属于设计模式的结构特征和行为特征。为了增强代码的可读性和可维护性,设计模式往往具有各自的命名特征。目前只有少量文献考虑了设计模式的命名特征。而使用命名特征可以方便准确地对基于其他特征得到的候选实例进行确认。4)在设计模式刚刚提出的时候,有学者尝试通过软件度量来识别设计模式。然而,仅靠几个死板、单一的指标来判定系统是否为模式实例,其准确率显然不高。尤其是对于设计模式变体的识别更是如此。此外,软件度量主要用于衡量系统的静态结构属性。因此只通过软件度量难以对行为型模式进行精准识别。事实上,使用软件度量来识别设计模式往往需要通过人工确认来获取最终的实例。5)使用机器学习识别设计模式最重要的过程是准备训练样本。目前大多数使用机器学习识别设计模式的文献都是手动获取和标记训练样本,这需要耗费很多时间和人力。为满足规模大、复杂性高的软件系统对于设计模式识别方法准确率和时间性能的需求,本文提出一种基于相似度评分、有限状态机（FSM,finite state machine）和机器学习的设计模式识别方法。主要的研究工作及创新点如下:1)针对现有文献大多将模式与整个系统进行匹配,识别准确率和时间性能不高的问题,提出一种基于相似度评分和二级子系统的设计模式识别方法。该方法将待考查系统划分为若干个子系统,并将子系统进一步划分为类个数与待识别模式中的角色个数相等的二级子系统,然后使用相似度评分算法匹配二级子系统和模式来识别系统中的模式实例。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率和时间性能。2)针对现有文献无法检测行为型模式或在识别行为型模式方面准确率较低的问题,本文提出一种基于FSM的行为型模式候选实例确认方法。该方法使用单元测试工具JUnit执行上述基于相似度评分和二级子系统的方法得到的行为型模式候选实例,并将运行期间实际发生的方法调用与行为型模式转换得到的FSM进行匹配,以此来最终确认候选实例是否为模式实例。实验结果表明,该方法可以提升行为型模式识别的准确率。3)针对现有文献大多都未考虑模式的命名特征,而基于软件度量识别模式准确率不高且需要人工确认的问题,提出一种基于软件度量、命名特征和机器学习的行为型模式候选实例初步确认方法。该方法使用6个现有的设计模式识别算法对102个开源项目中的模式实例进行识别以获取正反样本,并将正反样本中类的度量值和命名提供给学习系统（本文使用ANN方法）进行学习。这反过来又提供了一个包含所获知识的模型,该模型可以在对行为型模式候选实例进行初步确认。该方法可以缩小基于FSM的确认的搜索空间。4)针对手动获取和标记设计模式识别训练样本需要耗费很多时间和人力的问题,提出一种自动获取和标记训练样本的算法。该算法集成多个现有的设计模式识别算法,输入包含设计模式实例的开源应用程序,自动判定并标记训练样本。该算法可以为上述基于软件度量、命名特征及机器学习的行为型模式候选实例初步确认方法生成训练样本。本文首先给出了该方法的基本思路,并讨论了源代码信息的提取;然后,提出一种基于有向图/矩阵的设计模式和系统的表示以及一种基于FSM的行为型模式的表示;接着,分别详细讨论了基于相似度评分和二级子系统的设计模式识别算法、基于FSM的行为型模式候选实例确认算法以及基于软件度量、命名特征和机器学习的行为型模式候选实例初步确认方法;最后,在开源项目JHotDraw 5.2、JRefactory 2.6.24和JUnit 3.7上进行了实验,并对结果进行了分析讨论。实验结果表明,该方法可以对设计模式进行识别,且具有较高的识别准确率和时间性能。对于结构特征不够明显或者与其他模式具有相似结构特征的行为型模式,效果尤其明显。
二、MFC程序中类之间变量的互相访问（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、MFC程序中类之间变量的互相访问（论文提纲范文）
（1）基于SCA的射频收发模块软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与趋势 |
| 1.2.1 软件通信体系结构发展和研究现状 |
| 1.2.3 TCAS测试系统发展和研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 TCAS测试系统原理和软件需求 |
| 2.1 TCAS系统工作原理介绍 |
| 2.1.1 二次监视雷达系统 |
| 2.1.2 TCAS系统结构 |
| 2.2 TCAS测试系统射频收发模块软件需求分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于SCA的射频收发模块软件结构设计 |
| 3.1 SCA系统软件参考结构 |
| 3.2 硬件平台介绍和资源访问层设计 |
| 3.3 面向对向编程 |
| 3.4 中间件的选择和使用 |
| 3.4.1 常见中间件介绍 |
| 3.4.2 SCA环境下的中间件选择分析 |
| 3.4.3 CORBA中间件的使用 |
| 3.5 多线程系统环境搭建 |
| 3.5.1 多线程调度设计 |
| 3.5.2 优先级系统设计 |
| 3.6 核心框架 |
| 3.6.1 基于UML的建模 |
| 3.6.2 基本应用接口 |
| 3.6.3 基本设备接口 |
| 3.6.4 框架控制接口 |
| 3.6.5 框架服务接口 |
| 3.6.6 核心框架中的各接口关系 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 射频和TCAS收发应用设计 |
| 4.1 兼容不同射频收发器的功能接口抽象 |
| 4.2 射频收发模块功能设计 |
| 4.2.1 初始化功能设计 |
| 4.2.2 射频和数字基带频率配置 |
| 4.2.3 增益控制配置 |
| 4.2.4 发送衰减配置 |
| 4.2.5 滤波器配置 |
| 4.3 TCAS测试功能设计 |
| 4.3.1 TCAS测试信号数据结构设计 |
| 4.3.2 TCAS测试功能设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 验证与测试 |
| 5.1 测试平台介绍 |
| 5.2 功能验证与测试 |
| 5.2.1 系统初始化测试 |
| 5.2.2 本振频率和衰减测试 |
| 5.2.3 滤波器配置测试 |
| 5.2.4 多种询问应答信号测试 |
| 5.2.5 TCAS主机测试 |
| 5.2.6 S模式应答机测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 附录 射频收发功能涉及的部分寄存器 |
（2）智能相机后台管理软件设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 智能相机协议概述 |
| 1.3.1 智能相机通信协议 |
| 1.3.2 Gen ICam标准 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 系统平台介绍与软件总体设计 |
| 2.1 智能相机平台与软件开发环境 |
| 2.1.1 智能相机平台 |
| 2.1.2 软件开发环境 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.3 软件GUI交互界面的布局 |
| 2.3.1 界面布局 |
| 2.3.2 图像操作 |
| 2.4 数据通信与相机参数配置 |
| 2.4.1 数据通信功能设计 |
| 2.4.2 参数配置功能设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于Gig E Vision协议实现数据通信 |
| 3.1 Gig E Vision协议分析 |
| 3.2 GVCP控制协议分析与实现 |
| 3.2.1 GVCP协议分析 |
| 3.2.2 GVCP控制通道的实现 |
| 3.2.3 可连接相机枚举 |
| 3.3 GVSP数据流协议分析与实现 |
| 3.3.1 GVSP协议分析 |
| 3.3.2 实现流通道数据快速接收 |
| 3.3.3 流通道丢包重传机制的实现 |
| 3.3.4 定时器的实现与使用 |
| 3.4 实现Gig E Vision协议通信模块封装 |
| 3.4.1 通信模块DLL的创建 |
| 3.4.2 通信模块API的使用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Gen Api相机参数配置 |
| 4.1 Gen Api模块简介 |
| 4.2 Tiny XML2 函数库概述 |
| 4.3 XML设备描述文件的设计与生成 |
| 4.3.1 设备描述文件结构规划 |
| 4.3.2 设备描述文件的参数设计 |
| 4.3.3 Gen Api节点解析 |
| 4.3.4 生成XML设备描述文件 |
| 4.4 实现设备描述文件的传输 |
| 4.5 解析设备描述文件配置相机参数 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 功能测试与性能分析 |
| 5.1 搭建测试环境 |
| 5.2 基于Gig E Vision协议的通信功能测试 |
| 5.2.1 通信连接的建立 |
| 5.2.2 流通道数据传输 |
| 5.2.3 DLL的加载与使用 |
| 5.3 基于Gen Api的参数配置测试 |
| 5.3.1 XML设备描述文件传输 |
| 5.3.2 功能参数配置 |
| 5.4 性能分析 |
| 5.4.1 CPU使用率 |
| 5.4.2 丢包处理能力 |
| 5.4.3 数据传输能力 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）移动应用程序的若干安全分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况及主要问题 |
| 1.3 论文主要贡献与创新点 |
| 1.3.1 Android应用程序附加代码识别及去除方法 |
| 1.3.2 Android恶意程序加固代码的反保护技术 |
| 1.3.3 移动平台第三方支付应用的安全分析 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 背景知识与相关工作 |
| 2.1 背景知识 |
| 2.1.1 Android应用程序背景知识 |
| 2.1.2 i OS应用程序背景知识 |
| 2.2 相关研究工作 |
| 2.2.1 Android应用程序分析技术研究 |
| 2.2.2 Android应用程序恶意代码研究 |
| 2.2.3 Android应用程序安全问题及漏洞研究 |
| 2.2.4 Android应用程序安全保护研究 |
| 2.2.5 i OS应用程序安全研究 |
| 第三章 Android应用程序的附加代码识别及去除方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 Android应用程序附加代码及特征 |
| 3.2.1 恶意代码 |
| 3.2.2 广告库 |
| 3.2.3 统计分析类插件 |
| 3.2.4 附加代码特征 |
| 3.3 APKLancet: 应用程序附加代码的识别及去除系统 |
| 3.3.1 系统架构 |
| 3.3.2 应用程序诊断 |
| 3.3.3 附加代码划分 |
| 3.3.4 附加代码去除 |
| 3.3.5 应用程序验证 |
| 3.4 效果分析与应用举例 |
| 3.4.1 结果评估 |
| 3.4.2 应用举例 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 APKLancet适用范围 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 Android恶意程序加固代码的反保护技术 |
| 4.1 概况 |
| 4.2 Android应用程序代码保护技术现状 |
| 4.2.1 加固应用调研 |
| 4.2.2 反分析代码保护 |
| 4.3 App Spear: Android应用加固代码自动化反保护系统 |
| 4.3.1 系统架构 |
| 4.3.2 程序监控 |
| 4.3.3 代码重组 |
| 4.3.4 应用程序APK文件重建 |
| 4.4 实验评估 |
| 4.4.1 准确性实验 |
| 4.4.2 恶意程序实验 |
| 4.4.3 自建程序实验 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 适用范围 |
| 4.5.2 工作比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 移动平台第三方支付应用的安全分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 移动应用第三方支付的一般模型与识别方法 |
| 5.2.1 相关定义 |
| 5.2.2 研究对象 |
| 5.2.3 支付应用识别 |
| 5.2.4 支付模型 |
| 5.3 移动平台第三方支付应用的安全分析方法 |
| 5.3.1 威胁模型 |
| 5.3.2 安全规则提取 |
| 5.3.3 多方支付模型下的可行攻击 |
| 5.3.4 跨平台大规模移动支付应用的漏洞发现方法 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.4.1 漏洞检测结果 |
| 5.4.2 漏洞成因分析 |
| 5.4.3 真实案例分析 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（4）基于物元可拓模型的工程项目评标系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 评标方法研究现状 |
| 1.2.2 物元可拓在项目评标中的研究现状 |
| 1.3 研究思路和主要内容 |
| 第2章 工程项目评标基本理论 |
| 2.1 工程项目评标概述 |
| 2.2 工程项目评标方法 |
| 2.3 基于物元可拓模型的工程项目评标系统基本原理 |
| 2.3.1 物元可拓基本原理 |
| 2.3.2 物元可拓评标系统开发要点 |
| 第3章 物元可拓的工程项目评标模型 |
| 3.1 工程项目的评价指标体系 |
| 3.1.1 概述 |
| 3.1.2 工程项目评标指标选择 |
| 3.1.3 评价指标分析 |
| 3.1.4 指标的获取及量化 |
| 3.2 基于物元可拓评标模型 |
| 3.2.1 确定经典域 |
| 3.2.2 确定节域 |
| 3.2.3 确定待评物元 |
| 3.2.4 计算待评物元的等级 |
| 第4章 基于物元可拓模型的工程项目评标系统设计 |
| 4.1 系统描述 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.2.1 工程项目招标业务分析 |
| 4.2.2 系统功能分析 |
| 4.2.3 数据流分析 |
| 4.2.4 安全性需求 |
| 4.2.5 可操作性 |
| 4.2.6 易维护性 |
| 4.2.7 可靠性 |
| 4.3 概要设计 |
| 4.3.1 系统功能设计 |
| 4.3.2 系统总体架构 |
| 4.3.3 系统权限设计 |
| 4.3.4 数据结构设计 |
| 4.4 详细设计 |
| 4.4.1 功能模块设计 |
| 4.4.2 数据库设计 |
| 第5章 基于物元可拓模型的工程项目评标系统实现 |
| 5.1 相关技术介绍 |
| 5.1.1 微软基础类库MFC |
| 5.1.2 MySQL数据库管理系统 |
| 5.2 类的实现 |
| 5.3 功能模块的实现 |
| 5.3.1 系统登陆模块 |
| 5.3.2 工程项目管理模块 |
| 5.3.3 项目数据维护 |
| 5.3.4 投标人信息维护模块 |
| 5.3.5 评标专家维护模块 |
| 5.3.6 评标模块的实现 |
| 第6章 基于物元可拓模型的工程项目评标系统测试分析 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能模块测试 |
| 6.2.1 登录测试 |
| 6.2.2 物元可拓模块测试 |
| 6.2.3 其它信息管理模块测试 |
| 6.3 评标系统效果测试 |
| 6.4 测试结论 |
| 6.4.1 功能性测试结论 |
| 6.4.2 易用性测试结论 |
| 6.4.3 可靠性 |
| 6.4.4 兼容性 |
| 6.4.5 安全性 |
| 结论及展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）面向对象程序的类测试方法研究和设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 单元测试概述 |
| 2.2 静态建模相关技术 |
| 2.2.1 抽象语法树 |
| 2.2.2 控制流图 |
| 2.2.3 符号执行 |
| 2.2.4 区间运算 |
| 2.3 面向对象程序测试 |
| 2.4 类测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向对象程序类测试相关问题分析 |
| 3.1 类间测试不充分问题 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 继承关系构建 |
| 3.2 控制流结构表示问题 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 类的结构化存储 |
| 3.2.3 类成员方法控制流图 |
| 3.2.4 扩展优化处理 |
| 3.3 面向类成员方法选路问题 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 路径生成技术 |
| 3.3.3 路径组合方法 |
| 3.4 面向类成员方法路径测试用例生成问题 |
| 3.4.1 问题描述 |
| 3.4.2 分支限界技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向路径的类测试方法设计 |
| 4.1 系统架构 |
| 4.2 核心模块设计 |
| 4.2.1 模块流程设计 |
| 4.2.2 模块类设计 |
| 4.3 类的静态建模相关算法 |
| 4.3.1 继承关系构建算法 |
| 4.3.2 类成员方法控制流图生成算法 |
| 4.4 类成员方法路径生成相关算法 |
| 4.4.1 基本子路径生成算法 |
| 4.4.2 实例化子路径生成算法 |
| 4.4.3 完整路径生成算法 |
| 4.5 面向路径的测试用例生成相关算法 |
| 4.5.1 路径约束分析算法 |
| 4.5.2 测试用例自动生成算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验结果及分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 实验结果及分析 |
| 5.2.1 类控制流图实验 |
| 5.2.2 选路及测试用例生成实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 进一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）基于规则引擎的三角函数解题系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究历史和现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 相关理论和技术介绍 |
| 2.1 产生式系统与Rete算法 |
| 2.2 Drools规则引擎 |
| 2.3 微服务与Spring Cloud |
| 2.4 Matlab计算引擎 |
| 2.5 My SQL数据库 |
| 2.6 Vue.js |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 三角函数问题总结 |
| 3.1 基础概念总结 |
| 3.2 问题分类与解决方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 三角函数解题系统的需求分析和总体设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 应用场景分析 |
| 4.1.2 系统功能需求 |
| 4.1.3 系统非功能需求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统架构 |
| 4.2.2 接口设计 |
| 4.2.3 数据库设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 三角函数解题系统的详细设计 |
| 5.1 模型建立模块的详细设计与实现 |
| 5.1.1 关键概念介绍 |
| 5.1.2 实体类在模型库中的知识表示 |
| 5.1.3 建模流程设计 |
| 5.1.4 执行建模相关类的设计与实现 |
| 5.2 自动推理模块的设计与实现 |
| 5.2.1 解题流程设计 |
| 5.2.2 计算规则 |
| 5.2.3 逻辑规则 |
| 5.2.4 推理过程与答案输出 |
| 5.3 展示服务的设计与实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试与分析 |
| 6.1 基本功能测试 |
| 6.2 解题功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A:部分例题在系统中的求解过程与结果分析 |
| 附录B:系统部分测试用例集 |
| 附录C:系统中部分核心代码展示 |
（7）球面光学元件疵病检测软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 光学元件表面疵病检测技术现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 疵病检测系统软件总体设计 |
| 2.1 疵病检测原理 |
| 2.2 疵病检测系统 |
| 2.3 软件功能需求分析 |
| 2.4 软件框架 |
| 2.4.1 图像采集模块 |
| 2.4.2 图像处理模块 |
| 2.5 开发环境与关键技术 |
| 2.5.1 开发环境 |
| 2.5.2 关键技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 图像采集模块软件设计 |
| 3.1 运动控制系统下位机软件 |
| 3.1.1 SST42D2121 步进电机及其驱动 |
| 3.1.2 串口通信 |
| 3.1.3 下位机程序设计 |
| 3.2 图像采集模块上位机软件 |
| 3.2.1 人机交互界面设计 |
| 3.2.2 运动控制系统上位机软件 |
| 3.2.3 相机模块上位机软件 |
| 3.3 数据库 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 图像处理模块软件设计 |
| 4.1 子图像分类 |
| 4.2 图像配准 |
| 4.2.1 基于图像灰度的配准算法 |
| 4.2.2 一种改进的配准算法 |
| 4.3 图像融合 |
| 4.3.1 图像变换矩阵 |
| 4.3.2 图像插值 |
| 4.3.3 图像融合 |
| 4.4 疵病信息提取 |
| 4.4.1 图像滤波 |
| 4.4.2 图像二值化 |
| 4.4.3 孔洞填充和去除小面积 |
| 4.4.4 疵病统计与特征提取 |
| 4.4.5 像素标定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验验证与误差分析 |
| 5.1 搭建实验平台 |
| 5.2 疵病检测 |
| 5.3 实验结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）基于机器视觉的象棋对弈系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题相关的国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 博弈系统常用方案与处理平台 |
| 1.2.2 中国象棋定位识别算法研究现状 |
| 1.2.3 中国象棋人机博弈算法研究现状 |
| 1.3 课题使用的方法与创新点 |
| 1.4 主要内容及论文章节安排 |
| 2 系统方案与工作过程 |
| 2.1 方案一：利用摄像头结合嵌入式开发板 |
| 2.2 方案二：利用手机和PC |
| 2.3 本章小结 |
| 3 中国象棋棋局图片采集 |
| 3.1 摄像头结合嵌入式开发板采集图片 |
| 3.1.1 摄像头 |
| 3.1.2 嵌入式简介 |
| 3.1.3 嵌入式相关软件 |
| 3.1.4 嵌入式开发板 |
| 3.1.5 嵌入式采集图片过程的实现 |
| 3.1.6 构建精简Bootloader |
| 3.1.7 移植u-boot |
| 3.1.8 采集图片效果 |
| 3.2 手机结合PC采集图片 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 中国象棋定位与识别算法 |
| 4.1 训练集和测试集获取样本 |
| 4.2 获取棋盘区域 |
| 4.3 获取棋位坐标 |
| 4.4 判断棋子存在性和颜色 |
| 4.4.1 判断棋子存在性 |
| 4.4.2 判断棋子颜色 |
| 4.5 象棋文字识别 |
| 4.5.1 不变“矩”作为特征 |
| 4.5.2 极坐标投影幅值作为特征 |
| 4.5.3 筛选出的幅值作为特征 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 中国象棋人机博弈算法 |
| 5.1 棋盘表示及走法产生 |
| 5.2 评估函数 |
| 5.3 课题使用的搜索策略 |
| 5.3.1 搜索树与搜索顺序 |
| 5.3.2 搜索技术 |
| 5.3.3 几种搜索策略的比较 |
| 5.3.4 其他问题 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统整合实现与展示 |
| 6.1 人机博弈程序与识别程序的整合 |
| 6.2 本课题人机博弈系统展示 |
| 6.2.1 实验平台 |
| 6.2.2 博弈过程展示 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）中小型水库调洪演算双辅助曲线法并行化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 调洪演算 |
| 2.1 基本水位库容概念 |
| 2.2 水库调洪演算方法介绍 |
| 2.3 调洪演算方法选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 GPU并行化 |
| 3.1 GPU的发展 |
| 3.2 CUDA并行计算模型 |
| 3.2.1 CUDA 编程模型 |
| 3.2.2 CUDA执行模型 |
| 3.2.3 CUDA存储模型 |
| 3.3 CUDA编程语法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 可视化调洪演算串行计算 |
| 4.1 可视化编程环境搭建 |
| 4.1.1 VS2013选择 |
| 4.1.2 VS2013安装和MFC工程的建立 |
| 4.2 双辅助曲线计算应用程序工程 |
| 4.2.1 有关MFC的工程文件 |
| 4.2.2 MFC程序的执行流程 |
| 4.2.3 双辅助曲线算式 |
| 4.2.4 计算双辅助曲线程序 |
| 4.3 数据获取和处理 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 数据处理 |
| 4.4 串行计算及其结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 调洪演算并行化应用 |
| 5.1 并行化分析 |
| 5.1.1 调洪演算并行化必要性 |
| 5.1.2 调洪演算并行化可行性 |
| 5.2 并行计算常用函数 |
| 5.2.1 计时函数 |
| 5.2.2 CUDA运行常用函数 |
| 5.3 双辅助曲线并行计算 |
| 5.3.1 并行测试之前的准备工作 |
| 5.3.2 并行计算测试与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 已进行工作总结 |
| 6.2 对以后展望 |
| 1 、表现出更好的并行性 |
| 2 、尽量优化内存访问机制 |
| 3 、尽力优化执行指令 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于相似度评分、FSM和机器学习的设计模式识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 源代码信息的提取 |
| 1.2.2 系统和模式的表示 |
| 1.2.3 模式搜索算法 |
| 1.2.4 支撑工具 |
| 1.2.5 时间性能的优化 |
| 1.2.6 基于机器学习的设计模式识别 |
| 1.2.7 模式变体的识别 |
| 1.3 当前研究存在的问题与不足 |
| 1.4 论文研究的主要内容及创新点 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 相关知识和技术 |
| 2.1 设计模式 |
| 2.2 UML |
| 2.2.1 类图 |
| 2.2.2 序列图 |
| 2.3 相似度评分算法 |
| 2.4 FSM |
| 2.5 软件度量 |
| 2.6 机器学习与ANN |
| 2.6.1 机器学习 |
| 2.6.2 ANN |
| 2.7 本章小结 |
| 3 系统和设计模式的表示及源代码信息的提取 |
| 3.1 源代码信息的提取 |
| 3.1.1 静态信息的提取 |
| 3.1.2 动态信息的提取 |
| 3.2 系统和设计模式的有向图/矩阵表示 |
| 3.3 行为型模式的FSM表示 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于相似度评分和二级子系统的设计模式识别 |
| 4.1 基本流程 |
| 4.2 子系统的划分 |
| 4.3 二级子系统的构建 |
| 4.4 相似度矩阵的计算 |
| 4.5 二级子系统是否为模式实例的判断 |
| 4.6 基于二级子系统的模式实例获取 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于FSM的行为型模式确认 |
| 5.1 基本流程 |
| 5.2 行为型模式候选实例的获取 |
| 5.3 模式的类和方法到实例的映射及客户端的确认 |
| 5.4 候选实例的方法调用跟踪的捕获 |
| 5.5 方法调用跟踪与FSM的匹配 |
| 5.6 行为型模式候选实例的确认 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基于软件度量、命名特征和机器学习的行为型模式确认 |
| 6.1 基本流程 |
| 6.2 现有设计模式识别算法的选取 |
| 6.3 开源项目的选取 |
| 6.4 模式实例的存储与投票数统计 |
| 6.5 正负样本的判定与标记 |
| 6.6 设计模式的命名特征 |
| 6.7 基于人工神经网络的决策模型生成 |
| 6.8 基于决策模型的行为型模式候选实例的确认 |
| 6.9 本章小结 |
| 7 实验及结果分析 |
| 7.1 实验环境 |
| 7.2 评估指标 |
| 7.3 结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 下一步的工作 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、MFC程序中类之间变量的互相访问（论文参考文献）
- [1]基于SCA的射频收发模块软件设计[D]. 李政. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]智能相机后台管理软件设计与实现[D]. 吕鹏. 南京邮电大学, 2020(02)
- [3]移动应用程序的若干安全分析技术研究[D]. 杨文博. 上海交通大学, 2020(01)
- [4]基于物元可拓模型的工程项目评标系统设计与实现[D]. 杨永飞. 长安大学, 2020(06)
- [5]面向对象程序的类测试方法研究和设计[D]. 陈江南. 北京邮电大学, 2020(04)
- [6]基于规则引擎的三角函数解题系统的设计与实现[D]. 龚超. 电子科技大学, 2020(07)
- [7]球面光学元件疵病检测软件设计[D]. 张阳. 西安工业大学, 2019(03)
- [8]基于机器视觉的象棋对弈系统研究[D]. 郭建欣. 西安科技大学, 2019(01)
- [9]中小型水库调洪演算双辅助曲线法并行化研究[D]. 郑杰. 湖南农业大学, 2019(08)
- [10]基于相似度评分、FSM和机器学习的设计模式识别[D]. 王雷. 中国矿业大学(北京), 2019(09)
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